基本に戻る週３：機械学習の紹介

基本を押し出す週３：機械学習の魅力

 

新しいキャリアを始めるために、またはデータサイエンスのスキルをブラッシュアップするために、VoAGIの基礎に戻るパスを利用してください。基礎に戻るパスは4週間とボーナス週に分けられています。これらのブログをコースガイドとしてご活用いただければ幸いです。

すでにご覧になった方もいらっしゃるかもしれませんが、以下をご覧ください。

• 週1：Pythonプログラミング＆データサイエンス基礎
• 週2：データベース、SQL、データ管理、統計の基本概念

では、3週目に進みましょう。機械学習について探求していきます。

• マシンラーニングのCRISP ML(Q)とは何ですか？
• 「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」
• メタラマは本当にオープンソースなのか？ (Meta Rama wa hontō ni ōpun sōsu na no ka?)

• Day 1: 機械学習の謎を解く
• Day 2: 5ステップでScikit-learnを始める
• Day 3: 教師あり学習の理論と概要を理解する
• Day 4: 教師あり学習の実践：線形回帰
• Day 5: 教師なし学習を解き明かす
• Day 6: 教師なし学習の実践：K-Meansクラスタリング
• Day 7: 機械学習の評価指標の理論と概要

 

機械学習を解き明かす

 

第3週 – パート1：機械学習を解き明かす

従来、コンピューターは明示的な手順に従っていました。たとえば、2つの数を足すという簡単なタスクをコンピューターに実行させたい場合、各手順を詳細に示さなければなりませんでした。しかし、データがより複雑になるにつれて、各状況に対して指示を与えるという手動のアプローチは不十分になりました。

ここで、機械学習が画期的な存在となりました。私たちはコンピューターに私たちと同じように例から学ぶことを望んでいました。自転車の乗り方を何度か見せてから、子供に自分でバランスを取りながら学ぶことを想像してみてください。それが機械学習のアイデアです。この革新は産業だけでなく、現代の世界において不可欠な存在となりました。

 

Scikit-learnでの始め方5ステップ

 

第3週 – パート2：Scikit-learnでの始め方5ステップ

このチュートリアルでは、Scikit-learnを使用した機械学習の包括的なハンズオンを提供します。データの前処理、モデルのトレーニングと評価、ハイパーパラメータのチューニング、パフォーマンスの向上のためのアンサンブルモデルの構築など、主要な概念と手法を学ぶことができます。

Scikit-learnの使用方法について学ぶ際には、機械学習の基本概念を既に理解している必要があります。なぜなら、Scikit-learnは単なる機械学習の原則と関連するタスクを実装するための実用的なツールにすぎないからです。機械学習は、明示的にプログラムされることなく経験から学び、改善することを可能にする人工知能のサブセットです。アルゴリズムはトレーニングデータを使用してパターンと洞察を明らかにし、予測や意思決定を行います。

 

教師あり学習の理論と概要を理解する

 

第3週 – パート3：教師あり学習の理論と概要を理解する

教師あり学習は、入力および正しい出力の両方を含むラベル付きデータセットからコンピューターが学習する機械学習のサブカテゴリーです。それは、入力（x）と出力（y）を関連付けるマッピング関数を見つけようとします。異なる動物を認識する方法を弟や妹に教えるのと同じようなものです。いくつかの画像（x）を示し、それぞれの動物の名前（y）を教えます。

ある一定の時間が経過すると、彼らは違いを学び、新しい画像を正しく認識することができるようになります。これは教師あり学習の基本的な直感です。

 

教師あり学習の実践：線形回帰

 

第3週 – 第4部： 教師あり学習の実践：線形回帰

Scikit-learnを使用して線形回帰を実装するための詳細なチュートリアルで、実践的な経験をお探しの場合、魅力的な旅になります。

線形回帰は、入力特徴に基づいて連続的なターゲット変数を予測するための基本的な教師あり機械学習アルゴリズムです。その名前の通り、従属変数と独立変数の関係が直線的であると仮定します。

従って、従属変数Yと独立変数Xをプロットしてみれば、直線が得られるでしょう。

 

教師なし学習の解明

 

第3週 – 第5部： 教師なし学習の解明

教師なし学習のパラダイムを探求します。主要な概念、技術、および一般的な教師なし学習アルゴリズムを理解してください。

機械学習では、教師なし学習はラベルの付いていないデータセットでアルゴリズムを訓練するパラダイムです。つまり、監視やラベル付けされた出力はありません。

教師なし学習では、データ自体の中にパターン、構造、または関係を見つけ出すことが目標です。ラベル付きの例に基づいて予測やクラス分類を行うのではなく、複雑な情報を理解し、洞察を得るためにデータの固有の構造を探求します。

 

教師なし学習の実践：K-Meansクラスタリング

 

第3週 – 第6部： 教師なし学習の実践：K-Meansクラスタリング

顧客セグメンテーションやターゲット広告のための人気のある教師なし学習アルゴリズムであるK-Meansクラスタリングの主要な概念と実装に対する実践的な経験を提供するチュートリアルです。

K-meansクラスタリングは、データ点間の類似性に基づいてデータセットを自動的にクラスターまたはグループに分割するために最も一般的に使用される教師なし学習アルゴリズムの1つです。

この短いチュートリアルでは、K-Meansクラスタリングアルゴリズムの動作方法を学び、実際のデータに適用して結果を視覚化します。

 

機械学習評価指標：理論と概要

 

第3週 – 第7部： 機械学習評価指標：理論と概要

機械学習における評価指標の高レベルな探索とその重要性を理解します。

新しいデータに対して適切に汎化する機械学習モデルを構築することは非常に難しいです。モデルが十分に良いか、パフォーマンスを向上させるためにいくつかの修正が必要かを把握するためには、評価する必要があります。

モデルがトレーニングセットのパターンを十分に学習しない場合、トレーニングセットとテストセットの両方でパフォーマンスが悪くなります。これがアンダーフィッティングの問題です。

トレーニングデータのパターンについて過剰に学習すると、ノイズも含めてモデルはトレーニングセットで非常に良いパフォーマンスを示すことになりますが、テストセットではうまく機能しません。これが過学習です。モデルの汎化は、トレーニングセットとテストセットの両方で測定された性能が類似している場合に達成できます。

 

まとめ

 

第3週の修了おめでとうございます！

VoAGIのチームは、基礎データサイエンスの習得に向けた包括的で構造化されたアプローチを提供できたことを願っています。

今週は第4週の記事を来週の月曜日に投稿しますので、お楽しみに！

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****さんはデータサイエンティストであり、フリーランスの技術ライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、そしてデータサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味があります。また、人間の寿命の長寿性に人工知能がどのように恩恵をもたらすかを探求したいと考えています。彼女は熱心な学習者であり、自身のテクノロジーの知識と執筆スキルを広げながら、他の人々をガイドすることを助けたいと思っています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!