DXスキル編③：DXのためのAI（機械学習）

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• 機械学習の概要については少しわかりました

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• 大変面白かったが、少し物足りなさを感じる内容だった。 内容の濃さをもう少し出していただけるとありがたい

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• 特になし

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• 丁寧な説明で、わかりやすかったです。

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• なし

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• 分かりやすかった

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• 講師の授業スタイルがリラックスしていて、楽しんで受講できました

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• 非常に分かりやすい説明で、学べました。

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• 機械学習の概略とその一例に触れた。しかし、ただそれだけの講義であって役立つ内容ではなかった。

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• DXのための機械学習(AI)について、過去のデータからパターンを抽出する“予測モデル”、類似したデータをグルーピングする“クラスタリング”がありそうして集めたデータを分析、需要を予測し特徴量を算出します。 特徴量を数式を用いて予測値へと変換しこれを繰り返すことで実数値との残差をなくして正解データに近づけていくことが機械学習です。 それによるデータの解釈可能性と予測性能はトレードオフの関係にあり、複雑化と単純化は場面により使い分ける必要があると理解しました。