機械学習⑨教師なし学習の代表的な手法／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。
32人の振り返り
iso_ken
専門職
機械学習の教師あり学習の手法の仕組みが理解できた。いままで、ひとくくりにとらえて混乱していたので、分類が明確になったことが良かった。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど教師あり機械学習の手法について理解を深めることができた。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレストについては、理解が不十分と感じるので、復習しておきたいです。
hr-sakai
その他
アンサンブル学習、バギング、ランダムフォレスト、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどやっとわかりやすく理解する事ができた。これからも考えながら学習していきます。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
kk1000
販売・サービス・事務
どのような場合にどの学習モデルを使えばいいのか、まだイメージが湧かなかったです。
mainichi365
IT・WEB・エンジニア
勉強になりました。ありがとうございました。
tsuyoshi_asano
経営・経営企画
ニューラルネットワークを用いた予測の結果は理由を説明しづらいのに、Open AIやAnthlopicなどはPolitical Correctnessをユーザー(又は批評家?)求められる訳だが、こういう場合は隠れ層を増やして望ましくない結果をはじくのか、どのように処理を追加しているのか気になった。
また、学習結果が望ましくないケースは人の数だけ常にあり得るので、誰の倫理観をどのように注入して学習していくのか、というのは興味深い。
user-name01
販売・サービス・事務
機械学習の様々な方法を学んだ。決定木やニューラルネットワークの考え方は機械学習に限らず、活用できそうだと感じた。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
ニューラルネットワーク等、機械学習の有名な手法について学習することができた。利用する機会があれば利用したい。
csl_kojima
IT・WEB・エンジニア
理解が深まりました。
koichi_seya
その他
ニューラルネットワークと行列の活用イメージが理解できた
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
ニューラルネットワークの説明で、入力層、中間層、出力層が複数あり、それらが繋がったどのルートを入力データが通っていくのか、わからなかった。
sesesese
その他
用語を順序だてて、理解できた
take515
メーカー技術・研究・開発
教師あり学習の代表的手法の概要について確認できた。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
教師有り学習のその他の代表的な手法の概略を理解する事が出来た。
実際に活用する際の理解の手助けになったと思う。
matute
IT・WEB・エンジニア
教師あり学習にはさまざまな手法があることを学んだ。どの様な場合にどの手法を選べばよいのか、実践を通して学んでいきたい
7031
経営・経営企画
手法を選択し、分析データを最適に分類や回帰し、意味のある分析をしたいと思いました。
stani
専門職
参考にさせていただきます。
k-akira
営業
教師あり学習の代表的な手法について理解がすすんだ。一部説明がない手法は自分で確認したい
yasupii
その他
機械学習には色々な種類があり、回帰や分類に応じて、何が使えるのかが異なることが分かりました。またニューラルネットワークは複雑なモデルが作れる反面、なぜその予測が導かれたかの説明が難しいことも分かりました。その辺りを踏まえて、どのような機械学習の手段を使うのかを考えていきたいと思います、
watanabe-tat
専門職
ディープラーニングを活用するため、ハイパーパラメーターの知見を深めたい。
miura_ka
販売・サービス・事務
考え方を学習できた。一部の要素は問題解決の考え方とも近く覚えやすかった。
t_htn
経営・経営企画
教師あり学習の考え方が把握できた。
分析したいデータに適切な教師あり学習の
手法を選択し、分析データを最適に分類や回帰し、
意味のある分析をしたいと思う
36271
営業
ニューラルネットワークについては新しい知識として面白いと思いました。
vegitaberu
人事・労務・法務
基本は理解できていたと思う部分でしたが、忘れてかけていた部分を復習できました。ただ、実践で使う場面がほとんどないので、実際に使う部分を作っていけたらと思っています。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
教師あり学習の手法の仕組みが理解できた。
ken222
営業
教師あり学習の代表的な手法をしっかり覚えたい。
512177
資材・購買・物流
回帰なのか分類なのかによって、手法を使い分けたい
kenjiro_fujita
コンサルタント
ニュラルネットワークの仕組みを理解することができた。
ck27
その他
機械学習において手法が複数あり、自分の扱いたいデータにより
使うものを考えながら使用していく必要があるが
実際に使うことで慣れていきたい
wada00
その他
機械学習の教師あり学習の手法の仕組みが理解できた。