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R5年度SAWACHIデータAI解析講座開催~ChatGPT Plusを活用した時系列データ解析~     



ChatGPT Plusを活用したプログラミング講座の出張開催を承っております

プロンプト・Kでは、同様のChatGPT Plusを活用したプログラミング講座の出張開催を承っております。最新のChatGPT Plusによるプログラミングとデータ解析を学びたい、研修に取り入れたい、といった研修教育担当者様からのご連絡をお待ちしております。まずは開催のご相談からお見積りまでお気軽にお問い合わせください。

 

2020年度からプロンプト・Kは「高知県IoPプロジェクト及びIoPクラウド(通称:SAWACHI) 」において「IoPクラウド」の開発管理業務を担当しています。同社は実質的な“アーキテクト”として、IoPクラウドのシステム構築及び開発・運用の設計を担当し運用の道筋をつけただけでなく、地元ベンダーを主体としたサステナブルな地域発展を目指した産官学スキームの構築に大きく貢献しています。2022年度からは、IoPクラウドのテストベッド環境を活用し、県内企業が自社のデバイスやシステムに、クラウド通信機能やAPI連携機能を付加させる改良・開発を行うスキル獲得やエンジニアコミュニティの創出を目指す「IoP技術者コミュニティ(高知県サイト)」が設立され、この技術者組織における運営事務局、プログラミング講座製作と運営を担当しております。


R5年度SAWACHIデータAI解析講座(2023年12月8日、9日)の様子


はじめに

 今年度3回目で最後になるエンジニア養成講座は、ChatGPT Plusを使いながら時系列データを解析・予測します。そのために必要な基礎知識と、ハンズオンにより具体的なデータ解析手法を学べる、他では受けられないユニークな講座としました。


ChatGPT Plusを使って時系列データ分析と予測を学ぶ講座です


2日に分けて開催し、弊社AIマスター菊永が講師を務めました。

講座の様子1


講座の様子2


本セミナーの目的とゴール

時系列データ分析を学んで企画立案のキーマンへ

本講座でも、自ら企業向けAI事業コンサルティング・システム開発を手掛ける菊永らしく、最終ゴールは一方的なインプットに終わらず、受講者皆様のビジネスに直結し実践的なアウトプットができるところへ設定し、自身の経験と実績に基づいた示唆に富む講座内容に組み上がっています。

特に、データ分析は数学的専門知識を必要としますが、ChatGPT Plusを活用することで、その敷居をぐっと下げることに成功しています。


時系列予測のステップ


時系列データの可視化からモデル構築と予測

 可視化やモデル選定に至るまでは、ChatGPT Plusとの協業により予備知識なしでスムースに学習できます。また、モデル選定後も、ChatGPT PulsのData Analysisを使いながら、分析するためのPythonコードを生成してもらい、Google ColaboratoryでPythonコードを実行、インプットした時系列データを解析&予測します。もちろん、予測結果はグラフにより可視化することで、評価しやすくなります。


データサイエンスの分野に明るくなくても、プログラマーでなくても、ChatGPT Plusを活用することで、高度なデータ分析と予測ができる(少なくともその入口に立てる)体験ができたことで、受講者皆さん大変満足されたようで、自社において、これまで活用できていない様々なデータを、AIの力を借りて分析・活用できる手応えを感じていただけました。


 AutoML(オートメーションマシンラーニング)を応用した、

「AutoGluon + TimeSeriesによる時系列予測」は学ぶ価値アリです!



受講者の皆様の声

  • めちゃくちゃ勉強になりました!

  • データ分析はこれまで外注してお任せしていたが、その中身について理解できたことがとても良かった。

  • 前回のAI画像分析も参加しました。今回のデータ分析がより自社業務に活かせそうで、引き続き勉強したい。

  • 今日一日だけでは理解が追いつかないが、より深めるために持ち帰って勉強します。

  • ChatGPTでここまで簡単に学べることに驚きました。

  • 一方で、人間もある程度理解しておかないと、AIの出した答えを正しく評価したり、さらなる改良や試行錯誤できないと感じた。

  • ChatGPTでコード生成するのが良かった。コード生成のプロンプトを読むことで(コードを読まなくても)どのような機能を実現するものか理解できるのが良い。

  • 統計を詳しく学んだことがなかったので初めての単語が多かったため、あらためて学習しようと思う。

  • 機械製造業務ではデータ分析を使うことは殆ど使うことはないが、データ分析の入り口には立てたと思う。

  • AutoMLで(詳しく分からなくても)ひとまずデータを投げ込んで最適なモデルを自動選定してもらい短時間で分析できるというパターンはすごいと感じた。




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