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機械学習⑧機械学習の難しさ/データサイエンス入門

  • 0h 12m (1sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 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

  • 機械学習:機械学習の難しさ

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

36人の振り返り

  • k-akira

    営業

    過学習や未学習、次元の呪いの概要を理解した。正則化については自分で調べたい。

    2023-10-15
  • kenjiro_fujita

    コンサルタント

    機械学習の難しさがなんとなくわかった。GlobalとLocalの2つの視点で考えていきたい。

    2024-01-12
  • yasupii

    その他

    機械学習は、人間ができないことをやってくれるという期待感が強い。その分、予測結果も「大丈夫だろう」と信じてしまう傾向が強いと思う。しかし、過学習や、予測結果の説明の難しさが存在することを忘れてはいけないことを学んだ。どんな理由があろうとも、使う側には「責任が生じる」ことからは逃れられない。

    2024-01-01
  • choko0504

    メーカー技術・研究・開発

    ニューラルネットワークを活用した際の予測の説明の難しさについて学ぶことができた。
    微分の連鎖率で重みを更新していくため結果の解釈が難しいことは実務で利用してみて感じた。

    2024-01-01
  • mainichi365

    IT・WEB・エンジニア

    説明の難しさを感じる

    2023-11-23
  • 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。

    2024-05-11
  • kazumi_100pot

    金融・不動産 関連職

    過学習の問題の基本的なところは理解しているつもりですが、正則化や次元圧縮まで含めてしっかりと説明できるようにしていきたいです。

    2023-08-17
  • chikako_k

    IT・WEB・エンジニア

    ゴリラとタグづけされた少女がかわいそうでした。修正が難しいことの解決方法が知りたかったです。

    2023-11-19
  • haruka-

    その他

    過学習に陥っていると気づけることが重要

    2024-06-13
  • vz3000

    IT・WEB・エンジニア

    機械学習の結果を説明する難しさが理解できた。未学習・過学習の状況、帯域的説明や局所的説明などを適切に判断していけるよう経験を積んでいきたい。

    2024-01-27
  • tsuyoshi_asano

    経営・経営企画

    学習結果としてMost Likelyな答えを機械的に出しているのに、ヒトの主観で「望ましくない結果」をはじく必要があるのはなかなか難しい問題。AIが判別できない問題を裁く仕事はAIに代替できないのかもしれない。

    2024-04-30
  • naoki_sasano

    メーカー技術・研究・開発

    過学習と未学習という事象があることを知った。過学習を防ぐための正則化について詳しく学習したいが、推奨される書籍は何か?

    2023-10-14
  • michiyomichiyo

    その他

    説明できることの重要性が分かった

    2024-06-04
  • user-name01

    販売・サービス・事務

    過学習の概念を学んだ。また、出力された結果を説明する方法にも言及していて、参考になった。

    2023-12-03
  • s-ma

    経営・経営企画

    説明できるAIの構築が難しいことを理解した

    2024-05-11
  • sesesese

    その他

    何らかの方法でという説明が何回かありましたが、
    その方法が知りたいです。

    2024-03-16
  • k--g--

    その他

    グーグルも間違えることがある、というのが良い教訓になりました。

    2024-02-21
  • dense

    メーカー技術・研究・開発

    批判を覚悟でコメントすると
    ゴリラと判定されて、なんで人間は、怒ったり、いけないと思ったりするのでしょうか。
    この感情を、生成AIも学べば、持つことができるようになるのでしょうか。

    2024-03-10
  • yutahayasaka

    その他

    説明が難しい。理解まではたどり着けていないので、再度視聴したい。

    2024-05-05
  • suzuqp

    IT・WEB・エンジニア

    説明が難しかった。改善方法についても説明があるとよかった。

    2024-05-23
  • take515

    メーカー技術・研究・開発

    機械学習の難しさのポイントを理解した。

    2024-03-29
  • taka1962

    販売・サービス・事務

    AIを利用し何か新しい見方をしようとすれば、その見方を納得させるだけの根拠を示す必要性が高いので、この講義にあった対応方法を試していたいと思います。

    2024-05-29
  • hr-sakai

    その他

    次元の呪い。知らないうちにはまってたような気がする。どうしても精度の高い結果を求めすぎて、時間がかかってしまった事を思い出した。

    2024-03-30
  • stani

    専門職

    機械学習の向上には、機器の性能向上とひとの努力やルール化が重要である。

    2023-10-30
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    学びを深めることが出来ました。

    2023-09-30
  • koichi_seya

    その他

    設変変数が増えるほど、説明が難しくなることや、それに対する対応などわかりたすいモデルに近似する手法など勉強になった。

    2023-11-22
  • shirojpn

    メーカー技術・研究・開発

    機械学習の難しさ 特にニューラルネットワークにおける グローバル、ローカルでの説明方法について理解が深まった。

    2024-04-08
  • watanabe-tat

    専門職

    機械学習の難しさは、その結果を説明することである。深層学習と近似した機械学習モデルで説明を代替する手法が想定される。また教師あり学習データを機械学習モデルで分類、アノテーションさせて、学習データの特徴を機械学習モデルのパラメーターで説明する手法も考えられる。

    2023-10-08
  • iso_ken

    専門職

    訓練誤差がどんどん減っていくことが楽しくなって、過学習はついついやってしまいがちである。目的である汎化誤差を小さくするということを忘れないようにしなければならない。

    2023-12-16
  • matute

    IT・WEB・エンジニア

    機械学習の結果を説明する難しさが理解できた。機械学習を進める際、未学習・過学習の状況を分析すると共に生成した機械学習結果を単に信じるのではなく、帯域的説明や局所的説明である程度説明できるようにしたい。

    2023-11-23
  • t_htn

    経営・経営企画

    機械学習の課題が把握できた。
    データ分析業務で活用する場合は、この観点に留意し、
    精度の高い分析に繋げたいと思う

    2023-09-23
  • ken222

    営業

    機械学習の難しさをしっかり理解したい。

    2024-02-12
  • hfkd156036

    金融・不動産 関連職

    過学習と未学習について理解できた。

    2024-02-29
  • 512177

    資材・購買・物流

    誤差の認識をもってデータを取り扱うことが重要

    2024-03-18
  • test_test___

    メーカー技術・研究・開発

    機械学習も当然万能ではなく難しい点もあるということを改めて認識した。

    2024-06-12
  • vegitaberu

    人事・労務・法務

    AI、機械学習の限界は、ぜひとも知っておきたいところです。ひと通りの復習はできたと思いますが、限界も、日々変わっていると思いますので、適宜、キャッチアップしていきたいと思います。

    2024-05-07

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