機械学習⑦教師あり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/
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
29人の振り返り
vz3000
IT・WEB・エンジニア
教師なし学習の代表的な手法について理解を深めることができた。クラスター分析にもいくつか手法があり、状況により使い分けが日露なことが理解できた。
alboy1185
営業
分析手法の中のK-means法について、近い距離への反復処理をして計算することが理解できた。現状の仕事には適用できる部分があるのか、すぐには思い浮かばないが、分析手法の理解と具体的な処理方法の知識を蓄えていこうと思う。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
教師なし学習の代表的な手法について理解できた。
512177
資材・購買・物流
代表的な手法を学び、事業に生かしたい
madogiwazoku
その他
素人には難しすぎました。頭が痛いです。鼻血もでそうです。
vegitaberu
人事・労務・法務
クラスタリングの実際のやり方が、これまで以上に理解でき、実際に使用する場面のイメージができました。実際に使える場面を探し、試験的にでも、積極的に使ってみたいと思います。
kenjiro_fujita
コンサルタント
クラスタ分析をする際に、どのようにクラスタを分けるかを学ぶことができた。デンドログラムを用いてクラスタするのが困難なデータ量の場合はＫ－Ｍｅａｎｓ法にもチャレンジしてみたい。
user-name01
販売・サービス・事務
クラスターのまとめ方を学んだ。様々な方法があると感じた。
sesesese
その他
k means法の説明がとてもわかりやすかった。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
機械学習を使って、異常検知したい場合、どのような手法がありますか？
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
教師なし学習の代表的な事例について、概要を学ぶ事がてきた。
k-means法は、一度活用してみたいと思った。
tsuyoshi_asano
経営・経営企画
機械学習を行うことで、入力後の出力をある程度オートに出せるようになる訳ですが、そのモデルを作成する際にはかなり人の主観(データの解釈)が出る、という部分が面白いです。データサイエンティストの責任は重いですし、幅広いセグメントのビジネス知識があると役立ちますね。
yasupii
その他
教師なし学習の代表的な手法にクラスタリングがあることが分かりました。これは分類後にその意味をヒトが決めるということで、説明の意味付けになる気がしました。
k--g--
その他
今回の講義は復習が必要なようです。
take515
メーカー技術・研究・開発
教師なし学習の代表的な手法について学んだ。
chikako_k
IT・WEB・エンジニア
業務で使うシーンが思い浮かびませんが、知識として役に立ちそうだと感じました。
stani
専門職
参考にさせていただきます。
7031
経営・経営企画
クラスタリングについては基礎がしっかり理解できました。
hr-sakai
その他
代表的な表現の理解ができた。確かにそう思うことばかりです。
miura_ka
販売・サービス・事務
分類について確認できた。
t_htn
経営・経営企画
教師無しの代表的な事例が把握できた。
これをデータ分析業務に活用し、業務をより効率化するとともに、データ分析精度も向上
させたいと思う
watanabe-tat
専門職
階層クラスタリングは、顧客分析に活用できる。
iso_ken
専門職
階層型クラスタリングとk-means法はよく使用されるのでしっかり理解したい。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
クラスタリング等の教師なし学習について学習することができた。実務で利用できる機会があれば利用したい。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
クラスタリングについては基礎的なことが理解できれば良いと思っていました。今回、しっかりと復習ができました。
matute
IT・WEB・エンジニア
クラスタリング手法にもさまざまな方法があることが分かった。データ量などを見ながらどのような手法が最適か選択できるように実践で学んでいきたい。
ken222
営業
特にデンドログラムとkミーンズ法は覚えづらいのでしっかり整理したい。
k-akira
営業
教師なし学習の具体的な仕組みを理解できた。どういうデータの場合にどの手法が相性が良いのかを加えて勉強したい。