機械学習チュートリアル：最初からMLを学ぶ

人工知能（AI）および機械学習（ML）ソリューションの展開は、さまざまなビジネスプロセスを前進させ続けており、顧客体験の向上が最大のユースケースです。

今日、機械学習にはさまざまなアプリケーションがあり、それらのほとんどは私たちが日常的に遭遇するテクノロジーです。 たとえば、Netflixまたは同様のOTTプラットフォームは、機械学習を使用して各ユーザーの提案をパーソナライズします。 そのため、ユーザーが犯罪スリラーを頻繁に見たり、同じものを検索したりすると、プラットフォームのMLを利用したレコメンデーションシステムが、同様のジャンルの映画をさらに提案し始めます。 同様に、FacebookとInstagramは、頻繁にやり取りする投稿に基づいてユーザーのフィードをパーソナライズします。

このPython機械学習チュートリアルでは、機械学習の基本について詳しく説明します。 また、初心者に概念を紹介するための簡単なディープラーニングチュートリアルも含まれています。

機械学習とは何ですか？

「機械学習」という用語は、1959年に、コンピューターゲームと人工知能の先駆者であるアーサーサミュエルによって造られました。

機械学習は人工知能のサブセットです。 これは、ソフトウェア（プログラム）がデータから学習し、パターンを解読し、人間の干渉を最小限に抑えて意思決定を行うことができるという概念に基づいています。 言い換えると、MLは計算科学の分野であり、ユーザーが膨大な量のデータをアルゴリズムにフィードし、システムに入力データに基づいてデータ駆動型の決定を分析および実行させることができます。 したがって、MLアルゴリズムは事前に決定されたモデルに依存せず、代わりにフィードされたデータから情報を直接「学習」します。

ソース

簡単な例を次に示します–

色、花びらの形、またはその他の特性に基づいて花を識別するプログラムをどのように作成しますか？ 最も明白な方法は筋金入りの識別ルールを作成することですが、そのようなアプローチでは、すべての場合に理想的なルールを適用できるわけではありません。 ただし、機械学習はより実用的で堅牢な戦略を採用しており、事前に決められたルールを作成する代わりに、さまざまな花のデータ（画像）をフィードしてシステムをトレーニングします。 したがって、次にシステムにバラとヒマワリが表示されたときに、以前の経験に基づいて2つを分類できます。

機械学習の学習方法を読む–ステップバイステップ

機械学習の種類

機械学習の分類は、アルゴリズムが結果を予測する際により正確になることを学習する方法に基づいています。 したがって、機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの基本的なアプローチがあります。

教師あり学習

教師あり機械学習では、アルゴリズムにラベル付きのトレーニングデータが提供されます。 さらに、ユーザーはアルゴリズムに評価させたい変数を定義します。 ターゲット変数は予測したい変数であり、機能はターゲットを予測するのに役立つ変数です。 つまり、アルゴリズムに魚の画像を表示して「魚だ」と言ってから、カエルを表示してカエルであることを指摘するようなものです。 次に、アルゴリズムが十分な魚とカエルのデータでトレーニングされると、それらを区別することを学習します。

教師なし学習

教師なし機械学習には、ラベルのないトレーニングデータから学習するアルゴリズムが含まれます。 したがって、機能（入力変数）のみがあり、ターゲット変数はありません。 教師なし学習の問題には、同じ特性を持つ入力変数がグループ化され、データセット内の意味のある関係を解読するために関連付けられるクラスタリングが含まれます。 クラスタリングの例は、人々を喫煙者と非喫煙者にグループ化することです。 それどころか、スマートフォンを使用している顧客が電話カバーも購入することを発見することは協会です。

強化学習

強化学習は、機械学習モデルがアクションに対して受け取ったフィードバックに基づいて一連の決定を行うことを学習するフィードベースの手法です。 良いアクションごとに、マシンは正のフィードバックを受け取り、悪いアクションごとに、ペナルティまたは負のフィードバックを受け取ります。 そのため、教師あり機械学習とは異なり、強化モデルは、ラベル付けされたデータの代わりにフィードバックを使用して自動的に学習します。

また、機械学習とは何ですか、なぜそれが重要なのかを読んでください

機械学習にPythonを使用する理由

機械学習プロジェクトは、従来のソフトウェアプロジェクトとは異なり、前者には個別のスキルセット、テクノロジースタック、および詳細な調査が含まれます。 したがって、機械学習プロジェクトを成功させるには、安定性と柔軟性があり、堅牢なツールを提供するプログラミング言語が必要です。 Pythonはそのすべてを提供するため、ほとんどの場合、Pythonベースの機械学習プロジェクトが見られます。

プラットフォームの独立性

Pythonの人気は主に、プラットフォームに依存しない言語であり、Windows、macOS、Linuxを含むほとんどのプラットフォームでサポートされているという事実によるものです。 したがって、開発者は、Pythonインタープリターを必要とせずに、1つのプラットフォームでスタンドアロンの実行可能プログラムを作成し、それらを他のオペレーティングシステムに配布できます。 したがって、トレーニングマシン学習モデルは、より管理しやすく、より安価になります。

シンプルさと柔軟性

すべての機械学習モデルの背後には、ユーザーを威圧し、圧倒する可能性のある複雑なアルゴリズムとワークフローがあります。 しかし、Pythonの簡潔で読みやすいコードにより、開発者は言語の専門性を気にすることなく、機械学習モデルに集中できます。 さらに、Pythonは習得が容易で、複雑な機械学習タスクを処理できるため、プロトタイプの作成とテストを迅速に行うことができます。

フレームワークとライブラリの幅広い選択

Pythonは、開発時間を大幅に短縮するフレームワークとライブラリの幅広い選択肢を提供します。 このようなライブラリには、開発者が一般的なプログラミングタスクを実行するために使用する事前に記述されたコードがあります。 Pythonのソフトウェアツールのレパートリーには、機械学習用のScikit-learn、TensorFlow、Keras、汎用データ分析用のPandas、データ分析用のNumPyとSciPy、データ視覚化用の科学コンピューティング、Seabornなどがあります。

機械学習でのデータ前処理も学ぶ：従うべき7つの簡単なステップ

Python機械学習プロジェクトを実装する手順

機械学習を初めて使用する場合、プロジェクトに同意するための最良の方法は、カバーする必要のある主要なステップをリストアップすることです。 手順が完了したら、それらを後続のデータセットのテンプレートとして使用し、ギャップを埋めて、高度な段階に進むときにワークフローを変更できます。

Pythonを使用して機械学習プロジェクトを実装する方法の概要は次のとおりです。

1. 問題を定義します。
2. PythonとSciPyをインストールします。
3. データセットをロードします。
4. データセットを要約します。
5. データセットを視覚化します。
6. アルゴリズムを評価します。
7. 予測を行います。
8. 結果を提示します。

ディープラーニングネットワークとは何ですか？

ディープラーニングネットワークまたはディープニューラルネットワーク（DNN）は、人間の脳の模倣に基づく機械学習のブランチです。 DNNは、複数の入力を組み合わせて単一の出力を生成するユニットで構成されます。 それらは、シナプスを介して複数の信号を受信し、そのニューロンに活動電位の単一のストリームを送信する生物学的ニューロンに類似しています。

ソース

ニューラルネットワークでは、脳のような機能は、入力層、1つまたは複数の隠れ層、および出力層で構成されるノード層によって実現されます。 各人工ニューロンまたはノードには、関連付けられたしきい値と重みがあり、別の人工ニューロンに接続します。 1つのノードの出力が定義されたしきい値を超えると、そのノードがアクティブ化され、ネットワーク内の次のレイヤーにデータが送信されます。

DNNは、トレーニングデータに依存して、時間の経過とともに精度を学習および微調整します。 これらは堅牢な人工知能ツールを構成し、高速でのデータ分類とクラスタリングを可能にします。 ディープニューラルネットワークの最も一般的なアプリケーションドメインの2つは、画像認識と音声認識です。

今後の方向性

Face IDを使用してスマートフォンのロックを解除したり、映画を閲覧したり、Googleでランダムなトピックを検索したりする場合でも、現代のデジタル主導の消費者は、スマッターの推奨事項とより優れたパーソナライズを求めています。 業界やドメインに関係なく、AIはユーザーエクスペリエンスの向上に重要な役割を果たし続けています。 それに加えて、Pythonのシンプルさと汎用性により、AIプロジェクトの開発、デプロイ、メンテナンスがプラットフォーム間で便利かつ効率的になりました。

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