須多先生

みなさん こんにちは
本日も一緒に人工知能について学びましょう

須多先生

前回はクラスタリングで 睡眠時間やスマホの所有状況などの特徴から AIが似た特性を持つデータ同士をグループにまとめることができることを学びました

深田 あい

クラスタリングのグループ分けには正解がないから 教師なし学習になるんでしたよね

徳井 天

様々な分野での活用方法も教えてもらったな

須多先生

オンラインショッピングでは効率的なマーケティングに 塾や学校ではクラス替えや指導方法にも活かせると学びましたね

深田 あい

教師あり学習と教師なし学習の違いについても復習できてよかったです

須多先生

さて 予測編もそろそろ終わりが近づいています
みなさんは予測編の内容を理解できましたか？

徳井 天

えーっと 実はちょっと忘れてる部分が多くて…
予測編の終わりにもテストがあるんですよね？もう一度 しっかり復習しないといけないです

深田 あい

予測編では たくさん専門用語が出てきて 計算も多く難しいと思っていたので 自信がありません…

須多先生

深田さんの言う通り 予測編は専門用語が多く 数学的な要素も多いため 難しく感じることもあったと思います

須多先生

難しく感じるかもしれませんが この専門的なデータ分析の知識は「データサイエンティスト」という職業に密接に関係しているんですよ

須多先生

データサイエンティストはデータを分析するスペシャリストで 近年 大変注目されている職業の一つです

徳井 天

へぇ なんかカッコイイですね！
ここでしっかり知識を身につければ データサイエンティストに一歩近づくことができるってことか

須多先生

はい そうなんです
また データサイエンティストでなくても 今後データ分析の知識はどんな職業でも重要になってきますよ

深田 あい

予測編では 商店街の来場者の予測や 図書館での新刊予約数の予測なども行いましたよね
確かに どんな職業でもデータ分析の知識は必要になりそうですね

徳井 天

俺はデータサイエンティストに興味が湧いたから 予測編を完璧にできるようレッスンを振り返ってみるぞ

深田 あい

私も ちょっと難しかったですが 頑張ってデータ分析力を身につけられるよう頑張ります！

須多先生

みなさん 素晴らしいですね
（ユーザー名）さんもレッスンを振り返る準備はできていますか？

須多先生

これまでに学んだことを思い出しながら 焦らずゆっくり学んでいきましょう
それではまずは 予測編のレッスン内容を振り返っていきましょう