企画概要の補足

今回は、機械学習による「分類」ということで、決定木を題材に取り上げました。機械学習のしくみをしり、機械学習・データ可視化・データ分析の密接な関係を感じるきっかけになるよう心がけています。
https://share.streamlit.io/rilakorila/classification/main/main.py
本企画で使用した体験ツールはこのリンクからご覧になれます。ぜひ使っていただけたらと幸いです。

セッションで話し合った未来像

AI x 〇〇
をテーマに、他の分野にAI技術をどう活かしていけるか、を議論しました。

セッションでの意見、論点

今回の対話セッションでは以下の意見をいただきました

• AI × マーケティング
• AI × 営業ルートの最適化
• AI × 対話
• AI × ネット通信
• AI × チームビルディング：

最適なプロジェクトとは、何か。(AIの目指すゴールを考える)
プロジェクト自体にフォーカスした変数と、チームメンバー自体にフォーカスした変数の二種類が考えられる

• AI × 学習成績：

テストの成績だけでなく、表情や発言も説明変数として扱えたら面白そう。
生徒自身が自分の興味関心を高めて、解決の見通しを持つだけではなくて、AIの力も借りながら自らに最適な学習をつくれれば良い。

• AI × 農業：

便利ではあるが、問題はAIを使うユーザー側が高齢化している点が普及の懸念点となりそう。
その他、
音楽分析や可視化についても議論させていただきました。

セッションで出たキーワード

個別最適化、自動分類、ベイズ統計 、AI