機械学習についての勉強 7日目
7日目は前日に引き続きscikit-learnによる文字認識、
同じくscikit-learnによる株価分析について学んだ
日曜日だから時間は(お酒が飲みたくなって)勉強時間は短め
学んだ内容
- scikit-learnによる画像認識(前日の講座の続き)
- scikit-learnによる株価分析
scikit-learnについて
まぁscikit-learnって色々できるんだなぁということを昨日に続き感じた
関数の使い方を知ればプログラミングの面で負荷が少なくなりそう
今日の講義で出てきたのは
- 分類結果である正解率をレポート表示
- 誤認識のマトリックスを表示(0から9までの文字認識でデータがどの数字と認識されたのか、合計した値を表示)
こんなことが数行でscikit-learnにやってもらえるのだからすごい
もちろんscikit-learnに処理させるためのデータは準備が必要だけど、それでもすごい
所感
scikit-learnすごいと思うと同時にその仕組みを勉強しないといけないとも感じた
なぜ画像認識にサポートベクターマシーンを使うのか、もっと他に適したアルゴリズムはないのか、など
Udemyで購入した1つ目の講座についてはほぼ完了で、残りはおまけ的な感じ
とりあえず1つ目をすべて終えてから2つ目、3つ目と学んで
「機械学習とはこんな感じか」という感覚を身につけたい
あと日曜日は明るい内からお酒飲みたくなるのはなんででしょうね
