データサイエンス 製造業の技術系社会人がG検定取得までにやったこと
G検定はディープラーニングの基礎知識の有無を問われる検定ですが、 幅広い職種のビジネスパーソンを対象としており、非エンジニアや、文系の方でも十分合格を目指せる内容となっています。2021#2のG検定を受験し合格したので、勉強方法や感想をまとめます。
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データサイエンス 【説明可能なAI】「解釈可能な機械学習」を読んで感じたこと
企業でAIを導入しようとするとき、まず立ちはだかる壁はAIに精通していない人（主に上司？）へ有効性を説明することです。これについては、私自身答えはなく難しい問題と思っています。特にディープラーニングは厄介で、つくった本人が何故そうなるか？...
AI基礎 【AI・機械学習】クラスタリングでできること【python実例】
機械学習のアルゴリズムについて説明していきます。今回はクラスタリングについてです。
著者がポイントとして考える、AIの基礎をできるだけ簡単な形でお伝えします。書籍等で勉強する前にご一読いただけると、理解を深めることができると思います...
AI基礎 データの質と量について
データはAIの性能を大きく左右するにも関わらず、詳しく述べているところは少ないと思います。ここでは著者の経験でどんなデータを取っていけばいいか、どのくらいのデータが必要かを述べていきます。