Angela Shi lanserer en ‘Advent Calendar’-serie som trinnvis åpner «black box» i maskinlæring og dyp læring ved å implementere modellene direkte i Excel.
Serien publiseres med én artikkel per dag og viser hvordan ulike modeller kan bygges og forklares steg for steg i regneark. Shi argumenterer for at Excel gjør alle formler og beregninger synlige uten installasjon, og egner seg for brukere uten programmeringsbakgrunn. Artiklene vil systematisere modeller etter overordnet inndeling (supervised vs. unsupervised; regresjon, klassifisering, klynging og dimensjonsreduksjon), beskrive tre teoretiske tilnærminger (avstandsbaserte modeller, trebaserte modeller og funksjonsvektede metoder) og belyse temaer som opplæring, hyperparametere, håndtering av kategoriske og manglende verdier, skalering og måling av variablers betydning. For dype nevrale nett pekes det særlig på behovet for funksjonsingeniørarbeid; serien tar også opp relasjoner mellom algoritmer som KNN, LDA, beslutningstrær og lineær regresjon. Serien søker å formidle forståelse av kunstig intelligens (KI) uten tung matematikk, og gir konkrete Excel-eksempler som kan være grunnlag for AI-nyheter.
Målgruppene som nevnes av forfatteren—studenter, ML-/AI-utviklere og ledere—finnes også i Norge, og praktiske Excel-implementasjoner kan være relevante for opplæring og vurdering av metoder i AI-Norge.
Kilde: https://towardsdatascience.com/machine-learning-and-deep-learning-in-excel-advent-calendar-announcement | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
