Study Blog

学習のアウトプットや感じた事を発信していきます

2022.04.11 Data Science 受業内容

この記事は職業訓練校の受業の内容の要点をまとめたものです。 職業訓練校を検討されている方が居たら参考にしてください。 [:contents]

データサイエンス

※大事 =SUMPRODUCT Excelを使って数学を理解する -> 数学を好きになろう

理解のゴール

  • データサイエンス, AIの概要を知る
  • 学習する上で大事なこと

覚えておこう

  • =SUMPRODUCT

    • Excelと言ったらsumproduct
    • CNN
      • CNNを理解することが重要
  • Operations Research

  • アランチューリング

  • appleのロゴの意味
    • アダムとイブの禁じられたリンゴにちなんで、人類の進歩を表しているとされる
    • チューリングとの関連は...?
  • コンピュータのノーベル賞

  • ☆☆☆ジョン・マッカシー

    • AIという用語
    • ユダヤ
    • Wisdomを教えている
      • 「生き方」
      • 前向きな捉え方
        • 試験前に財布が「落ちた」
          • 日本人はマイナスに考える
          • ユダヤ人は自分の代わりに落ちてくれたと考える
        • 子供の時からそういった考え方を養う
    • 「タルムード」
  • AI

    • 頭の中の脳細胞をまねたもの
    • 機械でさせると頭の中がわかるという逆のこともわかる
  • ニューロン
    • 目で見えない
    • ニューロンに該当するのがExcelのセル
      • 中身が見える!!
      • 中身が見えるから分かりやすい、どうやって流れているかを理解する
      • Pythonで作っても見えない、分からない
      • 大体分かればOKというのがゴール
  • 数学は大した事ないという捉え方をしよう

データサイエンスとは

具体的に理解したい 覚えるには確かなフレーズ、書き方がいい!! ネット情報で不確かな情報だと定着しない(理解できない) - データサイエンス 1. [みんなが既に知っているデータ] 1. 統計学の手法を用いる 1. 価値ある情報・データにする 2. [組織データによる最適化] 1. OR(Operations Research)手法を用いる 1. 価値ある情報・データにする 3. [Big Date, 画像データ, 音声データ他] 1. BigDateの代表例は画像データ 1. AI手法を用いる 1. 価値ある情報・データにする 4. 1~3は全て同じ大枠の中にあるもの 5. ベースになる考え方はあったが、ハードウェアが追いついていなかった 社会に溢れているデータから、有益・価値のある情報を引き出す学問 (データ分析手法を学ぶこと!)

  • さかなくん
    • 大学行ってないのに大学の客員教授
    • 好きな事を突き詰められるのが一番いい
  • 方丈記
    • 糸竹花月(しちくかげつ)
      • 琵琶、笛、自然
      • = hobby
      • 好きな事をやれ!
    • 数奇(趣味)の学問(Like)
    • 宮廷からお呼びがかかったのに関わらず、行かなかった
    • 天皇から「自分の好きな事に没頭していることが素晴らしい」と言われた
    • 好きな事をして、お金も貰えるのがベストだが、好きな事をしてそこそこのお金を貰えるというので良い、happy
    • 一生懸命やることでベストな方向に進める
      • 周りから応援される
      • 一生懸命は目に見える

Big Dataとは?

  • 大量(膨大)データとサーバー・データベース間の通信頻度が高速
    • Volume: 大量(膨大)
    • Velocity: 高速(速さ)
      • 速さの事だが、そもそも高速である必要がある
    • Variety: 多様性(画像,音声,など) --> 価値(Value)のある情報・データの提供
  • Big Dataとは?
    • 3つのVの特徴がある情報・データのこと

ExcelでAIの勉強が出来る

Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる - 畳み込みニューラルネットワークがわかる

AIとは

  • 従来のコンピュータ
    • 数値計算が得意
    • データとルールを入力し、コンピュータが答えを出力する
  • 従来のプログラミングでは困難なこと
    • 例: 画像を見て、グーチョキパーのどれかを判断すること
  • AI(機械学習)
    • データと答えをAIに入力するとルールが出力される
      • 逆転の発想
    • ただし、ルールを活用する
    • 予測してくれる

TensorFlow

  1. TensorFlowの使用
  2. kerasが数学部分をHelpしてくれる
  3. 配列x, y
  4. epochs = 回数を指定する
  5. データと答えを入れて計算させる 計算式から出される答えがAIによって確実な数値が出されるわけではない ※限りなく近い答えが出る(答え19だった18.9848のような数値)

プログラミングを初めてやる上で大事なこと

  • 環境構築でつまづかない
  • 0からやろうとしない
  • 最初は目に見える形で学び、分からないところを理解しようとしよう
  • 分からなくて良い
    • 分からない事をメモか何かで残しておく
  • 何回もやることが大事

本講義を受けて、まとめ

  • 何事も前向きに捉える
  • 好きな事をやれ!
  • 少し好きなら一生懸命やって好きを仕事に出来るようになれ!