ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい！人工知能・機械学習入門講座（教師あり学習編）

マシュラルの内容を簡単にまとめると、以下のようになります。

はじめに

• 機械学習の基本概念とその応用例を紹介する。
• PythonのPandas, Scikit-learn, Matplotlib, NumPyといったライブラリの使い方を学ぶ。
• 機械学習の学習プロセス（目的定義、データ準備、モデルの学習、評価、改善）の理解を深める。

教師あり学習（回帰）

1. 最小二乗法

   • 回帰の基本として最小二乗法を学ぶ。
   • 決定木やランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど他のモデルとの比較を行う。

2. 事前準備

   • データ整形（missing value handling, outlier detectionなど）
   • データ分割（特徴量と目的変数の区別、トレーニングセットとテストセットの分け方）

3. 評価

   • 決定係数(R^2)や平均二乗誤差(MSE)などの評価指標を用いる。

4. 改善

   • 標準化、多重共線性の問題解決、過学習の防止などの改善策を実施する。

教師あり学習（分類）

1. 単純パーセプトロン

   • 誤差逆伝播法を含む単純パーセプトロンのモデル作成方法を学ぶ。

2. 決定木

   • ジニ係数や、ハ（Hung, Hung, Ha）というモデルの学習方法を学ぶ。

3. サポートベクターマシン（SVM）

   • サポートベクターマシン（SVM）のモデル作成方法を学ぶ。

4. 事前準備

   • データ整形、データ分割などの同様の手順を実施する。

5. 評価

   • 正確率（Accuracy）、精度（Precision）、F1スコア（F1 Score）などの評価指標を用いる。

6. 改善

   • ハードルの検出、グリッドサーチ（Grid Search）などの改善策を実施する。

ボーナスレクチャ

• 追加の学習内容がありますが、具体的な課程です。この部分は、特定の手順やアルゴリズムを試してみる機会を提供しまう。 全体の学習プロセスは、以下のような流れに整されています。

1. 目的定義
2. 事前準備（データ収集）
3. 事前準備（データ整形）
4. 事前準備（データ分割）
5. 学習
   • モデルの選定、フィニシなどを行う。
6. 評価
   • 学習結果の品質を検証する。
7. 改善
   • モデルのパラメータ調整や、手法の変更を行う。 これらのステップに従し、PythonのScikit-learnを用いた機械学習の実践的な体験を行うことが目指す。