ビジネスパーソンのためのAI実践講座① ~AIの仕組みを知ろう~
自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本動画は、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。①「AIの仕組みを知ろう」では、そもそも人工知能（AI）とは何なのか、AIにはどのような種類があり、ビジネスに導入するとどんなことが可能なのかについて導入部分を学びます。 監修：森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現 富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
51人の振り返り
matute
IT・WEB・エンジニア
ロジスティック回帰の考え方を利用して２値分類を確率的に捉えることができる。今回の研修で概念は理解できた。実践で利用できるようにさらに知識を深めていきたい。
hr-sakai
その他
ロジスティクス回帰についてわかりやすく理解できたが、数式で表せとなると難しい。復習して学習します。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
ロジスティック回帰は線形回帰とシグモイド関数を使って説明変数モデルを設定することを理解できた。
評価手法の対数尤度の考え方も理解できた。
yasupii
その他
ロジスティック回帰、なんとなくそんな感じかな？程度での理解が現状です。使いこなすためにはもう少しじっくりと学習する必要があると思います。
k--g--
その他
なんとなく理解した。
シグモイド関数の出番がでした。
suzuqp
IT・WEB・エンジニア
公式については説明を聞いてもいまいちまだわかりませんが、なんとなく言葉の意味を知ることができました。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
ロジスティック回帰について学習したが、実務で利用する機会が思いつかなかった。
実際に実務で利用する際に検討したい。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
ロジスティック回帰に関する対数尤度については、少し理解が浅いと感じているので、もう少し踏み込んで復習してみたいと思います。
70sp1208
その他
内容としては、数学的な知識が不足しているため、難しく感じたが、再度復習して自分のものにしていきたい。
whamu
その他
ロジスティック回帰は線形回帰の応用。複雑なので解析的には求められず勾配法を使う。評価基準は対数尤度。
kazuchacha
IT・WEB・エンジニア
テストの点数から将来就く職業の角度まで求められることに驚きを感じた
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
忘れているだけかもしれませんが、ロジスティック回帰は初めて聞いたように思います。
また、評価指標の 対数尤度という言葉も初めて聞いたように思います。
一気に内容が複雑になった気がしました。
ただ、丁寧な解説により、ある程度は理解が進んだように思います。
vegitaberu
人事・労務・法務
全体的には、理解できましたが、対数尤度が少し、しっくりこない部分が残りましたが、ロジスティック回帰による、2値分類の大まかなメカニズムは理解できました。
koichi_seya
その他
難しいので再度学習したい。対数尤度が理解できない。
miura_ka
販売・サービス・事務
時間を空けてもう一度学習する
kenjiro_fujita
コンサルタント
あるお客様が商品を買うか、買わないかを、これまでに営業をかけた時間と、相手の役職によって、予測するモデルを作成したい。
k-akira
営業
ロジスティク回帰の仕組み、線形回帰との違い及びどういうケースで使えるかの具体事例がわかった
inyourmind
建設・土木 関連職
ロジスティック回帰は精度が悪いと言われることもあるせいか、使用されているのを見たことがありません。実例も紹介してくれるとわかりやすかったです。
yoshidanoikeda
専門職
具体的な使い方が判らないです
yokoishida
コンサルタント
このような理論なのだと理解しましたが、自分では説明はできません。
ken222
営業
尤度を最大にするという考え方を覚えておきたい。
yukotsuchiya
金融・不動産 関連職
終盤いっきに具体性を帯びず数式の説明だけになり残念。興味を持って視聴いる方々のヒザポンとなる業務や日常の具体例がそこでこそ知りたいです。
user-name01
販売・サービス・事務
ロジスティック回帰の基本的なことがわかった。
解析的に解くという意味と解析的には解けない場合に用いる解法がわかった。
7031
経営・経営企画
データ分析を行い、データから適切な判断を行うようにしたいと思いました。
haruka-
その他
数式難しい。もっと基礎的な内容から勉強しないといけない。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
test_test___
メーカー技術・研究・開発
なんとなくレベルで理解した。実際に使うときに再度復習する必要がある。
kitano_wataru
IT・WEB・エンジニア
前回の線形回帰からよくわかっていないため、今回も含めて復習が必要
cs1960
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
mikeover
IT・WEB・エンジニア
ロジスティック回帰を使った分類に対して最適化を行うところが奥が深いと思った。
stani
専門職
参考にさせていただきます。
mainichi365
IT・WEB・エンジニア
具体的にどの様に業務に役立てるか、まだ道のりは遠い。
fukashi_uehara
メーカー技術・研究・開発
ロジスティック回帰に関する概要を理解する事が出来ました。
shun0708
その他
ロジスティック回帰の数式が難しく感じました
iso_ken
専門職
ロジスティック回帰は簡単な分類に使用できそう。用いるべき場面を理解し手運用していきたい。
t_htn
経営・経営企画
ロジスチック回帰の考え方が把握できた。
考え方を活用し、データ分析を行い、
データから適切な判断を行うようにしたいと思う。
take515
メーカー技術・研究・開発
ロジスティック回帰の基本的事項について確認できた。
ni-shi-me
営業
勾配法＝力技、という学びを得た。
512177
資材・購買・物流
データの活用でロジスティクス回帰を活用していきたい
hfkd156036
金融・不動産 関連職
ロジスティック回帰について学習した
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
ロジスティック回帰が非常にわかりやすかったです。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
ロジスティク回帰の仕組みや対数尤度の考え方を理解することができた。
s-ma
経営・経営企画
ロジスティック回帰の仕組みについて理解が深まった
kk1000
販売・サービス・事務
シグモイド関数、対数尤度、勾配法、微分・・・
よく理解できていないのでゆっくりやり直していきたいです。
watanabe-tat
専門職
ロジスティクス回帰を用いて、製品の外観検査の良・不良判定を実装してみたい。
madogiwazoku
その他
素人には難しすぎました。頭が痛いです。鼻血もでそうです。
taka1962
販売・サービス・事務
二値予測で確率は計算されることで、その後の対応に変化をつける事務処理に応用できると思います。
popcorn1212
販売・サービス・事務
今ある事実のデータで将来の可能性的な予測をする事が出来るのは目から鱗でした。
pomu77
IT・WEB・エンジニア
難しかった。本などから知識を補足して理解を深めたい。
sesesese
その他
顧客の契約の可能性などの分析に利用している。
理論についても理解が深まりました。
michiyomichiyo
その他
数学的な知識が浅いため、具体的に理解しきれなかったが、例に例えられたような適職が何かを確立で出せると、無駄に悩む時間が減ってよいなと思えた。