いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
#cmdevio2016 (レポート: E-2) TensorFlowと機械学習の今 | DevelopersIO
平田です。 先日、Developer.IO 2016にて、「TensorFlowと機械学習の今」というタイトルで、TensorFlowと深層学習についてセッションを行いました。他セッションとはかなり毛色の違う内容なので、閑古鳥も覚悟していましたが、結果は満員御礼でした。 普段の業務では深層学習には触れていないため、素人考えの発表となっています。内容に不備や誤りが多々あるかと思いますので、予めご了承ください。 機械学習の現在 最近の機械学習で、話を聞かない日はないと言ってもいいくらい、今の機械学習は深層学習が中心です。 今回は、この深層学習について簡単に概要を話し、なぜ今機械学習ライブラリが必要とされているのか、深層学習の登場によって他領域の機械学習にどのような影響を与えているのかを、ざっくりと自分なりにまとめて話しました。 深層学習について ニューラルネットワークの多層化には壁があり、その
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