一般社団法人島根県情報産業協会：【9】Pythonによる機械学習～scikit-learnによる機械学習ことはじめ～

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平成30年度
【9】Pythonによる機械学習～scikit-learnによる機械学習ことはじめ～

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【9】Pythonによる機械学習～scikit-learnによる機械学習ことはじめ～

講座名		【9】Pythonによる機械学習～scikit-learnによる機械学習ことはじめ～
講座内容	実習期間	平成30年7月24日（火）
	研修のねらい	Pythonの代表的な機械学習ライブラリ「scikit-learn」などを使った機械学習手法の適用の流れを、講義・演習により学習します。はじめて機械学習を適用する方が知っておくべきこと（交差検証、ROC曲線の見方など）を学習します。 Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方向けのコースです。
	目標	代表的な機械学習の各手法の違いと特長を説明できる。「scikit-learn」ライブラリの特徴と使い方を説明できる。「scikit-learn」の代表的な機械学習（分類、回帰、クラスタリングなど）のライブラリを適用し、その結果の意味を解釈できる。
受講生の声	目標達成度	紹介された手法について実際のコードやその結果を通じて理解できた。過学習について不安があったが、解決した。思っていた内容と違いがあった（少ないコードで実行できる）ため、途中で目標を変えました。 Pythonの知識不足の為。
受講生の声	総合評価	実際にデータコードを見ながら説明をして頂いたので分かりやすくてよかった。機械学習を適切に適用できそうだと感じた。機械学習の概要と実践を会場のレベルにあわせて説明頂いたと思いました。
講師の評価	受講者	本コースでは、「Pythonの基本文法があること」「Pandasを使用したことがあること」を前提知識として推奨しています。今回の受講者の半数以上は、Pythonの経験がありませんでしたが、演習の進捗は良好でした。また、聴講姿勢も良く、講義をただ聴くだけではなく、実際にコードを書きながら動作を確認していました。
講師の評価	所感	受講者の前提知識に大きく差がありましたが、総じて演習の出来もよかったです。 Pythonによる機械学習の全体像をしっかり理解いただけたと感じております。 AIエンジニアは全ての業界において人材不足であり、今後ますます需要が高まるのは間違いありません。本コースを一つのきっかけとして、各々の会社の明日を担う人材になっていただくことを、心より期待しております。

総合評価

総合評価グラフ