HRテックとは、テクノロジーを活用することで、人事領域（Human Resources）においての生産性向上や質の向上を計ることである。さきほどのマグロの品質判定と同様に考えれば、人事領域での活用方法も見えてくる。たとえば、退職する可能性のある職員の特定や、退職する職員が備えている重要属性の特定ができる。記事の後半では...

機械学習にはさまざまなアルゴリズムがありますが、大きく分けて線形モデルと非線形モデルがあります。そして、これを区別することが脱機械学習初心者に向けた第一歩となります。まずは線形・非線形モデルの違いと使い分けについて説明し、後半でPythonプログラミング言語による実装例を紹介します。...

AI開発のニーズが高まるにつれ、プログラミング不要のローコード開発ツールのニーズが高まると予想されます。それらの期待と懸念点をまとめています。...

KNN（k近傍法）とk-means（k平均法）は名前が似ているため、混同されがちです。KNNもk-meansもグループ分けのために行うのですが、KNNが教師あり学習であることに対して、k-means法は教師なし学習です。教師ありとなしの違いは、正解ラベル（正解データ）があるかないかとなります。教師あり・教師なし学習に関...

サポートベクターマシンとは？ サポートベクターマシンはSVM(Support Vector Machine)とも呼ばれる機械学習のアルゴリズムです。特に2000年~2010年頃までは非常に注目されており、ディープラーニングが登場する前はとても人気のあるアルゴリズムでした。 分類だけでなく、サポートベクターレグレッション...

この記事は、人工知能（AI）がどのような仕組みでできているかのイメージを持てることを目的に執筆している。特に、AIや機械学習を学び始めた初学者に向けて書いている。まとめとして記事の最後に、ワインの品質予測を行うプログラミングコード例を記載している。今回はランダムフォレストというアルゴリズムを使用する。 機械学習は、現在...

この記事は、Pythonプログラミング学習におけるさまざまなハードルを乗り越えて、プログラミング学習を成功させるためのノウハウについて記載しています。主にPython言語について述べていますが、他の言語学習者にとっても有用な部分があると考えていますのでぜひ参考にしてみてください。 （参考）なぜPythonが初学者におす...

決定木とランダムフォレストを学ぶと、機械学習への理解が一気に進む。機械学習初心者は決定木とランダムフォレストを理解すると上級者への未知が開けてくる。...

圧倒的に利用されているレコメンドエンジン 世界的ECサイト「Amazon.com」で買い物をしていると、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という表示をよく見かけます。筆者もよくこの仕組で提案された商品をAmazon.comで購入しています。確かに、自分がほしい商品に近いもの提案してくれているように感じます...

当研究所の代表理事である中村一也の論文がマッセOSAKA研究紀要に掲載されています。 ご興味がおありの方は下記よりご一読ください。 AI活用戦略『AI時代の教育』（マッセOSKA研究紀要　第22号）...

機械学習には、アンサンブル学習という手法があります。なんだか楽器の演奏に使われそうなネーミングですよね。アンサンブル学習は、やや上級者向けの学習方法であり、複数の弱学習器から強力な一つの学習器（強学習器）を作成することです。この記事では、まずアンサンブル学習の基礎を説明し、後半でプログラミング言語Pythonによる実装...

AI開発においては、すべてをコンピュータに任せるわけにはいかず、人間が必要な情報を取捨選択する必要があります。つまり、論理だけではなく人間の直感が求められるということです。コンピュータにとて、私たち人間が自然に行っているように思える「問題を解決するために必要な情報を選び出すこと」が実は非常に難しいのです。...

現在のデータサイエンスとAIの中核技術は機械学習と呼ばれるものです。機械学習は、データからルールやパターンを発見することができます。そして、データからルール・パターンを発見する方法には、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類があるのです。以下ではそれらについて説明し、プログラミング言語Pythonによ...

インターネットのように、AIやIoTは全産業の競争環境における前提となる世界が今後やってくる。IoTとは、Internet of Thingsの頭文字を取ったものであり、モノのインターネット、つまりあらゆるものがインターネットにつながるということだ。言い換えると、モノのデジタル化であり、アナログな鍵がインターネットにつ...

今後、AIは企業や組織において必ず取り組むべき課題となる。インターネットのように、全産業の競争環境における前提（当然考慮すべきもの）となることが想定される。 AI人材がいないことから生じる問題 AIプロジェクトに取り組もうとしたとき、社内に人材がいないため、外部の業者に依頼することになる。すると、知識不足から不利な契約...