データセキュリティ／データサイエンス入門
このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。 スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
30人の振り返り
hfkd156036
金融・不動産 関連職
高速フーリエ変換と包絡スペクトルがわかった。
kenjiro_fujita
コンサルタント
音声の周波数分析には高速フーリエ変換が必要であるが、そのときは短時間で区切らないと何を分析しているのか分からなくなることが理解できた。
k-akira
営業
高速フーリエ変換と包絡スペクトルがよくわかった。
ken222
営業
音声処理には高性能の半導体が必要となる。
h_kouno
販売・サービス・事務
今のところ今回の学習内容を直接活用する場はないのですが、入門として画道や音声などについて学習できたのが良かったです。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
フーリエ変換等、メジャーな手法について理解することができた。実務で活用したい。
512177
資材・購買・物流
それぞれの処理性能を理解して活用していく
wada00
その他
大変勉強になりました。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
画像、動画、音声についてのデータの取り扱いの基礎を学ぶことができました。高速フーリエ変換の項目については、まだ十分に理解できたとは言えませんので、復習していくつもりです。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
matute
IT・WEB・エンジニア
画像、動画、音声について、データ形式の種類、取り扱い方法や機械学習でどの様なことができるか等、理解することができた。それぞれの特徴を踏まえ、データ分析・機械学習モデル構築を行っていきたい。なお、音声について高速フーリエ変換や炮烙スペクトルは、概略は理解できたが、もう少し詳しく学んでいきたいと思う。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
画像、動画、音声についてのデータの取り扱いの基礎を学ぶことができました。今後、それぞれの詳細について理解を深めていきたい。
user-name01
販売・サービス・事務
画像、動画、音声、音楽の処理の基本的なことを学んだ。フーリエ変換という数学的手法が用いられていることを学んだ。
iso_ken
専門職
画像、音声を用いたAIは今後業務にも使用したいと考えているので、前処理やライブラリの使用方法などをしっかり勉強していきたい。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
画像・動画・音声・音楽の処理について概要を理解する事が出来た。
この単元の内容は、画像形式や、音声形式等の既に知っている内容が多かった。
vegitaberu
人事・労務・法務
音声処理の方法が、理解できました。これまでは、データサイエンス、AI活用というと、数字が中心で、画像や、音声までは、難しいと考えていましたが、今では、そのメカニズムを知らないままでも、活用できる状況にはなっていますが、そのメカニズムを知ることによって、応用や、新しい用途に使っていくことも考えられ、使用範囲が広がる可能性を感じました。
mainichi365
IT・WEB・エンジニア
何となく分かりました。
sesesese
その他
手法の名前を知ることができました。
どんな場面で利用されるかはまだ理解が及ばないので、今後がくしゅうしていきたいです。
tsuyoshi_asano
経営・経営企画
Spotifyでラジオを聴いていると話されている文字が流れてくるようになったが、この高速フーリエ変換を使ってパラメータを作り、話者の言葉をキャッチして文字起こししているのかなと思った。ただ、日本語のラジオの場合だとまだクオリティが高くないです。
tome0704
人事・労務・法務
自分の業務では今のところ使う予定はない
miura_ka
販売・サービス・事務
業務へどのように活かすか検討する必要があるが、説明が行われた概要の理解は出来た。
k--g--
その他
まずタスク設定ができることが必要と理解した。機械処理が可能であることを、それらのタスクに当てはめていけばよい。
take515
メーカー技術・研究・開発
画像、音声などのデータ形式 についてかくにんした。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
製造工程管理において、動画処理のうちの通過物体カウントを利用できないかと考えている。音声処理については、自分の仕事への活用はあまり考えられないが、特徴をとらえるため短区間での周波数スペクトル変換が必要で、全体解析するためには膨大なデータを取り扱わなければいけないのだと理解した。
yasupii
その他
短時間フーリエ変換を使って音声データを解析していることを知り、とても興味を持ちました。実際のデータを使って、分析やってみるとより理解が深まると思いました。
stani
専門職
画像、音声もデータである。加工しやすく、小容量で高パフォーマンスを実現したい。
hr-sakai
その他
画像、動画、音声変換についてよくわかった。もっと学習する意欲がでてきた。
t_htn
経営・経営企画
どこまでできるか不明だが、
会議や打合せでの話者特定した文字起しを行う処理を、
自ら作成する際の参考にしたいと思う。
watanabe-tat
専門職
高速フーリエ変換を活用して、声楽支援サービスを企画する。
7031
経営・経営企画
どこまで出来るかわかりませんが大変勉強になりました。