anacondaのjupyter Notebookに関する覚書

機械学習を学ぶにあたっていろいろなライブラリがあるが、デファクトスタンダードなのがscikit-learn(サイキットら~ん)で、これを使ってアルゴリズムの特性やpythonの使い方に慣れ親しむ…というのがAIド素人のトップダウン型の学び方らしい。

anacondaをインストール時に一緒にインストールされた「upyter Notebook」というツールを用いて「scikit-learn」を使用するのが機械学習の学習によさそう。(ディープラーニングだと、tensorflowやchainerなどが有名なライブラリ)どのアルゴリズムを用いるのが適切なのか、私も分かっていないのですが、画像分類系のアルゴリズムを用いて、まずはこれらのscikit-learnの使い方に慣れる必要がある。

参考リンク

jupyter Notebookを起動してpythonを実行する

AnacondaのPythonを始めるためのJupyter Notebookの基本的な使い方。ん?ターミナルの終了は? | PEACHCLE
Pythonを学習する初心者としては、どうやって作業を進めていこうかと思った時に、Jupyter Notebookが使いやすいと感じました。ここではJupyter Notebookの基本的な使い方をターミナルの終了も含めてまとめてみました。

scikit-learnを用いた機械学習入門 -データの取得からパラメータ最適化まで

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概要 ここでは「はがきに記入された手書きの郵便番号を自動で識別してみよう」という例題を考えてみます。 初心者向けの記事です。基本的には、scikit-learnのチュートリアルやDocumentをまとめた内容ですが、それ以外の...

 

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