まとめリンクリンク次なるステージ、機械学習へUdemyでPythonを勉強し始めてから、既に3つの講座を受講しました。独学で身につけるPython〜基礎編〜独学で身につけるPython〜Excel自動化編〜独学で身につけるPython〜応用編〜の3つです。オートメーション)をPythonで自作できるレベルにまでなれました。そこで今回からは、いよいよ本丸である「Pythonを使った機械学習」に進みます。そのために管理人が選んだ初講座はこちらです。–1000人以上が受講している(株)キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』が遂に登場!機械学習の参考書を「閉じてしまった人」への再入門に最適な講座です。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。全体の感想なぜこの講座を選んだかというと、受講生が5万人以上と多いこと、「脱ブラックボックス」を謳っていて機械学習の本質を理解できそうなこと、そして初学者を対象にしていてわかりやすそうだったからです。結果、大変わかりやすく、文系の人が機械学習に必要な数学の知識を学ぶには適しているだろうなと思いました。反面、理系出身で学生の頃に学んだ数学のことをまだ覚えている人にとっては、少し物足りないかもしれません。数学が苦手だった人、または得意だったけれども社会人になってご無沙汰で忘れてしまった人にはおすすめの講座です。講座を通して習得できること講座の中でも触れられていましたが、機械学習は1教師あり学習、2教師なし学習、3強化学習の3つに大別できます。本講座では1教師あり学習を理解するための最も基本となる単回帰分析に焦点を絞って解説しています。「なんだ今更、単回帰分析なんて知ってるよ」と思うかもしれませんが、数式化する→評価関数を決める→評価関数を最小化するという機械学習で基本となる要素がすべて網羅されています。これらすべての要素について、中学レベルの数学の知識でも考え方を理解できるようにわかりやすく解説してくれます。導出された公式を使って、Pythonでどのように計算するか(実装するか)も解説されています。それでは順に見ていきましょう。微分が必要なのか?機械学習では微分の知識が必要と言われています。そんなに大事だと言われているのでしょうか?中学時代の数学を少し覚えている人は、微分=傾きと習ったと思います。その傾きを求めることが機械学習でなぜ重要なのかをわかりやすく解説してくれます。高校でLimとかx→∞とか習ったのを覚えていますか?その頃は抽象的でわかりにくかったという人にも、直感的にわかりやすく解説してくれます。大学になると偏微分が出てきますが、ここまでくると文系の人にとっては読み飛ばしたくなりますね。これについても大変わかりすく解説されています。単回帰分析とは、過去のデータを使ってxからyを求める1次関数の近似式を求めることです。1次関数の式はy=ax+bなので、aとbを求めることです。これに中心化(Centering)という処理を施すことにより、aだけを求める問題に簡略化することができます。詳しくは講座をご覧下さい。次にこのaを求めることは、ある評価関数を最小化する問題に帰着します。これはよく耳にする最小二乗法と同じです。この最小二乗法はそれを解くための公式が知られていますが、その公式の導出を大変わかりやすく解説してくれます。Notebookの使い方の説明から入りますので、Pythonに全く触れたことのない人でも大丈夫です。変数の使い方、リスト・タプル・辞書の使い方、if文やfor文の使い方、関数の定義の仕方まで、単回帰分析をPythonで計算するための一通りの知識を教えてくれます。これらすべてを1時間10分という短時間で流しますので、わかりにくかったところは一旦止めて他のサイトの記事も参考にしながら学習しないと、初めてPythonに触れる人には少し酷かもしれません。人気言語であるPythonの記事はサイト上に本当にたくさん載っていますので、わからない点を検索するのは容易です。ちなみに管理人はこの講座の前に他のPython講座を既に3つ受講していたので、このパートは2倍速で聞き流しました。単回帰分析のPythonでの実装方法ここでは機械学習でよく使われるライブラリーであるNumpy、Pandas、Matplotlibを使いながら、単回帰分析をPythonでどのように計算するかを丁寧に解説しています。機械学習の有名なライブラリーであるscikit-learnを使えば一行でコードが書けてしまうのですが、前章までの流れの延長線上であえて分解したコードで解説しています。これにより、単回帰分析の考え方の本質がわかります。本サイトでは、Excelで単回帰分析を解くための6つの方法を解説する記事を過去に書きました。今回この講座を受講したことで、そのPython版も作成しました。Pythonを使って単回帰分析における最小二乗法を4つの方法で解いてみたまとめ機械学習の基本中の基本である単回帰分析の理論からPythonへの実装までを、数学を忘れてしまった人にも理解できるようにわかりやすく解説してくれる講座です。学生時代に微分でつまずた人は、この講座を受講することでリベンジできると思います。微分の本質とともに、なぜ機械学習において微分が必要なのかをやさしく解説しています。文系の方には特におすすめです。一方で、理論のパートは数学が得意な人には少し物足りないかもしれませんので、Pythonのコーディングのみに特化した別の講座を受講する方が満足度が高いかもしれません。–1000人以上が受講している(株)キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』が遂に登場!機械学習の参考書を「閉じてしまった人」への再入門に最適な講座です。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。AdamのアルゴリズムをExcelに実装して具体例を解いてみた。...ナイーブベイズ分類器の計算方法を具体例でわかりやすく解説します。前回は3×3の9画素で〇✕を見分けるニューラルネットワークを作りました。【区間推定の使い方】タイヤの摩耗を具体例にわかりやすく解説します。TOP28【作業分析6】MMCモデル|最適なトラックドック数をSimpyでシミュレーション【作業分析5】トラックの待機台数の多さを人の表情でアニメーション(2)カンボジアの物流でお困りのことがあればお気軽にご相談下さい。学生時代にアジアの雑踏にハマる。誰もが羨むメーカーを退職し「旅するように働く」ことを目指し物流業界に転職。理工学と経営学のダブル修士。2023年1月からカンボジアのオートレスビーチ在住。