機械学習全般のできる画像認識屋になる方法 - Qiita

画像認識屋がキャリアを広げていくうえでおすすめなのが、機械学習全般もできるエンジニアになることだ。 そのためにおすすめする技術分野 主成分分析 サポートベクターマシン クラスタリング それぞれを勧める理由 主成分分析 主成分分析は、多数の変数がある分野で、線形の関係性から何らかの規則性を発見するためのものだ。 人は、多次元の空間で物事を考えることが苦手だ。 少ない次元で少ない変数で考えたほうが圧倒的に理解しやすい。 多次元の変数の分布の多くは、少ない数の主成分の累積寄与率で説明がつく。 そうすることで、物事を単純化することができる。 多くのパラメータのままモデルを作ると、学習データに対して過学習したモデルができやすい。 Scikit-learn の主成分分析 サポートベクターマシン ２値判定、他値分類などの分類問題に対して、有効な手法だ。 サポートベクトルマシンでは、分類のマージンを十分に