Un résumé de l'apprentissage automatique Python pour débutant est très concis.

Voici un très bref résumé de l'apprentissage automatique Python. Apprentissage automatique / intelligence artificielle (IA) se résume à ce que vous pouvez faire avec Python.

L'apprentissage automatique est une technologie qui apprend à partir de données préparées et prédit les données nouvellement présentées en fonction de celles-ci. .. </ span> </ strong>

Par conséquent, il est important de prétraiter les données et de sélectionner l'algorithme (procédure de résolution du problème).

Il existe deux types de méthodes.

① Apprentissage supervisé → Les informations de réponse correcte (étiquette) sont également disponibles sous forme d'ensemble avec des données d'apprentissage. Créez des modèles à partir d'informations existantes et prévoyez des données inconnues.

(2) Apprendre sans enseignant → Une méthode qui n'a pas de réponse correcte. Analysez les caractéristiques des données et classez les données en plusieurs groupes.

Des exemples de bibliothèques qui y parviennent sont scicit-learn (une bibliothèque recommandée pour les débutants) et TensorFlow (développé par Google).

[Exemple d'apprentissage automatique] Identifier l'image du chien → Juger si les données fournies sont l'image du chien et trouver le taux de réponse correct. (Un modèle d'apprentissage enregistré est utilisé comme critère.) Il a évolué et est utilisé pour identifier les e-mails non sollicités et certifier les visages humains.

En bref, dans l'apprentissage automatique, la sélection du modèle et le prétraitement (rendant les données faciles à apprendre) sont importants et les résultats changeront en conséquence.

On dit que la connaissance de l'intégration différentielle, de l'algèbre linéaire, de la matrice, des statistiques, etc. est nécessaire pour obtenir une compréhension essentielle d'un tel prétraitement. (Calcul à l'aide de NumPy, matplotlib, etc. → Réalisation de visualisation, etc.)

  • Supplément *

Pour expliquer approximativement l'apprentissage en profondeur, il semble que ce soit une technologie qui se développe davantage à partir de l'apprentissage automatique et définit ses propres points à identifier et à apprendre. (Intéressant)

Conclusion Je m'intéressais à l'analyse de données et j'ai commencé à apprendre Python, mais j'ai finalement réalisé que l'analyse des données et l'apprentissage automatique sont indissociables. .. ..

De plus, la connaissance des mathématiques est indispensable pour comprendre l'essence. (J'aurais dû étudier correctement les mathématiques au lycée et au collège ...)

D'accord, je ferai de mon mieux! !!

J'espère donc que cela sera utile pour les débutants qui s'intéressent à l'analyse de données et à l'apprentissage automatique et qui souhaitent en connaître uniquement le contour.

  • Je suis aussi un débutant, il peut donc y avoir des erreurs. Nous prévoyons d'apporter des corrections à chaque fois, donc si vous avez des erreurs, veuillez nous en informer.

La fin

Addendum Actuellement, je pense étudier en référence à cela. C'est un article très utile, je vais donc vous fournir un lien.

[Version conservée / pour les débutants] Méthode d'étude recommandée pour ceux qui souhaitent devenir eux-mêmes ingénieur en IA https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/4da02cb056646ba43b9d

P.S.

J'étudie seul depuis quatre mois, donc je ressens les limites du maintien de la motivation. Je publie mes fiches d'apprentissage dans l'espoir de pouvoir surmonter la situation actuelle et de me lier d'amitié avec des personnes dans la même situation. Je veux faire des choses intéressantes comme planifier une session d'étude et créer un portfolio commun ensemble! !! Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter via Twitter. (Souhait sérieux)

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