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Python×AI・機械学習入門編1: 機械学習の概要を知ろうチャプター一覧
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Python×AI・機械学習入門編1: 機械学習の概要を知ろう
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チャプター一覧
01:機械学習の概要を知ろう
(4:50)
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ここでは、機械学習の概要について学習します。機械学習で扱える問題を確認し、機械学習を行うためのPythonのツールについて紹介します。
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Python
機械学習
02:PythonとJupyter Notebookを使ってみよう
(6:02)
無料公開中
ここでは、Jupyter Notebookと呼ばれるPythonの実行結果を便利に確認できるツールを試してみましょう。さらに、数値やグラフを扱ってみましょう。
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Jupyter Notebook
Numpy
Python
機械学習
03:問題と入出力データを考えよう
(5:06)
ここでは、機械学習でどのような問題を解いていくかを整理していきます。
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教師あり学習
Python
機械学習
04:画像から特徴量を抽出しよう
(7:48)
ここでは、機械学習の入力として画像を扱う方法を検討しましょう。
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OpenCV
Python
機械学習
05:scikit learnで学習と予測を行おう
(6:58)
ここまでで作成した特徴ベクトルと教師データに対して、機械学習アルゴリズムを適用してみましょう。
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Pandas
Scikit-learn
k近傍法
Python
機械学習
06:特徴量に明度のヒストグラムを利用しよう
(5:44)
ここでは、機械学習の入力として、画像のピクセル値のヒストグラムを利用してみましょう。 前のチャプターと比べて、分類結果の精度がどのように変わるか比較してみましょう。
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k近傍法
Python
機械学習
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