1/12（金）に「みんなの情熱大学」の記念すべき第1回目のセミナーを開催しました。
講師は弊社の研究開発者 金井さん。
定員20名のところ、97名の申し込みがあるという大変な人気講座になりました。
当日参加された方の構成メンバーはエンジニアの方が多かったですが、研究開発者、マーケターそして学生さんなど様々なバックグラウンドをお持ちの方にご参加いただきました。
金井さんは弊社農業の環境モニタリングサービス、「みどりクラウド」で農作物の画像、センサーデータ解析の研究開発を行っています。
最初に勉強するpythonツールについて業務の中でどのように使っているのかの説明から始まりました。植物のIris(アヤメ)の画像解析をいくつかのパターンで比較していく過程の活用事例の紹介です。
イメージを持てたところで、具体的に各Pythonツールについて解説がはじまります。
機械学習をするなら必須ツールについての解説。
みなさん真剣な様子。
特に機会学習で知っておくと便利だというNumpyについてまずは丁寧に説明。ただ今回は盛りだくさんで、今回は2時間があっという間でした、、、。本来予定していたMatplotlibとPandasについては、駆け足での説明となってしまいました。
Numpyが聞きたかったので丁度良かったという感想があった反面、その他のツールについての説明が少し速かったという意見もありその点は反省点、、、。次回の講座に活かします！
会場を回って質問に答える金井さん。
最後の質疑応答では会場から質問もたくさん出ました。
「今は携われていないけど、将来的に機械学習領域で仕事をしたくて具体的にAIを個人で勉強したいと思うときはどのように勉強すれば良いですか。」
質問に対して丁寧に回答する金井さん。
自身の経験を元に理解しやすかった学習法や良くチェックしているサイトなどを惜しみなく答えていました。
質問に答える中で出てきた金井さんのこんな言葉で機械学習の理解が進みました。
「トレーニングデータについて精度高く結果を出せるのは当たり前。
大事なのは今まで見せていないデータを見せた時にいい精度が出ることが機械学習の目的。」
データを学習させた後、まったく新しいデータを入れた時にどれくらいの精度で回答が出せるのか、そこに機械学習の価値がある。
言われてみれば納得なのですが、機械学習がどういうものなのか、イメージがより具体的に掴めた回答でした。
エンジニアであれば機械学習自体を学ぶのは初めてでも、機会学習とは何か、そしてどのような流れで行われるものなのかが非常にわかりやすい内容でした。
講座の後は懇親会
ブロックチェーンの開発に関わっているエンジニアの方や、音声解析の機会学習を行っているエンジニア。
機械学習に関連するサービス開発を行っている方など、様々なバックグラウンドで活躍されている方が集まり、情報交換の時間です。
お酒も入って話が弾みました。
参加者の方からは
「予想以上に充実した内容でとてもありがたかったです。」
「的を射たご説明で大変参考となりました。Irisのパターンに分けた比較が良かったです。」
「Numpyの使い方について、じっくりと行ってもらえたので理解が追いつかないところもあったが、非常に参考になった。」
といった感想がありました。
これからもみんなの情熱大学ではさまざまな講座の開催を予定しています。みなさんも気軽に遊びに来てください。
次回のセミナー
0コメント