須多先生

みなさん お疲れ様でした
アクティビティはいかがでしたか？

徳井 天

散布図で色分けされたグループを見て 選手のポジションを考えるのに役立ちました

徳井 天

この方法を チームのコーチをしている友達にも教えてあげたいと思います
先生 ありがとうございました

深田 あい

でも 4つ以上の特徴があると 散布図で見ることができないのは残念ですね
先生 他に何かいい方法はありますか？

須多先生

4つ以上の特徴を可視化する必要がある場合 次元圧縮という手法があります
特に 主成分分析という統計手法を使って特徴を減らすことが可能です

深田 あい

えっ そんな方法があるんですね！

須多先生

例えば 主成分分析のイメージとして 国語 数学 理科 社会などの5科目の成績を「文系」と「理系」という2つの特徴にまとめることができると考えてみてください
これらの特徴を「次元」と呼び このように次元を減らすことを「次元圧縮」と呼びます

須多先生

ただし 実際の主成分分析を理解するにはかなり高度な数学が必要です
ここでは基本的なイメージをつかむだけにしておきますが 数学の力を活用することで さらに高度なデータ分析が可能になることを覚えておいてください

徳井 天

なるほど 数学を勉強すると データ分析やAIにこんなに役立つんですね
改めて勉強の大切さを感じます

須多先生

その通りです
数学や統計学は AIやデータ分析の基礎となる重要な学問です
ここまでのレッスンを通じて みなさんが新しい発見をできたことを願っています

深田 あい

私は数学は苦手だから避けてきたけど できる範囲でもう少し頑張ってみようかな

須多先生

では 最後にみんなで【まとめ動画】を見ながら 本日のレッスンについて振り返りましょう