データサイエンスの技術『機械学習概論Ⅱ』 放送大学（BS 231ch）にて5月1日（日）より放送！

データサイエンスや AI に携わる人材の育成は、日本社会において喫緊の課題となっている。

2019 年6 月に策定された「AI 戦略 2019」に基づき、全ての大学・高専生が初級レベルの知識を習得できるよう、各大学等で参照可能なモデルカリキュラムが 2020 年 4 月に公開された。本番組が目指すのは、様々なビジネスの場で活用できるデータ分析の知識と技能を有した高度データサイエンティストとなる人々のスキルアップである。

データサイエンティストには、データに基づいて現状を統計的に分析し可視化するだけではなく、データから法則を導き出し、それに基づいて結果を予測したりサービス内容を適正化したりする技術が求められる。そうした技術の基本となるのが機械学習である。

機械学習がたどってきた歴史を、統計・多変量解析やデータマイニングなど類似の分野との関連性の観点から概観するとともに、教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった枠組み、さらには正則化法と交差検証法、スパースモデリング、ベイズモデリング、パターン認識、次元縮約、クラスタリングなどの機械学習の考え方を紹介する。

出演

• 赤穂　昭太郎（産業技術総合研究所上級主任研究員）

第1回　識別と確率１

放送日

• 5月1日(日) 6:00～

• 5月2日(月) 19:30～（再）

第2回　識別と確率２

放送日

• 5月8日(日) 6:00～

• 5月9日(月) 19:30～（再）

第3回　ベイズモデリング

放送日

• 5月15日(日) 6:00～

• 5月16日(月) 19:30～（再）

第4回　次元圧縮とクラスタリング

放送日

• 5月22日(日) 6:00～

• 5月23日(月) 19:30～（再）

担当

• 船津　貴弘（プロデューサー）

番組の見方

 BS放送の放送大学（BS231ch）よりどなたでも無料でご覧いただけます。上記日程以降にも再放送を行います。詳しくは放送大学ウェブサイト「番組表」をご覧ください。