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初心者でも学べる!Python×AI・機械学習入門が今だけ全編無料【CV:上坂すみれ】


プログラミングが動画で学べるpaizaラーニングでは、2/28(月)までの期間限定で、声優の上坂すみれさんがナレーションを務める「Python×AI・機械学習入門編」を全編無料公開しています。

今回は、その動画レッスンの中身をご紹介します。

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Python×AI・機械学習入門編は、実際にPythonの機械学習ツールを使って画像や音声データを分類するところまでが学べる入門講座となっています。

Python×AI・機械学習入門編のレッスン内容


Python×AI・機械学習入門編1: 機械学習の概要を知ろう

01:機械学習の概要を知ろう

このレッスンと機械学習の概要を解説します。彼女が機械学習について教えてくれるスヴェータ(CV:上坂すみれさん)です。

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後のチャプターで実践する分類や教師あり学習に関する解説があります。

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以下のようなライブラリも実際に使いながら学習を進めていきます。

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02:PythonとJupyter Notebookを使ってみよう

Jupyter Notebookと呼ばれるPythonを使ったコーディング・実行・確認やコード管理などができるツールを使ってみましょう。

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Jupyter NotebookでPythonの数値計算ライブラリNumpyやグラフ描画ライブラリMatplotlibを使って、実際に計算をしたりグラフを表示させたりしてみましょう。

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02.からは動画のあとに演習課題が出てきます。動画で学んだ内容を理解できているか確認してみましょう。02.では、Jupyter Notebookで計算やグラフ描画をやってみる演習課題があります。

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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いていくのかを整理します。

教師あり学習で、「ぱいじょ!」という漫画から切り取られた画像に「霧島京子」が映っているか否かの分類を行います。

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霧島がいるかどうかをひもづけた教師データを作成します。

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演習課題でも、画像の分類データを作成する方法が習得できているか確認してみましょう。

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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す。

まず、コンピューター上で画像データがどのように扱われているのかを学びます。画像はピクセルによって構成され、色はRGBをどれだけ混ぜ合わせるかで表現されています。

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Numpyを使って画像のヒストグラムを描画させてみましょう。

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演習課題では、画像をグレースケールにしたり、Numpyを使って二次元配列を一次元配列に変換したりする問題が出題されます。

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05:scikit learnで学習と予測を行おう

ここまでに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させてみます。

期待する分類結果の一覧CSVデータを、データの読み書きができるライブラリPandasを使って読み込んでみましょう。

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Pythonの機械学習ライブラリscikit learnも使います。

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K近傍法(k-NN)というアルゴリズムを使って、画像のピクセル値を教師データとして学習させ、実際に画像を分類させてみます。

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演習課題では、CSVデータの読み込み方を復習してみましょう。

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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ます。

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05とは違い、ヒストグラムを特徴ベクトルとして学習させます。05で画像のピクセル値をそのまま学習させていたときと、分類の精度を比べてみましょう。

Python×AI・機械学習入門編2: 話者認識をしよう

01:話者認識の概要を知ろう

後のチャプターで実践する話者認識やテストデータに関する解説があります。

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以下のようなライブラリも実際に使いながら学習を進めていきます。

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02:SVMを利用してみよう

機械学習のパターン認識モデルSVMを使って分類をする手順についての解説があります。

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実際に分類の様子を描画する様子を見て、SVMによる分類のイメージをつかみましょう。

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演習課題ではgamma値を変更し、分類結果が変わるかどうか試してみましょう。

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03:話者認識に利用する音声データを確認しよう

音声データの高音のデータと低音のデータを描画して、違いを確認します。

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演習課題では、音声波形を描画してみましょう。

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04そのままの音声データで学習と予測をしてみよう

まずは音声データをそのままSVMに与えて、どのような結果が出るかを確認します。

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演習課題では教師データを読み込ませる練習をしてみましょう。

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05:フーリエ変換を利用して予測の精度を改善しよう

音声データをフーリエ変換することで、予測精度を向上させてみます。

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演習課題でも、音声データを変換した上で分類をしてみましょう。
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06:音声の時間別の特徴量を利用して予測の精度を改善しよう

音声データから時間ごとに複数の特徴量を取り出して利用することで、さらに予測精度の向上を目指します。

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フーリエ変換によるパワースペクトルだけでなく、音声の特徴量として知られているMFCCを利用してみましょう。演習課題では、長い音声データを使った分類に挑戦してみましょう。

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paizaラーニングPython×AI・機械学習入門編」では、上記のような内容の動画レッスンを2/28(月)までの期間限定で全編無料公開中しています。

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。


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paizaラーニング」では、未経験者でもブラウザさえあれば、今すぐプログラミングの基礎が動画で学べるレッスンを多数公開しております。

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そしてpaizaでは、Webサービス開発企業などで求められるコーディング力や、テストケースを想定する力などが問われるプログラミングスキルチェック問題も提供しています。

スキルチェックに挑戦した人は、その結果によってS・A・B・C・D・Eの6段階のランクを取得できます。必要なスキルランクを取得すれば、書類選考なしで企業の求人に応募することも可能です。「自分のプログラミングスキルを客観的に知りたい」「スキルを使って転職したい」という方は、ぜひチャレンジしてみてください。

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