「TRI-ARROWハンズオン・ラボ」に機械学習のコンテンツを追加
トライアロー株式会社は、当社所属エンジニア向けの教育サイト「TRI-ARROWハンズオン・ラボ」にて、機械学習のための入門学習コンテンツを公開いたしました。
機械学習コンテンツの操作画面
[追加コンテンツの狙い]
本コンテンツは、実際の課題やデータに対して、どのアルゴリズムを適用して処理すべきかという、機械学習活用のための基本的な嗅覚を養うことを目的としています。
機械学習は使いこなせると強力な力を発揮しますが、その課題に対してどのアルゴリズムを使えば求めたい結果を得られるのかを的確に判断する力が必要不可欠です。
アルゴリズムの中身を学ぶより前に、そのアルゴリズムを活用した結果得られる成果を認識することで、より俯瞰的な視点で機械学習を使いこなせるエンジニアの育成を目指します。
[コンテンツ内容]
本コンテンツは、機械学習ライブラリの「scikit-learn」の提供するチートシートの各領域からいくつかの手法を学習コンテンツとして実装いたしました。
今回追加したコンテンツは以下です。
(1)Pandas
(2)numpy
(3)Randumforest
(4)Regression（単回帰・重回帰モデルの活用例）
(5)Clustering（クラスタリング（k-means法)の活用例）
なお、より身近に感じていただくために、コンテンツ中では、日経平均株価と気象データの主成分の分析や、都道府県で公開されているオープンデータ等をクラスタリング分析をすることが可能となっています。
[今後の展開について]
今後はディープラーニングや強化学習のコンテンツの追加を行う予定です。
また、「scikit-learn」の提供するチートシートの残りの手法を学習コンテンツ化したり、さらに基礎にあたる統計解析についてのコンテンツの作成も検討しております。
今後2030年までにAI人材が不足するといわれております（経済産業省委託調査をもとにした内閣府の試算結果より）。
トライアローはその課題に対応すべく、きちんとした基礎知識を兼ね備えたAI人材の教育に努めてまいります。