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
- アランチューリング
- イミテーション・ゲーム(映画の題材)
- ユダヤ人
- 50pondの紙幣
- ドイツがエニグマで暗号を送っていたものを解読する
- AIの父
- リンゴをかじって亡くなる
- 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
- 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
- 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!)
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
- データと答えをAIに入力するとルールが出力される
TensorFlow
- TensorFlowの使用
- kerasが数学部分をHelpしてくれる
- 配列x, y
- epochs = 回数を指定する
- 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!