# ゼロショットエラー分析

> ゼロショットエラー分析 - 大規模言語モデル（LLM）を使用したゼロショットテキスト分類を利用し、教師ありテキスト分類モデルのエラー分析に注目する。

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## Primary page

- [ゼロショットエラー分析](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/llm-and-genai-apps/zero-shot.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/generative_ai/zero_shot_LMM_error_analysis_NLP/Zero%20Shot%20Text%20Classification%20for%20Error%20Analysis.ipynb)

このAIアクセラレーターは、機械学習モデルのエラー分析のためのゼロショットテキスト分類の活用について深く掘り下げます。 この教育リソースは、機械学習の分野での理解とスキルを向上させることに関心のある人にとって貴重なアセットです。

このノートブックは、DataRobot Automated Machine Learningプラットフォームに関する既存の知識と経験に基づいて、テキスト分類モデルの開発を示しています。 そこから、機械学習の重要ながら時には挑戦的な側面であるエラー分析に焦点を当てます。

教師あり機械学習モデルが特定の例を誤って分類する理由を理解するのは難易度の高い作業です。 新しくリリースされたノートブックは、ゼロショットテキスト分類を使用してこれらのエラーを特定し、理解するための新しい方法論を紹介しています。

このアクセラレーターでは、3つの異なるゼロショット分類方法を使用します。自然言語推論（NLI）、埋め込み、および会話AIです。 各方法の個々の機能は、包括的で啓発的なエラー分析プロセスに寄与します。

ノートブック内には、エラー分析手順の詳細な説明が記載されています。 したがって、機械学習の習熟度に関係なく、コンテンツは幅広い読者に対応するように構造化されています。 エラー分析にゼロショットテキスト分類を適用すると、特にDataRobotでの機械学習プラクティスが大幅に強化される可能性があります。