Octaveで始める機械学習のための数学 ~導入編~ |一押しコースの見どころ、紹介します!

SEプラスではSEカレッジを中心に、オリジナルの研修コースを毎シーズン企画しています。
この「見どころ紹介」コーナーは、そういったコースの中でも “イチオシ” のコースを企画者にインタビューして、そのコースが何に効くのか、どんな思いがあって作ったのか、語ってもらいます!
この 4 月からスタートしている 2021 年度 春夏のコースから、 Octave で始める機械学習のための数学 ~導入編~ を紹介します!

株式会社SEプラス
e&TS Division
コース情報
ジャンル | AI |
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レベル | 初級 |
コース一言紹介 | MATLAB の互換フリーソフトウェア「 Octave 」を用いて、機械学習を始めるための基礎数学を解説します。 |
これからの開催予定 | 2021 年 7 月 27 日 |
開催形式 | オンライン研修 |
研修スタイル | 座学 |
見どころ紹介
―― このコースを企画した背景を教えてもらえますか?
―― 必要な数学とはどのようなものでしょうか?
行列、ベクトルです。
―― (うっ苦手なやつ… )どんな知識をお持ちの方にオススメなのでしょうか?
必須という訳ではないですが、微分積分、線形代数などについて事前に学習された方には理解が進みやすいと思います。
また、機械学習の基礎知識があり、なにかしらのプログラミングをしている方にオススメです。ただし、基礎と言っても例えば、ライブラリを使って学習モデルが作成できるような知識は必要ありません。
―― なるほど、機械学習のチュートリアルのようなことをして、さらにステップアップしたい、という方に効きそうですね。
一方で、素朴な疑問ですが、なぜアルゴリズムをブラックボックスのままにしていると良くないのでしょうか?
例えば、人命や安全に関わる分野では、判断や決定にその説明責任が問われますので、ブラックボックスになっていると、なぜ学習モデルがその結果を示したのか説明できず、不利な結果を招きかねません。
また学習モデルの精度が出なかったときに、その原因の切り分けとその対策、適切なアルゴリズムの選択や調整が出来ません。
―― 確かに、なぜこの結果になったのか、わからないと改善できませんね。それをこのコースでわかるようになるという狙いですね
はい、数値解析ができるプログラミング言語の “Octave” を使って、基礎数学の理解やデータ分析がわかります。
―― (今回は初めて聞くものが多い。。) Octave というのが初耳なのですが、初めて Octave に触れる方でも受講できるのでしょうか?
プログラミングの経験がある場合は、問題なく書けるかと思います。
―― Octave を使うと、どんなことができるのでしょうか?
Octave を使うとアルゴリズムの開発やデータ分析などができ、自動運転システムの設計やシュミレーション、ディープラーニングのネットワークの作成や分析など幅広く活用されています。
―― おお、夢がありますね
ただ、 “Octave” を使ってアルゴリズムを学ぶことが趣旨なので、画像認識、音声認識などの学習モデルの実装は行いません。
―― それは別コースでできそうですか?
もちろん!このコースの講師、植田さんが登壇している「自分で作って確認、統計分析と機械学習入門」で出来ます。
Google Colaboratory 上で統計分析をした結果をもとに、ノーコードツール MatrixFlow を用いて学習モデル(回帰・分類)の作成を行う内容なので、こちらは幅広い方が受講できます。

IoT / AI から Web までフルスタックな開発経験をもとにした、幅広く実践的な研修コースを開発
―― さすがのコースラインナップですね。
では、最後に受講を考えている方や、研修を担当されている方にメッセージをお願いします!
はじめて機械学習アルゴリズムを学ぼうとすると、腰は重くなりがちです。ぜひ、この機会に “Octave” でブラックボックスになりがちな機械学習のアルゴリズムへの理解を深めていただければと思います!
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機械学習を利用してデータ分析する際に、ライブラリを利用しがちですが、 その際、アルゴリズムはブラックボックスになってしまいがちです。
そこで機械学習に必要な数学を学ぶと、アルゴリズムの理解が進み、機械学習の仕組み、原理をより深く知ることができると考え、企画しました。