生徒さんからの要望によりデータ分析の基本編をはじめました。
4時間コース
<講義内容>
1、google colabの基本操作、pythonの基本,pandaの基本
2、相関と回帰分析
3、重回帰分析の基本事項とデータを使って重回帰分析をしよう
4、決定木やランダムフォレストの説明
5、データを使って決定木やランダムフォレストでの分析をしてみよう
を一日で勉強をします。
データ分析では一番使われる2つです。
機械学習を勉強する前に勉強しておきたいですね!
プログラミングの知識は殆どいらない様にこちらで準備します。
<講師>
田中潤
カリフォルニア大学リバーサイド校数学科博士前期卒
Shannon Lab株式会社 代表取締役兼社長
アメリカ数学会・日本人工知能学会に所属
http://shannon-lab.org/?page_id=105出版物
AI×Web3の未来 光と闇が次世代の実業に変わるとき
あらゆる場面で実用化が進んでいるAIとWeb3。ChatGPTの登場でさらに注目されるようになりました。しかしそこには光の面と闇の面とがあります。本書はその両方にスポットを当て、これからの世の中にもたらすであろう本当のところを詳らかにしていき、私たちの社会の未来を予想します。
誤解だらけの人工知能 ディープラーニングの限界と可能性 /光文社
https://www.amazon.co.jp/dp/4334043380→初版一万部。Amazon人工知能ランキングで最高6位。 (H30.3.1現在) 人工知能について、誰にでも分かりやすく解説。 ビジネスに導入する際のリスクや、人工知能の今後の可能性・課題などについても詳しく書かれている。
Pythonプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本 /秀和システム
https://www.amazon.co.jp/dp/4798048682基礎からプログラミングまでブラックジャックゲーム作成を通じて楽しく学ぶことができ、Django、Redisを導入してブラウザ上で動くWebアプリケーションとして利用する方法まで書かれている。
<こんな風に教えます>
大学レベルの数学を少人数制のグループで丁寧に教えます。
講師の一方的な説明にならずに参加者の皆さんと対話する形式で、
楽しく学んで頂きます。
単回帰分析は直感的に理解できることもあって、数学的な理解無しでも直感的に行えるものです。
ただし、教科書的な簡単な事象以外で単回帰分析では不十分であるケースも多いですが、どのように多変量を扱う重回帰分析を適用したらよいのか困っている方も多いはずです。
こちらの講座では、pythonという言語を利用して重回帰分析の基礎的内容を説明していただきました。
ここで注意が必要なのは、どのようにしてデータを集めたら有用な分析が出来るか、その方策はデータ収集の前に知っておきたいということです。
データには分析に適した内容とそうでない内容があり、せっかく集めたデータも役に立たないデータとなれば、期待した成果が得られないこともあります。
失われた時間は取り戻せません!
将来データを利用して分析を行う予定があるならば、データを集める前から『分析に適したデータ』の集め方を知っておくとよいでしょう。
このことから、単回帰分析では物足りないと感じている方が、早いうちに受けたい講座です。