DXスキル編③：DXのためのAI（機械学習）

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• 統計学と比べると機械学習は難しかったです。 ですが、図式や説明はとても分かりやすく、理解することが出来ました。AIの精度向上のための変換器の話については、まだまだ人の手により調整が必要との事でしたが、近い将来調整なしでも予測値が残差なく推測できるようになるのではないかと感じました。

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• 特徴を捉えにくく、目的によって出せる予測値を活用していきたいと考える

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• 特徴量（インプット）と目的変数（アウトプット）から、変換器を使って予測値が出せるのがわかりました。

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• 分かりやすかったです。

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• 動画が短くわかりやすかったです。

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• 講義内容が簡潔にまとめられており、理解しやすかった。 図やグラフを使ったスライドで分かりやすかった。 最後にまとめがあり、メモにまとめやすかった。

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• 機械学習についてザックリと理解した。

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• 機械学習について、事例を用いて分かりやすくまとめられており、短時間であったが理解が深まった。

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• 機械学習の簡単な仕組みは理解できたのでどのような特徴量や目的変数があるのか、変換器についても調べたいです。

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• 機械学習における予測モデルの使い分け、その特徴が分かり易く説明されていた。 聞いたことはあったが、なかなか学習の方法がイメージしにくかったデータサイエンスだが、 講義を聞いたことで興味がわき、学習に取り組む意欲がわいてきた。