コアセット発見

コアセット発見とは、機械学習において監督学習アルゴリズムが全体のデータセットを使用する場合と同じ性能を達成できる最小のトレーニングデータセットを特定することを指します。目的は、モデルの性能を維持しながらトレーニングデータの量を減らし、アルゴリズムの効率を向上させることです。この方法は、大規模データ処理、リソース最適化、およびモデルトレーニングの加速に大きな応用価値があります。