2022.11/01 情報化時代の問題解決法

情報化時代でも正しい問題を解く、という基本は変わらない。しかし、このことに気がついていない人が多い。厄介なのは、間違った問題を間違った方法で解いている人である。

MIがブームだが、AIまで引っ張り出さなくても、またビッグデータでなくても解ける問題を回り道をしていることに気がついていない人がいる。

例えば回帰による予想であれば、重回帰分析で事足りるのにそれを試みない人がいる。弊社のサイトでも重回帰分析と主成分分析については無料でソフトウェアーを公開している。

Pythonを使える環境であればライブラリーを用いて数行のプログラムで処理が可能だ。エクセルのデータもPythonで事前処理すれば１時間もかからず答えが出る。

半年ほど前のセミナーで、変数間の相関が高い場合の処理について質問があったが、その場合には段階式重回帰分析あるいは重回帰分析と主成分分析の併用で処理できることを説明したが、ＡＩへの関心の高さに疑問を持った。

まだ人間より賢いＡＩは存在しない。学習をさせるにしても人間様がデータを用意しなければならない。それも機械学習用に加工をする必要があり、世話がやける。

日々の問題であればＡＩなど持ち出さず、簡単に多変量解析を行った方が簡単に問題解決できるし、勉強にもなる。そもそもＡＩを含めたデータサイエンスの全体像をわかりやすく書いた本が無く、最近出版されている本は機械学習に関するものばかりだ。

このような状況で、４０年以上データサイエンスとプログラミングを行い問題解決してきた体験を基にした弊社の研究開発必勝法は、全体像を学ぶのに良い教材である。最近はここからデータサイエンスだけを取り出し構成した内容を１日コースのセミナーとして提供している。

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