けんちゃんのＡＩ Quest攻略日記#13「Pythonモデリング入門コース突入」
こんにちは！運営事務局のケンタです。
本日はQuest開始から３７９日目です。『やまぐちAI Quest』も２年目に突入しました！攻略日誌もようやく１３回目を迎えることができました。
前回の投稿から本当に久しぶりとなりますが、これからコツコツと攻略を進めていきたいと思います。皆さん優しく見守ってもらえると嬉しいです。
「Pythonモデリング入門コース」
前回までに「Pythonデータ分析入門コース」を修了しましたので、今回からは「Pythonモデリング入門コース」に突入します。
Pythonを使用してＡＩモデリングの基礎を学ぶコースです。評価関数や基本ライブラリの使い方を理解し、モデル作成の基礎を学びます。
「評価関数」
まずは「評価関数」に挑戦です。
難易度は「★★☆☆☆（星２つ）」です。モデルの予測精度を評価するための基礎的な知識を身につけます。
まず、「評価関数」とは、モデルの予測精度を定量的に測るための関数です。回帰、分類、推薦・検索、物体検出など、タスクの種類や目的等に応じて、適切な評価関数を選定する必要があります。
【回帰問題における評価関数】
MAE、RMSE、MAPE、R2（決定係数）
【分類問題における評価関数】
混同行列、Accuracy、Precision、Recall、F値、AUC
【推薦・検索問題における評価関数】
mAP@N、nDCG
【物体検出（領域検出）問題における評価関数】
IoU、mAP
など、タスクによる評価関数の違いを学んだところで、講座クリアです！
難易度は「★★☆☆☆（星２つ）」ですが、ビデオ視聴と解答を選択タイプのタスクでしたので、ギブアップするようなこともなく、順調に進めて修了でした。時間にして２時間程度でした。
半年間のブランクがあったので理解できるかとても不安でしたが、取り組みやすい講座でしたので何とか修了できました。現在、私の学習カレンダーは見事なほどに真っ白ですが、この調子で学習を進めて青く染めていくぞ、と思ったところで今回は修了です。
ハンズオン講座
現在、「ハンズオン講座」の参加者を募集していますのでご紹介します。
今回の課題テーマは「画像ラベリング！」です。
画像に写る物体を判別して、２０種類のラベルから割り当てる課題に挑戦していただきます。画像を判別するＡＩ予測モデルを作成して、その画像認識の精度を競い合う個人ワーク主体の勉強会です。
画像分類はディープラーニングを学習するうえで最も基本的なテーマであるといわれており、物体検出や言語処理といった今後の発展を考えても重要な学習テーマです。
Pythonによる画像処理スキルやディープラーニングの概念を身につけて、仕事に活用したい方や、研究や就職活動などに活用したい方など、皆さん、奮ってご参加ください。会場でお会いできることを楽しみにしています。
【開催日程】７月３０日（土） 第１回（チュートリアル）
８月２７日（土） 第２回（中間検証）
１０月２２日（土）第３回（最終報告会）
【開催場所】やまぐちDX推進拠点「Y‐BASE」
【応募方法】下記ページにアクセスいただき、ご応募ください。
https://digitech-ymg.org/event/639
※その他、詳しくは開催要領をご確認ください。
やまぐちＡＩ Ｑｕｅｓｔ進捗情報
皆さんの講座別・コース別の進捗状況を公表します。（７月１日時点）
前回からかなり時間が空いてしまいましたが、ご参考にされてください。
『AI入門』修了者165名（前回140名）
『Python入門』修了者83名（前回59名）
『自動車環境性能の改善』修了者54名（前回40名）
『Deep Learning入門～知識編～』修了者41名（前回27名）
『Deep Learning入門～画像分類編～』修了者27名（前回18名）
「ＡＩリテラシーコース」修了者84名（前回72名）
「ノーコードデータ分析コース」修了者43名（前回37名）
「Pythonデータ分析入門コース」修了者39名（前回29名）
「Pythonモデリング入門コース」修了者18名（前回15名）
担当者としては、Pythonを使ったデータ分析が可能となる「Pythonデータ分析入門コース」修了者が増えたら良いなと願っているところです。
あとがき・次回予告
前回（#1２）投稿が昨年の１２月でしたので半年間近く投稿できていませんでした。猛省しています。ただ、エクセルでのデータ分析など、新しく追加された講座はチェックしていましたので、これからはガンガンいこうかな、と思っています。雌伏の期間で蓄えた力を解放して、全ての講座クリアを目指します！と心の中で宣言させていただいたところで、今回はこのあたりで終了とさせていただきます。
最後までお読みいただきありがとうございました。
次回は「scikit-learn道場」をお伝えする予定です。
ご期待ください。