【図解】コレ１枚でわかる学習方法

機械学習は、学習の仕方によって、基本的には、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つに分けることができます。

教師あり学習（Supervised Learning）

入力と正解をセットにしたデータ（教師ありデータ）を学習データとして入力し、その関係を再現できるモデルを生成します。例えば、「イヌ」という正解を付した画像、「ネコ」という正解を付した画像を学習させ「イヌ」や「ネコ」それぞれに固有の特徴を見つけ出し、両者の違いをうまく表現できるモデルを生成します。

故障診断や画像認識など、ものごとをうまく区別、仕訳する「分類」、利益の予測、不正検知など、データを元に傾向（関数）を導き出し、今後の数値を予測する「回帰」に用いられます。

教師なし学習（Unsupervised Learning）

なんの説明もないデータ（教師なしデータ）を入力し、抽出した特徴の組合せから類似したグループを見つけ出すモデルを生成します。例えば、「イヌ」、「ネコ」、「トリ」を、正解を付すことなく画像データを入力すると、それぞれの特徴の違いをうまく説明できるモデルを生成します。

いろいろなものの中から似たもの同士を集めてグループ化する「クラスタリング」、データの圧縮やデータ相互の関係を可視化する「次元圧縮」に用いられます。

強化学習（Reinforcement Learning）

推論の結果に対して評価（報酬）を繰り返し与えることで、どのような結果を出して欲しいかを示し、その結果を最もうまく再現できるモデルを生成します。例えば、ゲームの得点が高ければ「＋」に評価し、低ければ「−」に評価することを繰り返してゆくことで、得点が高くなる、つまり、「+」評価という報酬が与えられるようなゲームのやり方を再現できるモデルを生成します。

囲碁や将棋などのゲームに勝つ、効果的な広告を出稿する、安全な自動運転を実現することなどに用いられます。

上記以外にも目的に応じて、様々な学習方法が提案され、学習の効率や精度を高める研究や開発が行われています。。

新入社員のための「１日研修／1万円」

今年で8年目を迎える恒例の"新入社員のための「１日研修／1万円」"の募集を始めました。

社会人として必要なITの常識を学び、ITに関わることのやり甲斐を考える

ChatGPTや生成AIの登場でビジネスの前提が大きく変わってしまいました。DXもまた再定義を余儀なくされています。アジャイル開発はもはや前提となりました。しかし、ChatGPTに代表される生成AIが何か、何ができるのかも知らず、DXとデジタル化を区別できず、なぜアジャイル開発なのかがわからないままに、現場に放り出されてしまえば、自信を無くしてしまいます。

そんな彼らに、いまのITの常識をわかりやすく、体系的に解説し、これから取り組む自分の仕事に自信とやり甲斐を持ってもらおうと企画しました。

お客様の話していることが分かる、社内の議論についてゆける、仕事が楽しくなる。そんな自信を手にして下さい。

【前提知識は不要】

ITについての前提知識は不要です。ITベンダー／SI事業者であるかどうかにかかわらず、ユーザー企業の皆様にもご参加頂けます。

これからの営業の役割や仕事の進め方を学び、磨くべきスキルを考える

ChatGPTの登場により、ビジネス環境が大きく変わってしまいました。もはや、お客様からの要望や期待に応えて、迅速に対応するだけでは、営業は務まりません。お客様の良き相談相手、あるいは教師となって、お客様の要望や期待を引き出すことが、これからの営業には求められています。

AIやテクノロジーに任せるべきことはしっかりと任せ、人間の営業として何をすべきか、そのためにいかなる知識やスキルを身につけるべきなのか。そんな、これからの営業の基本を学びます。また、営業という仕事のやり甲斐や醍醐味についても、考えてもらえる機会を提供致します。