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python ai 作り方 ((-1 一番簡単な機械学習を実践しよう, scikit-learnについて, 特徴, AND演算, ゴールの決定,…
python ai 作り方
-1 一番簡単な機械学習を実践しよう
scikit-learnについて
特徴
AND演算
ゴールの決定
アルゴリズムの選択
実装
改良する
実行結果
2-2 アヤメの分類に挑戦してみよう
アヤメデータのダウンロードと確認
アヤメデータを使って機械学習してみる
アルゴリズムの選択
SVCアルゴリズム
実装
実行結果
これまでに使用したメソッドの整理
2-3 AIで美味しいワイン:wine_glass:を判定しよう
ワインデータのダウンロードと確認
アルゴリズムの決定
ランダムフォレスト
実装
実行結果
精度向上に向けて
実装
再実装
実行結果
MEMO
COLUMN
2-4 過去10年間の気象データを解析してみよう
データの取得
各月の平均気温を調べてみる
実装
実行結果
真夏日の日数を調べてみる -Pandasでフィルタリング-
実装
実行結果
回帰分析による明日の気温予測
実装
実行結果
結果の評価
Points
2-5 最適なアルゴリズムやパラメーターを見つけよう
① 最適なアルゴリズムを見つける -各アルゴリズムの正解率を比較-
クロスバリデーションについて
実装
実行結果
最適なパラメータを見つける
グリッドサーチについて
実装
実行結果
まとめ
まず、AIと機械学習とPythonの関係は？
なぜAI・機械学習にPythonが使われるのか？
そもそもAI(人工知能)とは？
機械学習とは？
AIが注目され、「人間の仕事を奪う」とまで言われるようになったきっかけは？
AI・機械学習エンジニアになぜPythonが求められるのか？
Python以外でAI開発をしているエンジニアも多い
今からAI・機械学習エンジニアを目指すなら、 間違いなくPython一択
Pythonを使った機械学習・AIプログラミングスクールが、AIエンジニアの転職斡旋をしているケースも有る
なぜAI・機械学習のライブラリがPythonに揃っているのか？
AIや機械学習の分野では科学技術計算が多用される
AI・機械学習のベースとなっている科学技術計算ライブラリ
Numpy（ナンパイ）
Pandas(パンダス)
matplotlib
SciPy
PythonでAI・機械学習を学ぶ時に使うライブラリ
scikit-learn
open CV-python
tensorflow
Chainer
他にもPythonで使える機械学習・深層学習ライブラリがたくさん
PythonでAI・機械学習プログラミングをする時に使う開発環境
Anaconda
Jupyter notebook
PyCharm community edition
Pythonで作ったAI・機械学習プログラムをWeb上で使うためのフレームワーク
Pythonを使ったAI・機械学習プログラミングの教科書・本・サンプルコードが多く、学びやすい
いちばんやさしいPython教本
退屈なことはPythonにやらせよう
PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリの作り方
機械学習エンジニアになりたい人のための本
達人データサイエンティストによる理論と実践Python機械学習プログラミング
まとめ：Pythonを学んでおくと様々な使い方ができ、汎用性が高い
1-1 機械学習とはなにか
機械学習とは?
機械学習でできること
具体的に機械学習を何に適用できるか？
深層学習（ディープラーニング）とは
機械学習が実用化された主な2つの理由
機械学習の仕組みは？
代表的な機械学習の種類
1-2 どのようなシナリオで機械学習を行うのか？
機械学習の基本的な手順
1-3 機械学習で利用するデータの作り方
何のために機械学習を利用し、どのようにデータを収集するのか
収集したデータの保存形式は？
機械学習に入力するデータに関して
COLUMN ～過学習について～
1-4 インストール不要で使えるColaboratoryについて
Google Colaboratoryとは？
Colaboratoryの基本的な使い方
1-5 Jupyter Notebookの使い方
Jupyter Notebookとは？
Jupyter Notebookの実行
コマンドラインからの起動
新規ノートブックの作成
ノートブックには複数のセルを挿入できる
値を確認できるだけでなくグラフも表示できる
Markdown記法でドキュメント生成も可能
1-6 個別にプログラムを実行する方法
コマンドラインとは
プログラムの実行方法
まとめ
どんなAIアプリを作れるようになるのか
AIアプリを作るために必要な知識（上級者）
①データの収集を行う
②データの前処理を行う
③機械学習させる
④アプリケーションとしてディプロイする
AIアプリを作るために必要な知識（初心者）
①Web APIを学ぶ
②Google Apps Scriptを学ぶ
AIアプリを作れるnoteの紹介
①文字起こしアプリ（初心者向け）
②顔認識アプリ（上級者向け）
本気でAIアプリを開発してみたい方へ！
1 AIの作り方3ステップを理解！
1.1 ①データを集める
1.2 ②モデルを学習させる
1.3 ③システムに組み込む
2 対話AIを作ってみよう！
2.1 docomo：自然対話API
2.2 RECRUIT：Talk API
3 AI勉強を始めよう！
4 このままPythonを学び続けて大丈夫？
4.1 なぜPythonを学ぶのか？
4.2 効率よく学びたいなら、無料体験レッスンがおすすめ
5 まとめ
1 そもそも人工知能とは？
2 強いAIと弱いAI
3 人工知能と機械学習の関係性
4 身近な機能にも機械学習は使われている
5 人工知能を作るのに最低限必要なスキルって？
6 Pythonとライブラリ
7 人工知能を理解するには？
8 まとめ