「Python 機械学習フ?ロク?ラミンク?」 の挫折しない読み方
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PyData.Tokyo Meetup #8 -「 Python機械学習プログラミング」発売記念 で発表したスライドになります。
「Python 機械学習フ?ロク?ラミンク?」 の挫折しない読み方
- 2. 自己紹介 1. 名前：山本 大輝（@tereka114） 2. 所属：Acroquest Technology 株式会社 3. 専門：画像認識
- 5. ない????
- 11. ページが多い。
- 12. 文字が多い。
- 13. ということで????
- 15. おすすめの章一覧 1. 第1章「データから学習する能力をコンピュー タに与える」 2. 第3章「分類問題 ー機械学習ライブラリ scikit-learn の活用」 3. 第6章「モデルの評価とハイパーパラメータ のチューニングのベストプラクティス」 4. 付録A「Jupyter Notebookの基本的な使用方 法」 5. 付録B「matplotlibによる可視化基礎」
- 16. おすすめ章の選定基準 1. 基本が一通り学べて、正しくデータを扱える ようになる。 2. 可能なかぎり応用範囲は省いた。 3. 「データを见せる」ところは入れたかった
- 17. 第1章「データから学習する能力を コンピュータに与える」 1. 機械学習のロードマップが書いてある。 1. 全体でどうしたいのかがわからないことが多くな る。 2. PythonパッケージやAnacondaなど基本的な ソフトウェアの解説が掲載されている。
- 19. 第6章「モデルの評価とハイパーパラメー タのチューニングのベストプラクティス」 1. 「正しい」機械学習の評価方法が書いてある。 1. 作ったものの評価を誤ると、そもそも正しいモデ ルの評価ができない。 2. 精度をあげる為のパラメータチューニングの 方法が書いてある。
- 20. 付録A「Jupyter Notebookの 基本的な使用方法」 ? Jupyter Notebookの基本的な使い方が掲載 – 実行方法、Extension ? Jupyter Notebookは試行錯誤するのに便利。 – 実行結果がすぐに見える！ – プログラムにミスがあっても、簡単にわかる。 – Matplotlibの可視化 – 過程を人に説明しやすい