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新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

カテゴリ: Python

機械学習のハードルは、どんどん下がっています。理由は、pythonとscikit-learnが簡単だからです。
機械学習の第一歩は、pythonの理解です。この記事では、完全初心者向けに、よく利用するpythonの関数をご紹介します。いわば機械学習のSTEP1です!

pyhonとは

pythonはシンプルなプログラミング言語です。最も習熟しやすい言語のひとつです。また便利なライブラリがたくさんあります。

pandas:pandasは、エクセルのようにデータを処理したり分析できる。
NumPy:高速で行列計算ができるライブラリ。リストと勘違いしやすいので注意。行ごとに列数が異なるような2 次元配列などは扱えません。
scikit-learn:機械学習の機能が豊富。
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「初心者だけど機械学習を学びたい」「ゼロからAIを作れるようになりたい」という方向けに、最短で機械学習を習得する方法を書いてみました。

目次

やっぱり機械学習ツールはPythonとscikit-learn
機械学習の実装に必要な知識
機械学習のプログラミングは簡単
機械学習のおすすめ勉強法
 STEP1 機械学習の基礎知識
 STEP2 開発手法の知識
 STEP3 プログラミングの知識
 STEP4 機械学習アルゴリズムの知識

※忙しい方は、「STEP1 機械学習の基礎知識」からお読みください。

やっぱり機械学習ツールはPythonとscikit-learn

データサイエンス界のロイター通信的存在であるKDnuggetsから、今年最も利用されたデータサイエンスや機械学習ツールのランキングが発表されました。
top-analytics-data-science-machine-learning-software-2015-2017
元記事:New Leader, Trends, and Surprises in Analytics, Data Science, Machine Learning Software Poll

トップがpythonです。またAnaconda、Tensorflow、scikit-learnなどpython関連のライブラリもトップ10にランクインしています。また前年比から見た伸び率も非常に高いです。

Pythonは名実ともにAIのディファクトススタンダードになりました。我らがscikit-learnも9位と大健闘しています。Pythonとscikit-learnがあれば、機械学習は何とかなるのです。
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「完璧なモデルなどといったものは存在しない。完璧な絶望が存在しないようにね。」


機械学習とは、ある対象の"特徴"をモデルという数式に置き換えたものです。よって、精度100%のモデルは開発できません。世の中の事象には、無限の特徴量が存在しているので、対象のすべての特徴量データを収集することは不可能だからです。
またサイコロのような偶然が支配する事象の予測も不可能です。

しかし人間の行動には、一定のパターンが存在しています。データサイエンティストの仕事は、そのパターンをモデルとして開発し、精度をなるべく100%に近づける事です。

データサイエンティストがモデルを開発する場合、以下のような選択をしています。
・特徴量を選択する
・機械学習のアルゴリズムを選択する
・アルゴリズムのハイパーパラメーターを設定する

参考記事:これだけは知っておけ!PythonでAI開発の基礎まとめ

いろんな選択肢があるため、どうすれば最も精度の高いモデルを開発できるかは、実際に作って評価してみないと分かりません。

ではどうやってモデルを評価すればいいのでしょうか。この記事では、その評価方法を解説します。実は、モデルの評価は「ホールドアウト法」と「交差検定」と「混合行列」が分かれば大丈夫です。pythonとscikit-learnのコードと合わせて見ていきます。
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ディープラーニングを、世界一簡単に実装する方法を見つけましたのでご報告します。

ディープラーニングとは

ニューラルネットワークというアルゴリズムがあり、『入力層』・『中間層』・『出力層』の3つに分かれるのですが、このうち『中間層』を多層化したものをディープラーニングと呼びます。機械学習のアルゴリズムの一つです。

ディープラーニングの得意分野

画像認識分野で非常に高い性能を発揮します。理由は、畳み込みニューラルネットワークとReLU関数です。畳み込みニューラルネットワークにより、画像の特徴を適切に捉えることが出来るようになりました。ReLU関数では、誤差逆伝播法で微分が1になることから、勾配が消えなくなるという問題を解決しました。またそもそも計算量が低いため、活性化関数として非常に利用されています。

音声認識分野でも、音声の「あ」とか「い」とかの波形があるのですが、その波形を画像と見立て分類することで、素晴らしい性能を発揮しています。
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ここ最近週に1回くらい打ち合わせとかに呼ばれて、「人工知能を分かりやすく説明してください」と頼まれます。ビジネス界隈でも人工知能が語られることが増えてきて、今の業務を人工知能で効率化したいというニーズや、人工知能を使った新しい企画を考えたいという取り組みが加速しています。

そのため、いろいろ試行錯誤しながら説明しているのですが、なかなか伝わらないことも多いです。続きを読む

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