コメントするここのところ、メディアでも毎日のようにChatGPTについてのニュースがされていますが、私も長い間AI関係と関わってきましたから、そんな私がどう感じているのか少しお話させてもらえたらと思います。これまでのChatは、一問一答でしかなかったと思いますが、ChatGPTのすごいところは、聞いた内容が維持されていくということです。克彦トヨタ流のデータ分析を学べる本書は、長年トヨタおよびトヨタグループで困り事解決の実践支援に携わった著者が、統計的品質管理(SQC)と機械学習というデータ分析手法のより良い使い方を解説したものである。(SQC)」と、近年脚光を浴びている「機械学習」それぞれの得意とするところを理解でき、これらを上手に実務へ活用できるようになる。トヨタ自動車(株)第3電子技術部に入社。社内講座における質向上の取組みを行う。現在は、SQCおよび機械学習におけるデータ分析の普及推進や実践活用の支援に従事。あすかちまたで話題の「ChatGPT」ですが、概要を知るには非常にわかりやすくまとめられています。幸一スモールなデータの解析手法・ノウハウが身につく!《内容紹介》Webデータや画像データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、患者さんの検査データのように倫理的な問題からデータを集めることに制約があったり、あるいはデータの判読が専門家以外では困難で機械学習に利用しにくいデータは、どうしても忘れられがちです。ビッグデータの時代において、収集が難しいために私たちが忘れかけているデータのことをスモールデータとよびます。スモールデータでは、測定されている変数の数に比べて学習に必要なサンプルが不足していたり、それぞれのクラスのサンプル数が極端に偏っていたりするため、深層学習のようなビッグデータの方法をそのまま適用するのは適当ではなく、異なるアプローチが必要になります。本書は、スモールデータとはどのようなデータであるのかを具体的に紹介して、スモールデータ解析の基本となる次元削減と回帰分析を説明します。部分的最小二乗法(PLS)はスモールデータ解析の大きな武器となるでしょう。機械学習においてモデルの性能向上のために必要な変数(特徴)選択を紹介し、特にクラスタリングに基づいた新しい変数選択手法を説明します。つづいて、不均衡なデータの解析手法と異常検知を紹介して、最後にスモールデータ解析についての筆者の経験に基づいたポイント・考え方を述べました。本書ではPythonプログラムとスモールデータ解析の例題を通じて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるよう工夫しています。ビッグデータの世界は、もはやデータ量と資本力が支配するレッドオーシャンとなっています。スモールデータの世界は、まだまだ現場の創意工夫次第でデータから新たな価値を引き出すことのできるブルーオーシャンなのです。従事している私が日々の気づきや読書レビューを中心に綴っているブログです。以前にも話をしてことがあるのですが、頸椎ヘルニアで私は左手の人差し指がずっとしびれています。