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ワクワクから始めるAI・データ解析教室

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まずはデータ解析の楽しい部分だけやってみよう!という方針のAI・データサイエンス入門講座です。
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もっと楽しくはじめたい! これからのAI・データサイエンスの学び方

「株式会社ヒューマノーム研究所」代表取締役社長の瀬々です。 今回は、AIやデータ解析が広がっていくためには不可欠な「AI入門」のあり方についてお話させていただきます。AIの世界へ、ものづくりの様な楽しさから入門できる環境について考えます。 なお、本稿ではデータサイエンス・データ解析とAIはほぼ同義です。AIをデータサイエンスと読み替えて頂いても構いません。 AI入門は「技術より」でも「経営より」でも難しい AIの普及とともに、たくさんのAI入門書・入門講座が企画されてい

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ワクワクから始めるAI・データ解析(1. 導入・目標設定編)

こんにちは、「株式会社ヒューマノーム研究所」代表取締役社長の瀬々です。今回から数回にわたって、前回のお話の続きとなる『実際に作る』からはじまるAI構築の初歩について、実例を交えながらご説明していきます。 この実例はプログラミングを知らない方でも試せます(いきなり見出しと矛盾しますが)AI構築を含む、データ解析と呼ばれるものにはプログラミングが欠かせません。しかしここ1〜2年くらいでしょうか、「ノーコードツール」と呼ばれる、プログラミングをすることなく、基本的な解析ができるツ

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ワクワクから始めるAI・データ解析(2.前処理編)

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」(以下「CatData」)を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第2回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。 前回は、解析の大きな流れの説明を中心に、データ解析とAI構築の関係、データ解析のスタート地点となる目標設定の重要性についてお話しさせていただきました。 今回はデータ解析にかかる時間の7割はここに割かれると言われ、構築されるAIの精度

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ワクワクから始めるAI・データ解析(3.可視化編 その1)

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」(以下「CatData」)を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第3回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。 前回は、データ解析にかかる時間の7割はここに割かれると言われ、構築されるAIの精度に大きな影響を及ぼす行程「前処理」のお話でした。 今回から2回に渡って、データをグラフや図にして確認する「可視化」についてご説明します。前処理と可視化

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ワクワクから始めるAI・データ解析(4.可視化編 その2)

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」(以下「CatData」)を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第4回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。 前回は、データをグラフにすることで、情報の組み合わせを比較し、予想にあたりをつける手順についてご説明しました。 今回も引き続き「可視化」についてのお話になります。前回の補足的な位置づけとして、前処理と可視化を組み合わせて、データの詳

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ワクワクから始めるAI・データ解析(5.AIモデル構築編)

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」(以下「CatData」)を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第5回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。 前回まで2回にわたり、データをさまざまな角度から確認し、解析の方向性をブラッシュアップする行程「可視化」についてお話しさせていただきました。 今回からいよいよAIモデルの構築に入ります。 CatDataではクリックだけでAIモデル

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ワクワクから始めるAI・データ解析(6.AIモデル評価編)

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」(以下「CatData」)を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第6回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。 前回は、前処理が終わったデータを使ったAIモデルの構築を行いました。 今回は、前回構築したAIモデルは実用に足る品質なのか?について確かめるため、性能評価を実施します。 CatDataを使えば、AIモデル自体は簡単に作成できるので

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ワクワクから始めるAI・データ解析(7.AI予測編)

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」(以下「CatData」)を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の最終回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。 前回から2回にわたって、AI構築とその評価方法の基本的な流れについてお話しました。 導入・目標設定編でも触れた通り、AI構築のゴールは、未知のデータを構築したAIに適用し、予測された結果を次の行動につなげることです。最終回となる今回

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