機械学習についての勉強 6日目
6日目はscikit-learn(さいきっとらーん)による画像データの分類、
文字認識について学んだ(途中)
scikit-learnすげぇ
学んだ内容
- scikit-learnの概要
- scikit-learnの導入方法
- 線形サポートベクターマシーンの概要(サポートベクターマシーンはニューラルネットワークのような、機械学習のアルゴリズムの1つ)
- scikit-learnによる画像の分類
- scikit-learnによる文字認識(途中)
scikit-learnについて
scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリの1つで、データ分析のためのツール
統計や機械学習についてのツールが充実しているらしい
scikit-learn内には機械学習のためのサンプルデータも含まれており、
それを利用してUdemy内の動画では分類、文字認識を行った
clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(iris.data, iris.target)
こんな2行でサポートベクターマシーンによる訓練が出来てしまうなんて…
今回はサンプルデータであり、分類に必要なデータは用意されていたものの
実際に自分でやろうとしてもそこまで負荷が高くないように感じた
所感
scikit-learnすごい
最初にUdemyで買った他の動画でもscikit-learnを扱っているので楽しみになってきた
なんか色々できそう感がすごい、触りだけしかやってないのにすごいと感じる