私たちは「理論の美しさと実装の力強さ、機械学習の奥深さを同時に追求し、未来を形作る力を身につける」ことを目標に日々活動しています。
機械学習とは
機械学習は、コンピュータに人間のように学習して、新しいことを学び取る能力を与える科学の一分野です。
伝統的なプログラミングとは異なり、機械学習ではコンピュータに具体的な指示を与える代わりに、データを使ってコンピュータ自身にパターンやルールを見つけさせます。
これにより、コンピュータは経験から学び、時間と共にそのパフォーマンスを向上させることができます.
機械学習の主なタイプ
教師あり学習
データセット(データの集まり)が「正解」を含んでいる場合,この方法を使います
例:写真に写っている物の名前を教えて、その情報を使って新しい写真から物を識別します
教師なし学習
正解が与えられない場合,データからパターンや関係性を見つけ出します。
例:顧客の購買データから類似した行動をする顧客グループを見つけます
強化学習
試行錯誤を通じて、最適な行動や戦略を学びます
例:自動運転車が最適なルートを選択します
機械学習でできること
自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)
画像認識とコンピュータビジョン
ロボット技術
データ分析と予測
2023年度の活動
今年度は教師あり学習、教師なし学習を中心に機械学習の基本的な内容について体系的に学習しました
統計解析の基礎
・教師あり学習（回帰・判別）・教師なし学習
・統計的精度の評価
・データ整理 / 特徴抽出
・統計モデル / 統計的推定
・仮設検定
機械学習の方法
・回帰分析・クラスタリング
・サポートベクトルマシン
・スパース学習
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使用教材
伊藤 真「Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書」
金森 敬文「pythonで学ぶ統計的機械学習」
_____ゼミナール活動風景
※合宿風景
実践
今年度は理論で学習したことの実戦として、kaggleのSpaceship Taitanicのコンペに参加しました。
kaggleとは、企業や研究者がデータを投稿し、誰でも自由にその統計モデルを作成して、そのスコアを競うことができるプラットフォームおよび運営会社です。
スコアが伸び悩みましたが、生成AIにより良い方法を聞きながらスコアを上げることができました。
