対象者
・ビジネスにデータを活用する人
・DX推進室など、DXの推進を行うマネージャおよびチームメンバー
・DXを進める組織のメンバー（一般社員）
学習目標
1. 機械学習の仕組みを理解することができます
2. 機械学習アルゴリズムを実務適用する際のポイントを理解することができます
カリキュラム
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１：教師あり学習の概要動画数 1本 3分
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２：機械学習のしくみ動画数 1本 3分
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３：Deep Learningも機械学習の一種動画数 1本 2分
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４：機械学習の解釈可能性と予測性能動画数 1本 5分
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確認テスト（DXのためのAI（機械学習））問題数 3問
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講師プロフィール
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堅田 洋資（かただ ようすけ）株式会社データミックス 代表取締役
【経歴】
◆学歴
University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
一橋大学商学部卒業（統計学・データサイエンス専攻）
◆これまで500人を超える社会人にデータサイエンス教育を行うと同時に、大手新聞社、製薬会社、通信キャリア、物流ベンチャー企業など幅広い業界でデータサイエンスプロジェクトやデータ分析チームの立ち上げ支援を行う。
◆日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。
◆データミックス創業前は白ヤギコーポレーションにて、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を支援する分析コンサルタントとして活躍。
◆主に人工知能・機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、物流倉庫の数理最適化などを担当。
◆白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。
【著作】
『フリーライブラリで学ぶ機械学習入門』（秀和システム）
『直感でわかる！ Excelで機械学習』（インプレス）
受講者の評価
3.7（4900件の評価）
受講者コメント（194件）
- とても役に立ちました。
- 無し
- 今回の動画では、AI（機械学習）について学べました。 機械学習アルゴリズムでは、解釈可能性と予測性能はトレードオフの関係にあると説明がありましたが、 確かに通常の業務でも、予測数値などを算出する際に、必要なデータを集めれば集めるほど なぜこの予測数値になったのかという説明が困難になった覚えがあり、なるほどと納得できました。
- 理解出来ました。
- 今は特になし。
- 聞きなれない言葉が多かったが、機械学習についての流れが何となくイメージで来た。
- 少々解りにくいところがあったが、定期的におこなって頂きたい。
- いちいちアンケートが面倒
- 講師の説明は上手だが、内容が難しく頭に一度に入らない。理解充分かと言われたら怪しい。
- 自身は完全文系の人間ですが、各トピックの大枠がすんなり理解でき、短くもまとまっているので、導入編として非常に有用に感じました。
| 学習時間の目安 | 30分 |
|---|---|
| レッスン数 | 5 |
| 動画数 | 4 |
| 動画の総時間 | 13分 |
| 問題の総数 | 3 |
