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。
peachcle.com
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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