DXスキル編③：DXのためのAI（機械学習）

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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。

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• わかりやすい

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• 一口にAIによる機械学習を行わせるといっても、使用目的や頻度によって予測内容の解釈か予測精度を重視するかが変わるため、どのようなアルゴリズムを持つAIを用いるかが重要であると学んだ。

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• 解釈可能性と予測性能のトレードオフのお話は大変勉強になりました。

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• 機械学習、目的値を出すとき精度や解釈のし易さを場面で使い分けるべきであることがわかった。

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• 簡潔にまとまっていてわかりやすいが、もう少し関連する事例を挙げてくれるとより理解しやすくなると思った。

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• 実際に詳しく考えたことがなかったので、とても勉強になった。

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• 直感的にわかりやすく説明されていた

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• 最近ニュースなどでよく聞くAIについて知ることができて良かった。

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• 機械学習の学習プロセスがどういう構造なのかよくわかった。