プログラミングが動画で学べるpaizaラーニングでは、本日から「Python×AI・機械学習入門編」の無料公開を開始しました。
■Python×AI・機械学習入門編を教えてくれるのは？
Python×AI・機械学習入門編の進行役として、新キャラクター「スベトラーナ・小百合・ベレフスカヤ」が登場します。
スベトラーナ・小百合・ベレフスカヤ（通称スヴェ―タ）はモスクワ・スコルコヴォにあるサイバネティクス研究所の次世代人工知能特任研究員（元ハッカー）。声を担当するのは上坂すみれさん、イラストはヤスダスズヒトさんの描き下ろしです。
■機械学習とは？
「機械学習」とは、簡単に言うと人間や動物が経験をもとに学習していく能力と同様の機能をコンピュータで実現する手法です。最近では、自動車の自動運転や囲碁・将棋のプログラムなどに機械学習が使われて話題になりました。その他にも機械学習は、データ分析をはじめとしたさまざまな用途で応用されています。
paizaラーニングのPython×AI・機械学習入門編は、実際に画像認識技術を使いながら、初心者でも機械学習を体験・学習できるレッスン内容になっています。
■Python×AI・機械学習入門編のレッスン内容とは？
機械学習の概要を学んで、Pythonの機械学習ツールを使って画像を分類し、機械学習の手順の全体像をつかみましょう。
01:機械学習の概要を知ろう
機械学習の概要について学習します。機械学習で取り扱う内容を確認し、機械学習を行うためのPythonのツールについて紹介します。
02:PythonとJupyter Notebookを使ってみよう
Jupyter Notebookと呼ばれるPythonの実行結果を便利に確認できるツールを試してみましょう。さらに、数値やグラフを扱ってみましょう。
03:問題と入出力データを考えよう
機械学習でどのような問題を解くかを整理してみましょう。
04:画像から特徴量を抽出しよう
機械学習の入力として画像を扱う方法を検討しましょう。
05:scikit learnで学習と予測を行おう
ここまでで作成してきた特徴ベクトルと教師データに対して、機械学習アルゴリズムを適用してみましょう。
06:特徴量に明度のヒストグラムを利用しよう
機械学習の入力として、画像のピクセル値のヒストグラムを利用してみましょう。 前のチャプターと比べて、分類結果の精度がどのように変わるか比較してみましょう。
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応募期間：2018年7月23日（月）～2018年8月26日（日）
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