機械学習&ディープラーニング入門(データ構造編)

 
 
 

機械学習&ディープラーニング入門(データ構造編)

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、Pythonプログラミングも初めての人に向けて、Pythonでデータを取り扱うための基礎知識として、「リスト」や「NumPy」「数学のテンソル」について分かりやすく紹介する連載。


『機械学習&ディープラーニング入門』について

 本連載を含む『機械学習&ディープラーニング入門』には、「概要編」「コンピューター概論編」「作業環境準備編」「Python編」「データ構造編(本連載)」があり、実践的な続編として『初めてのニューラルネットワーク&ディープラーニング実装(TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門) 』があります。


  • 記事数 全4回【完結】 (推定学習時間 1時間30分)
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
  • ターゲット読者 こんな方にお勧め:
    • 初めてディープラーニングや機械学習を学び始めるが、Pythonも初めて学ぶ方
  • ゴール 学習内容:
    • AIのデータ構造としてNumPyと数学計算について学べる

はじめに ― 本連載の読み方

 AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、Pythonプログラミングも初めての人に向けて、「リスト」や「NumPy」といった、AIでのデータ取り扱いの基礎を紹介する連載記事です。

 Lesson 1では、「データはどう表現できるのか?」をテーマに、多次元リスト型のデータ構造に関する基礎の基礎を紹介します。

 Lesson 2では、機械学習の現場で広く活用されているライブラリ「NumPy」の概要から、「多次元配列(ndarray)」データを作成する方法を説明します。また、類似のライブラリ「Pandas」についての概要も紹介します。

 Lesson 3では、NumPyの「多次元配列」と数学用語の「テンソル」の関係を説明し、NumPyの「数学計算」について紹介します。

 Lesson 4では、これまでの3回分のLessonのポイントを、箇条書きで短く書い出しています。記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。

目次

はじめに ― 本連載の読み方
索引・INDEX

Lesson 1. 機械学習を始めるための、Pythonデータ構造「多次元リスト」入門

Lesson 2. 機械学習に欠かせない、NumPy入門と「多次元配列(ndarray)」

Lesson 3. NumPyによる数学計算と、数学用語の「テンソル」

Lesson 4. 「AIのデータ構造となるNumPyの多次元配列と、数値計算」の基礎まとめ

 

索引・INDEX

キーワードを手掛かりに連載記事内を検索するための (いわゆる )です。
上部メニューの[Keywords]コーナー(= )とは別物です。

 

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