ＡＩ・データサイエンス専攻

ＡＩ・データサイエンス専攻

本専攻ではAI・機械学習による予測モデル構築で課題を解決するデータサイエンスを学びます。

ＡＩ・データサイエンスとは

過去や現在の大量のデータを収集・整理・分析して将来のイベントや傾向を予測するツールとしての予測モデルを構築し、その活用によってデータ駆動型意志決定を支援することです。
 
ＡＩ・データサイエンティストは、将来のイベントや傾向を予測するために、①問題の定義とデータ収集（予測したい現象や問題を定義し、必要なデータを収集する）、②データの前処理（収集したデータの整理、欠損値や異常値の処理、モデル構築に適した形式への変換など）、③特徴量抽出（データを説明するための特徴量の選択、あるいは新たな特徴量の作成など）、④モデルの選択とトレーニング（適切なモデルを選択し、トレーニングデータを使用してモデルを学習させる）、⑤モデルの評価（テストデータを使用してモデルを評価し、モデルの性能を確認する）とその際に必要となるデータと予測結果の可視化および統合、⑥モデルパラメータのチューニング（ハイパーパラメータの最適化や特徴量の追加・削除などを行ってモデルパラメータをチューニングする）およびその後の問題解決に係わるインサイト（洞察）の取得、⑦モデルのデプロイ（性能が良好なモデルを実際のシステムにデプロイし、予測結果を得る）、といったプロセスを経て予測モデルを構築し、その活用によって価値ある情報を取り出すデータプロフェッショナルです。
 
データサイエンティストは、ビジネス分野のみならず、科学、医療、社会科学、エンターテインメント、教育など様々な分野で活躍しています。