【人工知能】明日から始める機械学習〜まとめ〜【Python】

機械学習・データ分析についてのまとめページです。

全くの初心者である投稿主が機械学習を扱えるようになるまでを記録していきます。

まとめ

座学編

機械学習・データ分析に関する知識について投稿していきます。

専門用語に関する説明や、「コレはこういった解釈をすべきだ!」などを書いていきます。

Step2 Coming soon…

準備編

機械学習・データ分析を始める為に必要なスキルについて触れていきます。

機械学習を実装するためのツールとしてPythonを使用していきます。

ここではPythonの各ライブラリについて簡単に説明していきます。

Step2 Coming soon…

実践編

実際に機械学習をPythonで実装していきます。

サンプルデータを使用してPythonの各ライブラリを利用してOutputデータを作成していきます。

Step1 Coming soon…


機械学習・データ分析を勉強中・・・

機械学習

元々、いわゆる人工知能というものに興味がありました。画像処理の勉強も並行して進めています。

もちろんアプリケーションやフロントの勉強もしています。が、最終的には人工知能を利用したアプリケーションを作成したいと思っているのでその延長ですね。

今回、機械学習を勉強する為に有料の講座を受講しています。

同講座では以下の通りゴールが設定されています。修了する頃(2019年12月末)には設定されているゴールは最低限満たす人間になっているかと・・・

- 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が公開するITSS+(プラス)のレベル3(白帯編・茶帯編)及びレベル4(黒帯編)に相当するデータサイ
  エンススキルを身に着けること
- 統計学や機械学習のアルゴリズム、ディープラーニングに関する基礎知識を理解すること
- RapidMinerやPythonを使って分析に必要なデータの収集、前処理及び基礎集計、可視化、保存ができるようになること
- RapidMinerやPython、TensorFlowを使って統計学や機械学習のモデルの適切な選択、生成、性能評価、実装ができるようになること
- データ分析プロジェクトの目標や仮説・課題、取り組むべきタスクを明確にし、各実施工程(データマートの加工・前処理・基礎集計・モデリング・
  評価・実装)に落し込んだうえでメンバーでの役割分担を明確にし、進捗管理ができるようになること
- 習得した知識やスキルを実際の自社のビジネスの課題に適用し、現場の生産性の向上などの課題解決に結び付けられるようになること

http://www.soleildatadojo.com/sdd2017-996361-138324-856492-752176.html