データ収集・蓄積の技術／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。
29人の振り返り
matute
IT・WEB・エンジニア
移動平均等でトレンドを見極める方法を学んだ。また自然言語処理では言語を理解するための形態素解析、係り受け解析の手法を学んだ。いずれも時系列データやアンケート等の分析に利用できると思う
ken222
営業
自然言語処理は最近大きく発展した処理なのでしっかり理解したい。
madogiwazoku
その他
難しいです、難しくてはげそうです。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
自然言語処理におけるテキストマイニングや感情分析の具体例に触れることができました。この知識を実際のビジネスシーンに活かしていきたいです。
512177
資材・購買・物流
時系列分析・自然言語処理は、ファクトからの予測をする内容と理解しました。
miura_ka
販売・サービス・事務
手法や種類について学ぶことができた。ただ、どういった場合に用いる等は腹落ちまでもう少し考えてみる必要がある。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
時系列処理や自然言語処理の概要を知ることができた。
kenjiro_fujita
コンサルタント
自然言語処理の用語や時系列分析の用語が分かった。
user-name01
販売・サービス・事務
言語処理の基本的なことを学んだ。
vegitaberu
人事・労務・法務
特に、自然言語処理について、理解が深まったと思います。自然言語処理は、使い道が色々考えられ、また、感が手もいるので、まずは、少しでも、理解して使えるようにしたいと思います。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
時系列処理、自然言語処理の概要を理解する事が出来た。
詳細については、必要により深堀していきたい。
iso_ken
専門職
過去情報の有効活用の観点から自然言語処理を用いて、関連しそうな文書を選び出すなどに使用したい。
sesesese
その他
基礎講座の一部です
にしても、説明がざつすぎないでしょか？
何の目的のために使われる分析なのかわからないと、手法の名前を羅列されてもあまり意味を感じません。
k-akira
営業
時系列分析の概要はわかったが、具体的な事例での説明が欲しかった
tsuyoshi_asano
経営・経営企画
自然言語の文章生成パラメータを作る上で、訓練データを形態素解析や係り受け解析し、単語の登場箇所や繋がり方を見つけやすくできるとパラメータの重みづけが効率的に更新できますね。それにしても、AI様に動いて頂くためのデータの下処理って大変そう。
k--g--
その他
自然言語処理について理解はできたが、作業はツールにお任せすることになると思う。
knonaka
専門職
自然言語処理は、長文の業務報告書の要約に活用できる。
また、時系列処理は、社内で利用されているツール使用予測に活用できる。
yasupii
その他
資源言語処理について、基本的な解析のやり方を学びました。クラウド分析など、解析結果に関して、それを見た人がどのような読み取り方をするのかにより活用の仕方が変わるのだろうと思います。やはり最終的にはヒトの力が必要だと分かりました。
mainichi365
IT・WEB・エンジニア
種類はわかりました。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
take515
メーカー技術・研究・開発
時系列分析、自然言語処理の基本的事項を確認した。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
時系列データのトレンドを見える化するための方法として、単純移動平均、指数平滑移動平均があることということを初めて知った。指数平滑移動平均についての具体例の説明がなかったので、別途詳細を調べようと思った。
shin130
その他
時系列分析、自然言語処理の考え方を理解/確認することができた。
デジタル処理の基礎的な考え方になり、理解が進みました。
stani
専門職
データを分析しやすいように加工することが重要である。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
自然言語処理は、日常業務で利用する機会があると考えられるのでいつか利用したい。
hr-sakai
その他
時系列分析、自然言語についてわかりやすく理解できました。今後試します。
watanabe-tat
専門職
カスタマージャニーには感情を記述する。対象ペルソナの感情を同じクラスターのクチコミを自然言語処理、感情AI分析で可視化して記述して、運用後のマーケティング評価にも活用できる可能性がある。
t_htn
経営・経営企画
どこまで上手く活用できるか心配ですが、
会議や打合せの内容について、文章要約することに活用したいと考えています。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
自然言語処理について理解を深めることができた。