機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた - Qiita
機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、 同じ記事や同じ本をおすすめされてることが多かったので、自分なりにまとめてみました。 私は数学も機械学習も無知だし、まだ何も機械学習のコードを書いてません。 ただのリンク集になってます。 実際にやってみた画像認識の内容も含めたブログ記事はこちらです 機械学習をやるまえに 最初に機械学習で何をしたいのかを決めることが重要 ゴールを持つことが学習の進み具合を変えるらしい。 たしかに、やりたいことがあれば、勉強量も定着量も全然違う気がする。 無駄な知識を学ばないことも大切なんでしょう。 すべての理論を理解しようとしない。 機械学習は難しすぎるのでまず理解できないし、少しずつ簡単なものを実践して理解していくことが大切。 まずはコードを書く！ コードを書いていけば、なぜ動くのかをおおまかに理解していける。 数式や理論の理解は後回し、慣れろ、ってことで
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
教師なし学習の第一歩（クラスタリング）｜Pythonで機械学習vol.6｜TechClips[テッククリップス]
今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第六弾として教師なし学習についての概要説明と、実際に教師学習の代表でもあるクラスタリングを用いて分類問題を解くところまでです。 ちなみに今後の内容としては下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） ※本記事 vol.7 特徴抽出による情報圧縮（主成分分析） 教師なし学習とは？ https://jp.pinterest.com/source/us.hudson.com 教師あり学習につ
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機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
機械学習で女性のタイプ判定処理を行う
こんにちは、江口です。 前回に引き続き、pythonネタです。 皆さんは、同僚との会話で「この女優、どう？」と聞かれて困ったことはありませんか？ 私はあります。そして、良いとも悪いとも思えず、なんと言いますか、興味が湧かない時が一番返答に困ります。 今回はズバリ「機械学習で好みの女性なのかどうか仕分ける！」です。 ネタではありますが、真剣です。これによりデータに基づいた返答ができるようになります。 ▼概要 1. 自分好みの女優の画像とそうでない画像を収集する。 2. 収集した画像から顔だけを抽出し、100×100にリサイズして保存する。 3. SVM分類器にかけて、機械学習を行い、学習結果をpickleに漬け込む 4. 女優画像が自分の好みかどうか判定する こんな流れになってます。 詳しい流れ、実装は後述するソース解説で紹介します。 ▼使用技術とその用途 ・python 3.6 ・scik
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
【取材済】AI、機械学習に強いPythonプログラミングスクールおすすめ6選を徹底比較！｜IT Edtechプログロボ
なぜAI・人工知能を学ぶのにPythonのプログラミングスクールなのか？Pythonは、AIのベースとなる機械学習やデータサイエンスのライブラリが充実したプログラミング言語で、しかも学習しやすいという特徴があります。 そのため、Pythonを学びたい、という人のほとんどが、 AIに関わりたい、 機械学習で業務を効率化したい、 データ分析を有効に実施したい という希望を持っています。 AI関連市場は2030年に87兆円以上が見込まれる成長市場Ernst & Youngの研究所が2015年に出したレポートによると、2030年に87兆円以上の市場になることが見込まれています。E&Yは世界の4大コンサルティングファームの1角です。現在の世界の動きを見ても、AIを中心にどんどんビジネスが拡大し、より注目度があがっているのがわかります。 そのうち、AIの活用はパソコンを使うのと同じくらい当たり前になっ
分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう｜Pythonで機械学習vol.3｜TechClips[テッククリップス]
今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第三弾として分類問題についての概要説明と、実際にロジスティック回帰を解くところまでを学習していきます。 ちなみに今後の内容としては下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう ※本記事 vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） vol.7 特徴抽出による情報圧縮（主成分分析） 分類問題とは？ http://nineties.github.io/NLP-seminar/2.html#/3 「分類問題」とは，データをそれぞれカテゴ
![分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう｜Pythonで機械学習vol.3｜TechClips[テッククリップス]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/88b874c1a05b0b94735bba942b229fab91e648b3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fobject-storage.tyo1.conoha.io%2Fv1%2Fnc_261159609ad84809af5afcb9e5f56abb%2Ftechclips%2Fimages%2F508%2Fimage.png)
教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる｜Pythonで機械学習vol.2｜TechClips[テッククリップス]
初心者でも簡単に機械学習のプログラミングが出来るシリーズ第2弾！前回はプログラミング環境の構築と簡単にPythonの記述をしてみましたが、今回は実際に線形回帰問題を解いてみましょう。 今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第二弾として教師あり学習についての概要説明と、実際に線形回帰問題を解くところまで説明します。 ちなみに本シリーズの展開としては以下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる ※本記事 vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） vol.7 特徴抽出
![教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる｜Pythonで機械学習vol.2｜TechClips[テッククリップス]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9190ec58e9c6424df7545e2e27304f67944ef233/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fobject-storage.tyo1.conoha.io%2Fv1%2Fnc_261159609ad84809af5afcb9e5f56abb%2Ftechclips%2Fimages%2F491%2Fimage.png)
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年～2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
機械学習の内輪向け勉強会: 概念の理解 - Qiita
本エントリーは、内輪向けの勉強会向けに書いたメモです。 元になっているのは、2冊の書籍です。 機械学習Pythonプログラミング(インプレス) ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) 基本的な部分は、「機械学習Pythonプログラミング」を元にし、「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で補足する方でまとめています。 なお、本記述に間違い勘違いなどがあれば気軽にご指摘ください。 種類 学習方法 重要 教師あり 教師なし・ラベルなし 強化学習 目的の種類 (from 機械学習理論入門) 分類 ・・Positive(P) or Negative(N) の判定 回帰分析 ・・数値を予測する クラスタリング ・・教師なしで、グループ化 類似マッチング ・・類似物を見つける (書籍では単語のみ紹介) 共起分析 ・・レコメンデーション (書籍では単語のみ紹介) リンク予測 ・・つながり
ボット開発者のための機械学習入門 - Qiita
はじめに 2016年はボットが注目を集めた1年でした。また、機械学習関連の技術進歩がめざましく、次々と新たな可能性が見えてきた年でもありました。 この記事を開いたあなたはきっと「機械学習を使ったボットを開発したい」と思っていることでしょう。 「でも何をどうしたらいいか分からない」 この記事はそんな読者を想定しています。 機械学習の使いどころ・使い方 機械学習の使いどころには大きく分けて２つあると思います。 一つは「ユーザとボットのやりとり」の部分、もう一つは「ユーザに提供するサービス」の部分です。 前者は、自然文によってユーザとやりとりすることを可能にします。ここはMicrosoft LUISなどの既存サービスを利用するのが現実的でしょう。 LUIS以外にどういったサービスがあるか、下記によくまとまっています。 BOTで使える会話API・ライブラリ・サービスまとめ 次に「ユーザに提供するサ
2016年版 人工知能・データ解析・機械学習・深層学習で読んでみてよかった本 - akimachoのはてなブログ
はじめに 師走の忙しくなる前に、今年読んでみた本をまとめてます。思いついたらコメントを追加していきます。 注意 : 本のリンクにはAmazonアフィリエイトを使っています。これははてなの機能で、本の表紙が表示されて私が思い出すのに便利だからです。 啓蒙書 AIの衝撃 去年読んで機械学習を勉強してみようと思った本(2015年出版)です。確か「深層学習だかのシステムを構築できる技術者は世界に20〜30人くらいしかいない」という文言があったのですが、この一年でだんだんとAI技術もコモディティ化してきたのかなーと感じています。 AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書) 作者: 小林雅一出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/03/19メディア: 新書この商品を含むブログ (15件) を見る 人工知能は人間を超えるか 人工知能の研究者によるやさしい解説書です。人工知能が社会に与える
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
openbook4.me - このウェブサイトは販売用です！ - openbook4 リソースおよび情報
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Pythonで機械学習！サンプルコードやおすすめのライブラリも紹介 | 侍エンジニアブログ
「Python」は、AI（人工知能）の開発分野のなかでもポピュラーな「機械学習」で人気のプログラミング言語です。機械学習とは、コンピューターに膨大なデータを与えて学習させ、高精度な判断や思考を実現する技術のこと。 機械学習を始めるなら、採用する企業が多いPythonを学ぶことをおすすめします。しかし「なぜ機械学習にPythonが使われるのか」といった初歩的な部分から疑問を抱えている人も多いですよね。 そこで、今回はプログラミング入門者・初心者の人に向けて、機械学習をPythonで始めるために必要な知識をまとめてお伝えします。Pythonを用いた機械学習の入門方法やおすすめ本も紹介するので、ぜひ参考にしてください。 なお、そもそもPythonや機械学習とは何なのか、その概要を詳しく知りたい人は下の動画をご覧ください。 フルスタックエンジニア 金田 茂樹 音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校
ランダムフォレストの理論と重要な特徴量の選定 - drilldripper’s blog
ランダムフォレストと決定木学習 ランダムフォレストを理解するためには、決定木学習の手法について理解する必要があります。まず最初に決定木学習の理論について説明します。 決定木学習 決定木は親から順に条件分岐を辿っていくことで、結果を得る手法です。下は決定木のイメージです。 決定木学習とはデータの応じて上の図のような決定木を構成し、分類を行う機械学習の手法のことを指します。 決定木学習は、データの種類に応じて決定木を成長させていきます。 決定木の分類条件は、データを分類したときの情報利得IG(Infomation Gain)が最大になるようにすることです。情報利得は式(1)で表されます。 は親のデータ、はノード、は注目しているデータを表します。 は木を分割するノード数です。一般的に決定木は二分木として実装されるので、ほとんどの場合はとなります。 は不純度という指標で、含まれるデータに偏りがある
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門第一回 機械学習の理解
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