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S06 t1 python学習奮闘記#4
みんなのPython勉強会#6 Talk 1:「私のPython学習奮闘記#4 〜機械学習編〜」 阿久津剛史（Start Python Club）
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S06 t1 python学習奮闘記#4
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- 2. 自己紹介 • 阿久津 剛史 Twi7er @akucchan_world • 某メーカー勤務 – 元光通信エンジニア – 現マーケティング担当 • Python経験1年弱 – 趣味と実益に生かそうと勉強中 2
- 3. 学習奮闘記バックログ 3 バックログ 内容 #1 学習方針 • 参考書 • インターネット • コミュニティ（勉強会、仲間） #2 データ解析 • Pythonによるデータ分析 • ExcelとPythonの比較 • オープンデータの解析 #3 トラブルシューティング • 初心者の悩み • トラブル解決策 • モチベーションの維持 バックログ資料はこちら h7p://startpython.connpass.com/presentaJon/
- 4. Contents 1. データサイエンスとの出会い 2. Python x 機械学習 3. 基本スキルの習得 4. Pythonによる実践 5. 今後の課題 6. まとめ 4
- 5. Contents 1. データサイエンスとの出会い 2. Python x 機械学習 3. 基本スキルの習得 4. Pythonによる実践 5. 今後の課題 6. まとめ 5
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- 7. データサイエンスってなに？ トーマス・H・ダベンポート、 『データ・アナリティクス3.0 』 • ビッグデータのインパクト • ビジネス事例（GE、UPSなど） • 関連技術 • Python • 機械学習 • 自然言語処理 7
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- 9. Contents 1. データサイエンスとの出会い 2. Python x 機械学習 3. 基本スキルの習得 4. Pythonによる実践 5. 今後の課題 6. まとめ 9
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- 11. Python学習歴 11 2014/7 2014/10 2015/1 2015/4 2015/7 教科書 『Pythonスタートブック』 中断 オンラインコース MIT 6.00.1x/2x 勉強会 Start Python Club 2015/10 ☆ Start
- 12. Python学習曲線 12 2014/7 2014/10 2015/1 2015/4 2015/7 スタート ブック 中断 オンライン コース Start Python Club 2015/10 レベル 初級者：コードが読める 中級者：実務に使える 上級者：自由に書ける
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- 16. 機械学習の理論は難解 16 • テキストは豊富 – 『パターン認識と機械学習』 （通称：PRML） – 講談社、『機械学習プロフェッ ショナルシリーズ』 • 理解は難解 – 大学レベルの数学（線形代数、 解析、統計学） • 実務まで遠い – 初心者にはプログラミングも 課題
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- 18. 私の学習戦略 • 方針 – 理論の基礎レベルはつかもう – コード実習を重視 18 理論基礎 • 参考書 • オンライン学習 コード実習 • 参考書 • Scikit-learn公式サイト
- 19. Contents 1. データサイエンスとの出会い 2. Python x 機械学習 3. 基本スキルの習得 4. Pythonによる実践 5. 今後の課題 6. まとめ 19
- 20. 『実践機械学習システム』 著者： Willi Richert, Luis Pedro Coelho • scikit-learnを中心とした Pythonによる機械学習 • 多くのコード例 • 原本はVer.2でPython 3.xに 対応。サンプルコードも大幅 改訂。 • ただしタイポなど多いので要 注意 20
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- 23. Intro to Machine Learning 23 • Stanford Univ.の自動運転車の研究者が講師 • 約10週間のコース • プログラミング（Python）、統計に関する基本的 な知識が履修要件 h7ps://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120
- 24. Stanford University: Machine Learning 24 • Stanford Univ.の研究者、百度（Baidu）のチーフ サイエンティストが講師 • 11週間のコース • 機械学習の全般的なスキルを学習する h7ps://www.coursera.org/learn/machine-learning/
- 25. Contents 1. データサイエンスとの出会い 2. Python x 機械学習 3. 基本スキルの習得 4. Pythonによる実践 5. 今後の課題 6. まとめ 25
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- 27. Iris Flower Data Set • 3種のアヤメ（Iris）の特徴量 を収集したデータセット • Ronald Fisherが1936年の論 文で紹介 • 線形判別分析（LDA）を適用 • UCI ML Repositoryに収録 • 150件のデータ • 機械学習の入門用データ セットとして利用されている 27 h7ps://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set Iris setosa Iris versicolor Iris virginica
- 28. Irisデータセット 28 sepal length がく片 長さ sepal width がく片 幅 petal length 花弁 長さ petal width 花弁 幅 class 品種 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 4.9 3 1.4 0.2 Iris-setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 5 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa … … … … … h7p://sebasJanraschka.com/ ArJcles/2014_python_lda.html 特徴量 (Features) ラベル (Label)
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- 31. その他のデータセット 31 Method Contents load_boston() Boston市内の不動産価格のデータセット。 部屋の広さ、周辺の犯罪率などの特徴量が ある。回帰分析に用いる。 load_diabetes() 糖尿病患者のデータセット。年齢、入院履歴 などの特徴量がある。回帰分析に用いる。 load_digits() 0〜9の手書き文字の画像データ。8x8の画 像データ1797個で構成。分類に用いる。 load_linnerud() 重回帰用のデータセット。20個の3次元特徴 量と3次元の回帰対象のセット。
- 32. Contents 1. データサイエンスとの出会い 2. Python x 機械学習 3. 基本スキルの習得 4. Pythonによる実践 5. 今後の課題 6. まとめ 32
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