【講座紹介】Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門

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2018/08/21

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※本記事は、オンライン動画学習プラットフォームUdemyの講座紹介ページをもとにした記事になります。

講師紹介

Toru Tamaki

広島大学准教授.専門:コンピュータビジョン,画像認識,パターン認識,動画像処理,医用画像処理.電子情報通信学会和文誌D編集委員,PRMU委員,MI委員.情報処理学会CVIM委員, GCAD委員など歴任.

翻訳書に「コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―」「統計的学習の基礎」「スパースモデリング」(共立出版)「Pythonで体験するベイズ推論」(森北出版).電子情報通信学会シニア会員.情報処理学会,IEEE,IEEE Computer Society等会員.

講座内容

このコースでは,機械学習における識別(分類・認識)の基礎をPythonを用いて学びます.このコースの目標は,機械学習でデータを識別するための一連の流れ(データの準備・前処理・識別器・評価など)を理解することです.

Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って,実際にpythonコードを実行しながら学びます.

レクチャーでは,notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します.pythonコードのnotebookはダウンロードできますので,レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします.自分なりに改変・修正すると,さらに理解が高まるでしょう.機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが,このレクチャーでは(ほとんど)数式を使わず,コードを実行して結果を議論することで,機械学習のコンセプトを伝えるようにしています.

理論的なことを知りたい場合には,他の資料を参考にしてください.<strongプログラミングの注意</strong:pythonやその他の言語でのプログラミング経験があることを前提にしていますので,python自体の説明は省略しています.レクチャーで使用しているnotebookはダウンロードできます.「レクチャー用のnotebookのダウンロードはこちら(ソースコードはここにあります)」というレクチャーを参照してください.

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