機械学習のチュートリアルでは、基本概念と高度な概念を取り上げており、学生と経験豊富な社会人の両方に対応できるように特別に設計されています。
この機械学習チュートリアルは、機械学習の基礎をしっかりと理解し、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの幅広い手法を学ぶのに役立ちます。
機械学習 (ML) は、取り込んだデータに基づいて学習、つまりパフォーマンスを向上させるシステムの開発に焦点を当てた人工知能 (AI) のサブドメインです。人工知能とは、人間の知能に似たシステムまたは機械を指す広義の言葉です。機械学習と AI は頻繁に一緒に議論され、同じ意味ではありませんが、これらの用語は同じ意味で使用されることがあります。重要な違いは、すべての機械学習は AI ですが、すべての AI が機械学習であるわけではないということです。
機械学習とは何ですか?
機械学習は、明示的にプログラムされずにコンピューターに学習機能を与える研究分野です。 ML は、これまでに出会った中で最もエキサイティングなテクノロジーの 1 つです。名前から明らかなように、コンピュータに人間に近づける学習能力を与えます。機械学習は今日、おそらく予想よりも多くの場所で積極的に使用されています。
機械学習に関する最近の記事
目次
機械学習の特徴
- 機械学習はデータ駆動型テクノロジーです。組織によって毎日生成される大量のデータ。したがって、データ内の顕著な関係によって、組織はより適切な意思決定を行うことができます。
- 機械は過去のデータから自ら学習し、自動的に改善することができます。
- 指定されたデータセットから、データ上のさまざまなパターンを検出します。
- 大企業にとってブランディングは重要であり、共感できる顧客ベースをターゲットにすることがより容易になります。
- これも膨大な量のデータを扱うため、データマイニングに似ています。
導入 ：
- 機械学習を始める
- 機械学習の概要
- 機械学習とは何ですか?
- 機械学習におけるデータの概要
- 機械学習の謎を解く
- ML – アプリケーション
- 機械学習に最適な Python ライブラリ
- 人工知能 |はじめに
- 機械学習と人工知能
- 機械学習と人工知能の違い
- 人工知能におけるエージェント
- 機械学習の面接での基本的な質問 10 選
データ処理を理解する
教師あり学習:
- 分類を始める
- 分類の基本的な考え方
- 回帰手法の種類
- 分類と回帰
- ML |学習の種類 – 教師あり学習
- scikit-learn を使用したマルチクラス分類
- 勾配降下法:
- 勾配降下法アルゴリズムとそのバリアント
- 確率的勾配降下法 (SGD)
- Python を使用したミニバッチ勾配降下法
- 勾配降下法の最適化手法
- 運動量ベースの勾配オプティマイザーの概要
- 線形回帰 :
- 線形回帰の概要
- 線形回帰における勾配降下法
- 線形回帰の数学的説明
- 線形回帰の正規方程式
- 線形回帰 (Python 実装)
- R を使用した単純な線形回帰
- Python での一変量線形回帰
- Python を使用した重線形回帰
- R を使用した重線形回帰
- 局所加重線形回帰
- 一般化線形モデル
- パイソン | sklearn を使用した線形回帰
- Tensorflow を使用した線形回帰
- R を使用した単純線形回帰への実践的なアプローチ
- PyTorch を使用した線形回帰
- パイスパーク | Apache MLlib を使用した線形回帰
- ML |線形回帰を使用したボストン住宅 Kaggle チャレンジ
- パイソン |の実装 多項式回帰
- ソフトマックス回帰 TensorFlow を使用する
- ロジスティック回帰 :
- ロジスティック回帰を理解する
- なぜ分類でロジスティック回帰を行うのか?
- Python を使用したロジスティック回帰
- ロジスティック回帰におけるコスト関数
- Tensorflow を使用したロジスティック回帰
- ナイーブ・ベイズ 分類子
- サポートベクター:
- Python のサポート ベクター マシン (SVM)
- GridSearchCV を使用した SVM ハイパーパラメータ調整
- R のサポート ベクター マシン (SVM)
- SVM を使用した非線形データセットの分類の実行
- デシジョン ツリー:
-
- デシジョンツリー
- sklearn を使用したデシジョン ツリー回帰
- デシジョン ツリーの概要と例
- Pythonを使用したデシジョンツリーの実装
- ソフトウェアエンジニアリングにおけるディシジョンツリー
- ランダムフォレスト:
- Python でのランダム フォレスト回帰
- アンサンブル分類器
- Sklearn を使用した投票分類器
- 袋詰め分類器
教師なし学習:
- ML |学習の種類 – 教師なし学習
- 教師あり学習と教師なし学習
- 機械学習におけるクラスタリング
- さまざまな種類のクラスタリング アルゴリズム
- K はクラスタリングを意味します – はじめに
- KMeans の k の最適値を求めるエルボー法
- K 平均法のランダム初期化トラップ
- ML | K-means++ アルゴリズム
- Python で K-Means クラスタリングを使用したテスト データの分析
- ミニバッチ K 平均法クラスタリング アルゴリズム
- 平均シフトクラスタリング
- DBSCAN – 密度ベースのクラスタリング
- Sklearn を使用した DBSCAN アルゴリズムの実装
- ファジークラスタリング
- スペクトルクラスタリング
- 光学クラスタリング
- Sklearn を使用した OPTICS クラスタリングの実装
- 階層的クラスタリング (凝集的クラスタリングと分割的クラスタリング)
- Sklearn を使用した凝集クラスタリングの実装
- 混合ガウスモデル
強化学習:
- 強化学習
- 強化学習アルゴリズム : Q ラーニングを使用した Python の実装
- トンプソンサンプリングの概要
- 強化学習のための遺伝的アルゴリズム
- SARSA 強化学習
- Python での Q ラーニング
次元削減 :
- 次元削減の概要
- カーネル PCA の概要
- 主成分分析(PCA)
- Pythonによる主成分分析
- 低ランクの近似
- 線形判別分析の概要 (LDA)
- 線形判別分析 (LDA) の数学的説明
- 一般化判別分析 (GDA)
- 独立成分分析
- 機能マッピング
- 特徴選択のための追加のツリー分類子
- 特徴選択のためのカイ二乗検定 – 数学的説明
- ML | T 分布確率的隣接埋め込み (t-SNE) アルゴリズム
- パイソン |特徴スケーリングをどこにどのように適用するか?
- 特徴選択のパラメータ
- 機械学習における過小適合と過適合
自然言語処理 ：
- 自然言語処理の概要
- Python でのテキストの前処理 |セット – 1
- Python でのテキストの前処理 |セット2
- Python の NLTK を使用してストップワードを削除する
- PythonでNLTKを使用してテキストをトークン化する
- テキスト、文章、単語のトークン化の仕組み
- ステミングの概要
- NLTK を使用した単語の語幹解析
- NLTK による見出し語化
- TextBlob による見出し語化
- Python で NLTK WordNet から同義語/反意語を取得するにはどうすればよいですか?
ニューラルネットワーク:
- 人工ニュートラル ネットワークの概要 |セット1
- 人工ニューラル ネットワークの概要 |セット2
- ANN (人工ニューラルネットワーク) の紹介 |セット 3 (ハイブリッド システム)
- ANN の紹介 |セット 4 (ネットワーク アーキテクチャ)
- アクティベーション関数
- Python で人工ニューラル ネットワークのトレーニング プロセスを実装する
- Python の単一ニューロン ニューラル ネットワーク
- 畳み込みニューラル ネットワーク
- 畳み込みニューラル ネットワークの概要
- プーリング層の概要
- パディングの概要
- 畳み込み層のパディングの種類
- mnist データセットへの畳み込みニューラル ネットワークの適用
- リカレント ニューラル ネットワーク
- リカレント ニューラル ネットワークの概要
- リカレント ニューラル ネットワークの説明
- seq2seq モデル
- 長短期記憶の概要
- 長短期記憶ネットワークの説明
- ゲートリカレントユニットネットワーク(GAN)
- ゲート付きリカレント ユニット ネットワークを使用したテキスト生成
- GAN – 敵対的生成ネットワーク
- 敵対的生成ネットワークの概要
- 敵対的生成ネットワーク (GAN)
- 敵対的生成ネットワークの使用例
- Keras を使用した敵対的生成ネットワークの構築
- GAN のモーダル崩壊
- ディープ Q ラーニングの概要
- Tensorflow を使用した Deep Q-Learning の実装
ML – 導入 :
- 機械学習 Web アプリ (Streamlit) を Heroku にデプロイする
- Streamlit ライブラリを使用して機械学習モデルをデプロイする
- Flask を使用した機械学習モデルのデプロイ
- Python – Gradio を使用して機械学習モデルのプロトタイプを作成するための UI を作成する
- 機械学習モデルをデプロイする前にデータを準備するにはどうすればよいですか?
- FastAPI を使用した API としての ML モデルのデプロイ
- Scrapy スパイダーを ScrapingHub にデプロイする
ML – アプリケーション:
- 線形回帰を用いた降雨予測
- PyTorch でロジスティック回帰を使用して手書きの数字を識別する
- Kaggle ロジスティック回帰を使用したウィスコンシン州の乳がん診断
- パイソン |映画レコメンダーシステムの導入
- C++ で顔の特徴を認識するベクター マシンのサポート
- デシジョン ツリー – 偽 (偽造) コイン パズル (12 コイン パズル)
- クレジットカード不正行為の検出
- レストランレビューのNLP分析
- 多項単純ベイズの NLP 問題への適用
- K-means クラスタリングを使用した画像圧縮
- ディープラーニング |アベンジャーズ エンドゲームのキャラクターを使用した画像キャプションの生成
- Googleは機械学習をどのように利用しているのでしょうか?
- NASA は機械学習をどのように使用していますか?
- Facebook が機械学習を使用する 5 つの驚くべき方法
- 機械学習を使用したターゲットを絞った広告
- 有名企業では機械学習がどのように活用されているのか？
その他:
- パターン認識 |導入
- バイナリ分類器の効率を計算する
- ロジスティック回帰とデシジョン ツリー分類の比較
- データサイエンスにおける R と Python
- A3Cアルゴリズムに関わる基本機能の説明
- 差分プライバシーとディープラーニング
- 人工知能 vs 機械学習 vs 深層学習
- 深層学習のためのマルチタスク学習 (MTL) の概要
- 機械学習エンジニアが知っておくべきトップ 10 のアルゴリズム
- 機械学習用の Azure 仮想マシン
- 機械学習まであと 30 分
- 機械学習における AutoML とは何ですか?
- 機械学習における混同行列
機械学習を学ぶための前提条件
- 一次方程式、関数のグラフ、統計、線形代数、確率、微積分などの知識。
- Python、C++、R などのプログラミング言語の知識があることが推奨されます。
機械学習チュートリアルに関するよくある質問
Q.1 機械学習とは何ですか?深層学習との違いは何ですか?
答え :
機械学習は、データにアクセスしてそこから学習できるプログラムを開発します。ディープラーニングは機械学習のサブドメインです。ディープラーニングは、生データからの特徴の自動抽出をサポートします。
Q.2.機械学習アルゴリズムにはどのような種類がありますか?
答え :
- 教師ありアルゴリズム: これらは、ラベル付きデータから学習するアルゴリズムです。画像に犬の顔がラベル付けされているかどうか。アルゴリズムは教師付きデータまたはラベル付きデータに依存します。例えば回帰、オブジェクト検出、セグメンテーション。
- 非教師ありアルゴリズム: これらは、ラベルのないデータから学習するアルゴリズムです。同様の画像セットを作成するために与えられた画像の束。例えばクラスタリング、次元削減など。
- 半教師ありアルゴリズム:教師付きデータまたは教師なしデータの両方を使用するアルゴリズム。これらのアルゴリズムで使用されるデータの大部分は教師ありデータではありません。例えばアナモリー検出。
Q.3.なぜ機械学習を使用するのでしょうか?
答え :
機械学習は、データに基づいて意思決定を行うために使用されます。過去のデータに基づいてアルゴリズムをモデル化することにより、アルゴリズムは人間には検出が難しいパターンと関係を見つけます。これらのパターンは、目に見えない問題の解決策を予測するための将来の参照にさらに使用されます。
Q.4.人工知能と機械学習の違いは何ですか?
答え :
人工知能 機械学習 さまざまな複雑なジョブを実行するインテリジェントなシステムを開発します。 訓練を受けた仕事だけを遂行できる機械を構築します。 賢い仕事をするプログラムとして機能します。 タスク システム マシンはデータを取得し、データから学習します。 AIには幅広い用途があります。 ML を使用すると、システムはデータから新しいことを学習できます。 AI は知恵を導きます。 ML は知識につながります。