「製造業特化型データサイエンティスト集中講座」
Data Science Intensive Training in Manufacturing
名前が長いのでDSITって呼びます^^*
講座第１期では8/23より後半に入り
PBL(Project Based Learning)が始まりました！
ある課題を５週間かけてグループで取り組み、精度を競い合います。
今回はそちらの様子をお伝えします(^▽^)o
PBLとは
PBL(Project Based Learning) 課題解決型学習：
学習を能動的なものと規定し、知識の暗記にみられる受動的なものを脱却し、
自ら問題を発見し解決していく能力を身につけていくことに本質をもとめた。
(Wikipediaより)
お題は、紙パルプ製造業からの実世界のデータセットを使って
異常発生という稀なイベントの早期予測するための分類モデルを構築することです。
データには一定の間隔でのセンサー測定値(x)と、異常発生のラベル(y)が含まれます。
要するに、多変量時系列データを使った異常予測をするということです。
今回のPBLでは４～５名のグループで取り組みます。
グループ活動の様子はこちらです↓↓
グループで問題解決の道筋を話し合い、それに沿って各自でコードを作成します。
Slackでコード共有や意見交換をして、講義時間以外でも活動を共有します。
コンペ形式で最終的には個人のモデルの精度を競います。
演習期間は５週間！そして今日その演習が終了します！！
第１回PBL結果発表
景品
テストデータに対するF値で競い合い、なんと上位３名には
社長からご褒美がもらえちゃうのです＼(´∇｀)／わーい
その景品がこちら↓↓
１位 NVIDIA JETSON NANO
２位 micro:bit
３位 ROBOT Turtles
（下の黒いのはただの台です）
１位はNVIDIAの最小AIデバイスです！こんなに小さいのにハイパフォーマンス！
２位は前回の記事でご紹介した、子供から大人まで楽しめちゃうマイクロコンピュータ！
３位はGoogleのプログラマーが自分の4歳の子供のために開発した
PCを使わないプログラミング学習カードゲーム
小さいお子さんでも楽しくプログラミング思考が学べますね！
発表会
演習はグループで行いましたが、発表はお一人ずつしてもらいました。
それぞれ課題に対する考えや、工夫点など発表していきます。
そして全員のコードを講師に提出し、F値とコードに問題が無いか確認してもらいます。
その結果は.....次回！こちらにも追記していきますので、お楽しみにーヾ ^_^♪
誰が景品をゲットするのかなーー？？
