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機械学習①教師あり学習の基礎/データサイエンス入門

  • 0h 18m (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:機械学習概論 教師あり学習の基礎

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

32人の振り返り

  • choko0504

    メーカー技術・研究・開発

    教師あり学習の一般的な手法について理解することができた。実務で利用する機会があれば利用したい。

    2023-12-13
  • yonghwa

    販売・サービス・事務

    基礎的な所が学習出来てよかったです

    2023-12-18
  • chang_shin

    販売・サービス・事務

    概要はなんとなーくわかった。具体性が少ないので頭に記憶が残りにくい。

    2023-10-20
  • saito_koji

    IT・WEB・エンジニア

    AI知識の導入としてよかったです。

    2024-01-28
  • inyourmind

    建設・土木 関連職

    「機械学習のプログラミングはPythonが世界標準だ」と言い切っているのは初めて聞きました。これからはやはりPythonに軸を置こうと思います。

    2024-01-07
  • kazumi_100pot

    金融・不動産 関連職

    機械学習の基礎的な知識を復習することができました。回帰については、沢山勉強していきたいです。

    2023-08-16
  • kenjiro_fujita

    コンサルタント

    機会学習を利用するにも課題を定め、価値を具体的にし、投資効果を考えることが重要だと理解した。

    2024-01-10
  • chikako_k

    IT・WEB・エンジニア

    教師あり学習と、無し学習で、画像についてが、どちらになるのか、よく理解できませんでした。

    2023-08-31
  • koichi_seya

    その他

    機械学習の概要が学べた。さらに深く学びたい。

    2023-10-06
  • iso_ken

    専門職

    いままで、漠然と理解していた機械学習の分類が明確になった。

    2023-12-09
  • konbass8

    金融・不動産 関連職

    教師あり学習に、回帰と分類があること、その内容について理解できた。

    2023-12-05
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2023-09-23
  • user-name01

    販売・サービス・事務

    AI,機械学習、深層学習の包括関係がわかった。

    2023-12-02
  • 7031

    経営・経営企画

    AIを何の業務に適用するのかを、見極めるところに知識や技術が必要かと思う。

    2023-11-06
  • david_wp

    メーカー技術・研究・開発

    AIの概要を分かりやすく紹介していただき、ありがとうございます。社内で同僚などにAIについて説明するときに役に立つと思います。

    2023-11-17
  • 36271

    営業

    データサイエンティスト検定などは難しそうではあるが興味は出たような気がします。
    活用できれば幅が広がるような気がしました。

    2023-12-13
  • kazuwata

    専門職

    学習ありデータは回帰と分類ができる。

    2023-10-17
  • matute

    IT・WEB・エンジニア

    機械学習の種類が理解できた。機械学習を進めるにあたり教師ありの回帰か分類化かもしくは教師なしか、それとも強化学習かなど準備できるデータや目的によって使い分けできると思う。

    2023-11-06
  • stani

    専門職

    AIの学習に教師ありは解答があることと同意義と理解した。

    2023-10-30
  • yasu_1234

    メーカー技術・研究・開発

    AIの基礎的な内容を復習することができた。

    2024-02-14
  • ken222

    営業

    教師あり学習は回帰と分類に分けられることを覚えておきたい。

    2024-02-12
  • hfkd156036

    金融・不動産 関連職

    教師あり学習の一般的な内容が理解できた。

    2024-02-28
  • naoki_sasano

    メーカー技術・研究・開発

    機械学習の種類(教師あり、教師なし、強化学習)とその開発、評価フローについて理解した。機械学習のプログラムに使用する各ライブラリについては知っていたが、科学計算ライブラリはどのように使用するのか、後ほど調べようと思った。

    2023-10-08
  • t_htn

    経営・経営企画

    教師あり学習の基礎が理解できた。
    データを分類や回帰するデータ処理に活用し、
    適切な判断をできるようにしたいと思う。

    2023-09-17
  • vz3000

    IT・WEB・エンジニア

    機械学習の基礎的な知識を学習することができた。また、教師あり学習の概要を理解することができた。

    2024-01-26
  • mainichi365

    IT・WEB・エンジニア

    AIを何の業務に適用するのかを、見極めるところに知識や技術が必要かと思う。

    2023-11-01
  • watanabe-tat

    専門職

    製造工程の外観検査に教師あり学習を活用したい。また教師あり学習データを作成するアノテーション作業を効率化するため、教師なし学習で分類して、ラベル付けして、教師あり学習する手法も取り入れたい。

    2023-10-08
  • k-akira

    営業

    機械学習、深層学習、人工知能の概要理解ができた

    2023-10-09
  • ozawa_h

    IT・WEB・エンジニア

    GLOBISでこのようなコースは期待していませんでした。一般のビジネスユーザには難しいように思えます。
    大学のコンピュータサイエンス風のコースで論理の説明が多いので楽しく学習させて頂いています。

    2023-07-27
  • yasupii

    その他

    機械学習には、教師あり、教師なし、教科学習の3つがあることを知りました。今時点では、「なんとなく分かった」ような感じです。今後は、その具体例を使いながら、その違いをもう少し深く理解したいと思います。

    2023-12-21
  • 9141294

    販売・サービス・事務

    以前に学習したことの復習として役だった。

    2023-11-13
  • ichi_t

    経営・経営企画

    通学のビジネスアナリティクス研修で若干、かじっていたので、分類と回帰が何でAIで何を達成するのか、なんとなく理解できました。
    このコース単体で何かを理解するのは、難しいと思いますが、入り口として言葉に触れておく上ではいいのかと思いました。

    2023-08-18

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