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G'SACADEMY LAB5th DataScience

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July 21, 2019
Programming
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G'SACADEMY LAB5th DataScience

最速プロトタイプ開発のためのデータサイエンス

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h-fkn

July 21, 2019

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Transcript

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    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC

  54. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 課題 データがある データがない ⾃動化できる ⾃動化できない

    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC 課 題

  55. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 課題 データがある データがない ⾃動化できる ⾃動化できない

    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC

  56. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 課題 データがある データがない ⾃動化できる ⾃動化できない

    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC ⾃ 動 化

  57. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 課題 データがある データがない ⾃動化できる ⾃動化できない

    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC 判 断 必 要 性

  58. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 課題 データがある データがない ⾃動化できる ⾃動化できない

    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC 投 資 対 効 果

  59. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 課題 データがある データがない ⾃動化できる ⾃動化できない

    判断必要な業務 判断不要な業務 AI 取り組む 取り組まない データ収集 取り残される 取り組む 取り組まない ⼈⼒ 取り残される RPA AI 投資対効果 中 投資対効果 中 投資対効果 低 投資対効果 ⼤ PoC 課 題 ⾃ 動 化 判 断 必 要 性 投 資 対 効 果

  60. ઃܭ࢓༷ͷΠϝʔδ

  61. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  ڭࢣ͋ΓֶशϞσϧͷ৔߹ データセット 予測のもととなるデー タ モデル モデルが予測結果を

    計算 教師データ 正しい結果 予測結果データ モデルが予測した結 果 データセット 予測のもととなるデー タ 性能評価 達成基準を満たして いるか モデル修正 達成基準を満たして いるか 最終モデル 完成 運⽤へ 機械学習 機械学習データセット 機械学習する対象

  62. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ 教師データ 正しい結果 データセット 予測のもととなるデー タ

    機械学習データセット 機械学習する対象 ⾝⻑(cm) 体重(kg) 性別 171.7 63.4 男性 154.2 50.1 ⼥性 ︙ ︙ ︙ 165.7 45.8 ⼥性 ⾝⻑(cm) 体重(kg) 171.7 63.4 154.2 50.1 ︙ ︙ 165.7 45.8 ⾝⻑(cm) 体重(kg) 性別 171.7 63.4 154.2 50.1 ︙ ︙ 165.7 45.8 ⾝⻑(cm) 体重(kg) 性別 171.7 63.4 男性 154.2 50.1 ⼥性 ︙ ︙ ︙ 165.7 45.8 ⼥性 学習⽤データセット 検証⽤データセット 結果を説明できる要素 説明変数 予測したい結果・⽬的 ⽬的変数

  63. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  ڭࢣ͋ΓֶशϞσϧͷ৔߹ モデル モデルが予測結果を 計算 性能評価 達成基準を満たして

    いるか モデル修正 達成基準を満たして いるか 最終モデル 完成 運⽤へ 機械学習 ⽬的変数 判断結果（答え） = 性別 説明変数 判断するために必要な要素 出⼒データ 答えが追加されたデータ ⼊⼒データ 答えがわからないデータ

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    Ϟσϧ ༧ଌ݁Ռ ʢ:ʣ ೖྗ ग़ྗ ༧ଌ Ϟσϧ ະ஌ͷσʔλ ೖྗ ༧ଌ݁Ռ ʢ:ʣ ग़ྗ

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    ʢ:ʣ ग़ྗ ೖྗϑΥʔϜ ग़ྗ݁Ռදࣔ ⼊⼒画⾯ HTML, CSS, JS 結果表⽰画⾯ HTML, CSS, JS

  68. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF  "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ ༧ଌ Ϟσϧ ະ஌ͷσʔλ ೖྗ ༧ଌ݁Ռ

    ʢ:ʣ ग़ྗ ೖྗϑΥʔϜ ग़ྗ݁Ռදࣔ モデル Python

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