Pythonで機械学習:始め方1 (not completed)

下のリンク先の解説にしたがって、Pythonの機械学習を学びます。 私はあまりPythonを使えませんので、機械学習を学びながら、Pythonの基本的な使い方を学びたいと思います。   Your First Machine Learning Project in Python Step-By-Step   1.ライブラリとデータの読み込み   #行はコメント ライブラリのimportでエラーが出た場合は、ターミナルでインストールする必要がある。 インストールは一回でよいが、importは毎回必要です。   2.データの確認     P…

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Rで機械学習:始め方3/3

I.アイリス種別判定プログラムの概要   前回の復習もかねて、この機械学習プログラムの概要を説明します。 アイリスという花に3種類あって、それぞれ、ガクと花びらの大きさの違いで、Versicolor、Setosa、Virginicaに区別されます。 ガクと花びらの大きさと花の種類を一覧にした150件のデータがあり、これを機械学習しますが、150件のデータのうちの2/3をトレーニイングデータ、残りの1/3をテストデータとします。 前回はこの二つのデータの取り出しで終わりました。今回は、これらのデータを用いで機械学習しテストします。 このプログラムで用いる機械学習は散布図上の「距離の近さ…

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Rで機械学習:始め方2/3

I.KNNによる機械学習   1に続いて、ネット上のコンテンツで機械学習を学びます。 今回は下記のページを学習します。非常にわかりやすく書かれています。 Machine Learning in R for beginners ライブラリk-nearest neighbors、いわゆるKNNが用いられています。   II.データiris   アイリスという花にVersicolor、Setosa、Virginicaの3つの種類があって、それぞれガクと花びらの大きさに特徴があります。 次のリンク先にアイリスの3種類の写真があります。 Machine Learning i…

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Rで機械学習:始め方1/3

I.学習を始める前に   1.何を学びますか? Rを利用した機械学習のページについて解説します。 このブログ+リンク先の解説文ページを読めば、機械学習の基本をプログラムから理解できます。   2.機械学習、AI、深層学習って何?  機械学習(machine learning)とAI、深層学習(deep learning)の関係をごく簡単に図式化すると、AIが最も広い概念で、機械学習の中に深層学習があるという関係になります。         人工知能は、単なる機械的な反応ではなく、人間に近い能力を持っています。ここで取り上げる…

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Pythonで機械学習:画風転換(style sransfer)

Pythonを少し学んだだけですが、むりやり画風変換(Style Transfer)をやってみました。 Rでもできますが、Pythonの方が簡単でライブラリが豊富なようです。 画風転換とは 例えばピカソの絵から画風を学び、写真をピカソ風に変換するというものです。深層学習(deep learning)が用いられており、コンピュータが勝手に画風を学びとります。   環境 PythonのデータサイエンスプラットフォームであるAnacondaをインストールし、Spyderを用いました。 Spyderは、SpyderはAnacondaに含まれるPythonのための綜合開発環境(IDE)で、Rの…

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