第3回 Pythonを用いた機械学習の基礎

教師あり学習について

第3回の講義では、実際にPythonを用いた機械学習に取り組みました。 機械学習の中でも教師あり学習に焦点を当て、講義を実施しました。
冒頭では、教師あり学習の概要や基本的な手順について解説を行いました。

Google Colaboratoryを用いた実習

Google Colaboratoryを使用して、サンプルデータをもとに機械学習に取り組みました。 pandasを用いたデータの特徴量抽出・可視化を行うコースと、分類問題に取り組むコースの2種類を実施しました。
自動採点機能を取り入れ、参加者が問題に回答する形式で講義を進行し、90点以上を目標にワークへ取り組んでいただきました。

講義の様子

Google Colaboratoryに触れるのが初めての参加者もいらっしゃいましたが、講師がサポートしながら進めることで、全員がハンズオン形式の演習に取り組むことができました。

アンケート結果

本講義では、16名の方にアンケートに回答いただきました。

Q. 内容の理解度はいかがでしたか？

理解できた：37.5% 普通：37.5% 理解できなかった：25.0%

Q. 講義の難易度はいかがでしたか？

易しすぎる：6.2% やや易しい：6.2% 適切：50.0% やや難しい：37.5%

Q. 講義の内容を業務に活かせそうですか？

活かせそう：43.8% どちらとも言えない：25.0%

Q. 講義の進め方は適切でしたか？

適切：31.2% 普通：50.0% 不適切：18.8%

「ハンズオン形式でスムーズに進められた」「スタッフと交流することができた」といったお声をいただいた一方で、「ワーク時間を延長してほしい」「活用先についてもう少し詳しく教えてほしい」といったご要望もいただきました。

第4回では、各社が持ち寄った独自の課題解決に向けたベースライン開発へと進みます。

本ワークショップは、沖縄県の「令和7年度ICTビジネス高度化支援事業」の一環として実施しています。