やまぐちＡＩ Ｑuest
第３回ハンズオン勉強会を開催しました
12月4日（土）、やまぐちDX推進拠点「Ｙ－ＢＡＳＥ」を会場にやまぐちAI Quest「第３回ハンズオン勉強会」を開催しました。今回は、「第１回ハンズオン勉強会」からグループワークにより取り組んできた予測モデルの開発について、仮説や分析手法等の成果、評価関数RMSEスコアなどの最終発表を行いました。
参加者２４名。（現地参加１４名、オンライン参加１０名）
◇スケジュール
9:40～1２:00 グループワーク（予測モデルの改善）
12:00～13:00 ～ 昼休憩 ～
1３:00～14:３0 グループワーク（発表資料の準備）
14:45～16:00 最終発表会
16:００～16:30 まとめ（モデリング事例の紹介）
◇グループワーク（予測モデルの改善／最終発表資料の準備）
これまでの取組成果を取りまとめ、最終発表に向けた準備を行いました。
・チーム「なないろ」 ～一笑懸命～
最高スコア2658
・チーム「Queen of カッサンドラ」 ～目指せ3000番台～
最高スコア2882
・チーム「素人軍団」 ～優勝しちゃる！！～
最高スコア3766
・チーム「ガイアの４明け」 ～AIを楽しく！！データに愛着を！！～
最高スコア３２２８
◇まとめ
「データ分析は目的が大事です」
「データ分析の泥臭さ（データ前処理の重要性）を感じてほしい」
「なぜ課題になっているのか解決への仮説を考えることが大事」
「予測結果に対してどの変数がどの程度寄与しているのか把握することが大事」
「予測モデルの開発に正解はありません」
「精度を高めるには、あらゆるアプローチを探求することです」
グループ発表後、講師から気づきや分析アドバイスなどの講評がありました。
本講座の目的である「AI・データ分析とは何か？の理解を深め」、「知識と実装力のギャップを体感」、「今後のデータ分析の学習の方向性のヒントを得る」などを確認して今後の学びを整理しました。
第２回ハンズオン勉強会を開催しました
1１月１３日（土）、やまぐちDX推進拠点「Ｙ－ＢＡＳＥ」を会場に、やまぐちAI Quest「第２回ハンズオン勉強会」を開催しました。今回は「第１回ハンズオン勉強会」から取り組んできた仮説や分析手法等の成果について中間発表を行います。
１２月の最終発表までの間、４つのグループに分かれて、精度の高い予測モデルの開発を目指します。
参加者は２５名。（現地参加１９名、オンライン参加９名）
9:40～11:00 グループワーク（中間発表資料の作成）
11:00～12:00 中間発表
12:00～13:00 昼休憩
13:00～13:30 「Ｙ―ＢＡＳＥ」見学
13:30～16:15 グループワーク（中間発表を踏まえてモデル改良）
16:15～16:30 まとめ
〇課題A：精度の高い予測モデルを作成する
〇課題B：コンペ配布データから得られるインサイトを分析する
グループワーク（中間発表資料の作成）
先ずは、これまでの取組成果を取りまとめて資料を作成するなど、中間発表に向けた準備を行いました。
中間発表
仮説や分析方針・手段、採用した分析モデルなど、各グループからそれぞれ特色のある中間発表がありました。
発表後、講師から気づきや分析アドバイス等の講評がありました。
グループワーク（中間発表を踏まえてモデル改良）
他のグループの発表や講師の講評を踏まえて、予測モデルの改良など最終発表に向けた準備を行いました。
まとめ（Ｄａｙ３までのお願い）
各グループは、Day３までのミーティング調整や役割分担などを相談して解散となりました。
次回、第３回ハンズオン勉強会は１２月４日（土）に開催します。
最終回となる第３回目では、本講座の目的である「AI・データ分析とは何か？の理解を深め」、「知識と実装力のギャップを体感」、「今後のデータ分析の学習の方向性のヒントを得る」ことを確認する勉強会となります。
課題に対して取り組んできたことをグループ毎に最終発表して、今後の学びを整理します。
第1回ハンズオン勉強会を開催しました
10月9日（土）、やまぐちAI Quest「第1回ハンズオン勉強会」を開催しました。
今回は、e-Learning講座の受講者から28名が参加さました。参加者のデータ分析の経験は、初学者から日常的に活用されている方まで幅広く参加されています。
参加者は、１２月の最終発表までの間、４つのグループに分かれ、普段所属する組織や年齢も異なるメンバーでのグループワークにより、精度の高い予測モデルの開発を目指します。
今回の講座のテーマは「Jリーグ観客動員数予測に挑戦！」です。
どうすれば予測モデルの精度が上がるか？ グループワークで検討します。「知識」と「実践力」のギャップを体感して具体的に何を考える必要があるのか、次にどんなことを学べば良いかなどの気づきを得ることを目的とします。
まず、高田講師による“本研修の概要”と“データ分析に関するガイダンス”に関する講義。
続いて、衣笠講師による“EDAチュートリアル”に関する講義。
データサイエンスにおいて重要な点をサマライズし、予測モデル作成時の注意点やデータの前処理について解説がありました。そこから参加者は４つのチームに分かれて、グループワークによる分析コンペティションに挑戦します。課題は次の２つです。
〇課題A：精度の高い予測モデルを作成する
〇課題B：コンペ配布データから得られるインサイトを分析する
当日は、①自己紹介やチーム名を決める、②Ｊリーグについて理解・共有する、③データを眺めて仮説やアイディアをまとめる、④次回までの作業内容／スケジュールを確認する、ところまでグループワークを進めました。
次回、第２回ハンズオン勉強会は、１１月１３日（土）に開催します。
課題Ａ（精度の高い予測モデルを作成する）について、各チームが中間発表を行います。
最高スコア、分析方針、分析手順、採用モデル、出された仮説、悩み・疑問点について発表します。
やまぐちＡＩ Ｑｕｅｓｔについて
デジテック・パートナー（デジテック for YAMAGUCHIの会員）にＡＩ開発に関する基礎技術や様々な分野のＡＩ開発プロジェクトを体験できるＡＩ人材育成講座を提供します。