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線形代数/データサイエンス入門

  • 0h 56m (4sections)
  • 分析
  • 実践知

このコースについて

このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。

スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。

スキルアップAI株式会社
https://www.skillupai.com/open/

コース内容

  • 線形代数:ベクトル基礎
  • 線形代数:行列基礎
  • 線形代数:固有値・固有ベクトル 1
  • 線形代数:固有値・固有ベクトル 2

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

  • k-akira

    営業

    ベクトルや行列が何を表すかについては図式を交えた解説である程度理解が進んだが、それをどういう形でデータ分析に使うかはまだわかっていない。

    2023-09-24
  • 70sp1208

    その他

    線形代数は大学1年で学んだが、AIの分野で役立つとは意外であった。基礎的な内容であったが、卒業してから30年程経過しているため、難しく感じた。よくデジタル人材の育成といわれるが、こういったことを使いこなすためには、かなりの労力がいると感じた。指導する立場としても学び直ししたい。

    2023-10-10
  • hsooheos

    人事・労務・法務

    行列とベクトルを図示しながら説明してもらったので、少しイメージが湧きました。繰り返し見たいと思います

    2023-11-07
  • 598666

    販売・サービス・事務

    ベクトル(特にλの入った計算)は難しい。まだ業務で活用する具体的なイメージはついてないのでもう少し勉強していきたいと思う。

    2024-03-11
  • iso_ken

    専門職

    固有値・固有ベクトルを用いて計算する手法は参考になった

    2023-11-28
  • hararin-kobo

    金融・不動産 関連職

    難しいですね。もう一度見て見ます。

    2023-10-02
  • kiyohide-goto

    販売・サービス・事務

    学問として理解はできましたが、実業務での活用について、現時点でピンとはこなかった。

    2024-03-15
  • kammy-kammy

    金融・不動産 関連職

    復習が必要ということがわかった
    理解していくには実務とのどうリンクするかイメージできると理解が速まるとも思った

    2024-02-24
  • tsuyoshi_asano

    経営・経営企画

    微分の講座と異なり、線形代数が機械学習モデルで使われている役割がいまいち掴めなかったです。
    内積の応用の部分はインプットとパラメータで示されていてよく分かりましたが、それ以外の部分、例えば逆数・逆行列や固有値・固有ベクトルをどう使うのかを知りたかったです。

    2024-04-18
  • kenjiro_fujita

    コンサルタント

    固有値や固有ベクトル、逆行列が図形的にどんな意味を示すのかよく分かった。大学時代に教えてもらいたかった。

    2023-11-29
  • hr-sakai

    その他

    線形台数がAIにつながっているとは、確かに知らない内に昔習った事を利用していた。関数も応用している気がする。

    2024-03-30
  • choko0504

    メーカー技術・研究・開発

    基礎的な代数学の知識を再復習できた。実務で利用する際には携わることがないが前提知識として身につけておきたい。

    2023-11-12
  • 9032843

    経営・経営企画

    主成分分析では、固有値、固有ベクトルの計算が必用となることがイメージできました。

    2024-04-06
  • naoki_sasano

    メーカー技術・研究・開発

    線形代数の基礎知識を使ってどのように機械学習を行うのか、習得したい。

    2023-10-07
  • suzuqp

    IT・WEB・エンジニア

    もう付いていけてないので、前の回から見直してみます。こうした数式を当たり前に使いこなせたら素晴らしいなと思いました。

    2024-05-16
  • yoshinore0402

    IT・WEB・エンジニア

    まだわからないところだらけであるため、何度も受講して理解を深めたい。

    2023-09-23
  • 7031

    経営・経営企画

    線形代数が計算機演算、ニューラルネットワーク演算に活用されることが大変よく理解できた。

    2023-11-05
  • yasupii

    その他

    固有値と固有ベクトルは高校生の時に習い、公式として覚えていたが、今回の講座で少しだけその意味合いを理解することができたような気がする。もう少し深く勉強したくなりました。

    2023-12-11
  • 1000-

    マーケティング

    固有値と固有ベクトルの概念が少し理解できたが、計算できるかはあやしい

    2023-10-30
  • stani

    専門職

    高校数学を懐かしく思います。

    2023-10-19
  • ken222

    営業

    データ利活用に行列の考え方が必要であることがわかった

    2024-01-04
  • hfkd156036

    金融・不動産 関連職

    基礎的な代数学の知識を学ことができた。

    2024-02-28
  • minori_yabu

    メーカー技術・研究・開発

    ベクトルや行列に関する知識は得られたが、機械学習等においてどういった活用がされているのかについてはイメージがわかなかった。

    2024-04-30
  • kazumi_100pot

    金融・不動産 関連職

    固有値と固有ベクトルの本質的な考え方を復習することができました。有難うございます。

    2023-08-20
  • yoshikazu-1103

    営業

    どのように使われているかをようやく理解したレベルです。基礎的な内容だと思いますが、ひとつづつ学びを進めていきたいと思います。

    2024-02-07
  • onihei99

    専門職

    実際の業務で活用する機会は今のところないが、考え方は繰り返し市学習で身につけたいと思う。

    2023-11-14
  • k--g--

    その他

    講義の内容が懐かしく感じた。データサイエンティスト検定にどのように役立つのか、聴講を継続したい。

    2024-02-15
  • 512177

    資材・購買・物流

    日常での活用がイメージできない

    2024-03-14
  • hiroshi-srkr

    経営・経営企画

    線形代数となるとかなり難しい内容となり、見直しと継続的な学習が必要と感じました。

    2023-10-19
  • yoshihito_f

    経営・経営企画

    わかりやすい説明であった。AIとの関係性を実感したい。

    2024-02-11
  • user-name01

    販売・サービス・事務

    学校では行列とベクトルとは関連付けて学んでいなかったが、それらに関連があることを学べた。もっと深く学ぶ際のイメージづくりに役立った。

    2023-12-01
  • naoyama777

    メーカー技術・研究・開発

    固有値λと固有ベクトルx
    行列をかけると伸び縮みしか起こらないベクトルが存在する。そんなベクトルの事を固有ベクトル、その伸び縮み率を固有値と呼ぶ
    #なつかし~

    線形代数って、
    データサイエンスのためにあったのかよ。。。
    それ早く言ってよ~

    2024-04-18
  • matsu1219

    専門職

    思い出しながら学習できたが、データ分析にどのように活用できるのかイメージが湧かない

    2024-01-04
  • shirojpn

    メーカー技術・研究・開発

    昔習ったはずだが、完全に忘れてしまっていた。
    固有知・固有ベクトルの本質はまだ理解出来ていないので、しっかりと復習したい。

    2024-03-20
  • yamamoto_kntk

    その他

    AIの利用に線形台数を活用していく際に活用できそうである

    2024-03-04
  • take515

    メーカー技術・研究・開発

    基本事項を再確認できた。

    2024-02-05
  • watanabe-tat

    専門職

    方程式の計算に使える。また、線形代数は機械学習・深層学習に活用できる。

    2023-10-03
  • miura_ka

    販売・サービス・事務

    説明の内容は理解できたが、業務への持ち帰り方を考える必要がある。

    2024-03-12
  • matute

    IT・WEB・エンジニア

    行列が機械学習を理解するために必要な知識であることがわかった。ベクトルと行列を組み合わせて理解する必要もあると感じたのでそれら数学の基礎知識を関連付けながら改めて学びたい。

    2023-12-02
  • vz3000

    IT・WEB・エンジニア

    線形代数の基礎知識のうち固有値・固有ベクトルについて理解を深めることができた。

    2023-12-30
  • t_htn

    経営・経営企画

    線形代数が計算機演算、ニューラルネットワーク
    演算に活用されることが理解できた。
    この考え方をベースに、演算の原理を理解してAIに取組みたいと思う

    2023-08-21
  • 9141294

    販売・サービス・事務

    機械学習の実務に就いたときに役に立ちそう。

    2023-10-24
  • ysen

    IT・WEB・エンジニア

    学生時代の振り返りだった。資格取得の一助となる講座だつた。

    2023-12-12
  • ono_toshii

    IT・WEB・エンジニア

    業務で活用するには、線形代数が機械学習やディープラーニングに使用することは分かったが、どのような場面で利用できるかが今のところは分かりません。

    2024-05-16
  • ka_saka

    マーケティング

    文系数学脳では難しいです。ただ、行列とベクトルの計算結果が図とあわせて理解できたことで納得感を感じられました。現時点
    業務とかけはなれているため、繰り返し確認しないと、忘れてしまいそうです。
    基本的に解説はとても分かりやすいのですが、一か所、コメントとあわせてもなぜその罫線を引いたかわからない部分がありました。

    2024-01-11
  • s-ma

    経営・経営企画

    行列の計算方法は繰り返し練習して習得する必要がある

    2024-05-21
  • vegitaberu

    人事・労務・法務

    まだまだ、難解に感じますが、AIの中で行われている計算との関連が、少し見え、とっつきやすくなったようにも感じます。生成AIにおけるベクトルの活用など、知りたいものが、少し具体化された感じがします。この後が楽しみになりました。

    2024-04-29
  • madogiwazoku

    その他

    素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。

    2024-05-02
  • haruyukipapa

    金融・不動産 関連職

    固有値、固有ベクトルの意味がイマイチ理解できていなかったので、今回理解が深まってよかった。復習をして、DS検定試験にも役立てたいと思います。

    2024-05-04
  • k_kikukawa

    メーカー技術・研究・開発

    固有値、固有ベクトルのイメージが具体的につかめてわかりやすかったです。
    例題をみても、二つの固有ベクトルが直交しているイメージがわかなかったので、その点についてはもう少し勉強が必要かなとおもいました。

    2024-05-22
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2023-09-16

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