プログラメイツでは学習の一環でKaggle</a>を使った基本的なAI構築の授業も行っております。
AIのもっとも基本的なモデルは既存の変数と結果データがあって、それを使って学習を行い。
出来上がったモデルを使って変数から結果を予想するというものです。
例えば、Kaggleの有名な学習テーマに家の値段予測、というのがあります。
不動産屋さんは家の値段を土地の広さや築年数、場所、隣接する道路の状況等から値段を算出します。
これは不動産屋さんの経験や相場等の知識によって獲得できる、いわば特殊技能なわけであります。
これをAIにやらせようというわけです。実際に販売された家の値段やその家の状況は不動産業者のデータとして残されます。
これを用いて学習させてAIモデルを作ります。
さあ、AIモデルさえ出来てしまえば後はこのモデルに値段を予測させればいいわけです。
状況データを入力するとAIモデルは値段を算出します。これでAIで家の値段が可能になります。
特に工夫せず、だらっと作ったモデルによるデータだとコンペの順位は全参加数の半分くらいでした。
比較的簡単にここまで手順は追えます。私も当初どうやってAIが値段を算出できるのかとても興味がありました。
もしもそんなご興味がおありの方は、体験にいらしてくださればと思います。
それでは。