No.07-C1311月7日(日)13:00~15:00
「自動分類」と聞くとどんな印象を持つでしょうか?その分類結果はどれくらい信頼できるでしょうか?
この企画では、機械学習による「分類」を取り上げます。今回は、コーディングすることなく実際に簡単なデータの分類体験ができるので、ぜひお気軽にご参加いただけると嬉しいです。
お茶の水女子大学 人間文化創成科学研究科 修士1年。専攻は情報科学。
また、一般社団法人 Waffle に所属し、女子中高生対象のコーディングプログラムの講師も務める。
「分類」を体験する |
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「分類」を考える |
今回は、機械学習による「分類」ということで、決定木を題材に取り上げました。機械学習のしくみをしり、機械学習・データ可視化・データ分析の密接な関係を感じるきっかけになるよう心がけています。
https://share.streamlit.io/rilakorila/classification/main/main.py
本企画で使用した体験ツールはこのリンクからご覧になれます。ぜひ使っていただけたらと幸いです。
AI x 〇〇
をテーマに、他の分野にAI技術をどう活かしていけるか、を議論しました。
今回の対話セッションでは以下の意見をいただきました
最適なプロジェクトとは、何か。(AIの目指すゴールを考える)
プロジェクト自体にフォーカスした変数と、チームメンバー自体にフォーカスした変数の二種類が考えられる
テストの成績だけでなく、表情や発言も説明変数として扱えたら面白そう。
生徒自身が自分の興味関心を高めて、解決の見通しを持つだけではなくて、AIの力も借りながら自らに最適な学習をつくれれば良い。
便利ではあるが、問題はAIを使うユーザー側が高齢化している点が普及の懸念点となりそう。
その他、
音楽分析や可視化についても議論させていただきました。
個別最適化、自動分類、ベイズ統計 、AI
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