AIの流行に乗ってAI開発の参考書を買った
こんにちは、こんばんわ
まず初めにこの記事は「横浜医療情報専門学校Advent Calendar 2018」の1日目の記事になっています。（投稿日が遅れております）
今年からプログラミングクラブに入ったのにも関わらず、開発は１つしかしてない不真面目者です。おまけにその開発物をブログにすることもせず、今年が終わろうとしてます。orz
→この開発物はいずれブログにあげたいです。頑張ります。
と久々の記事なのでどうでもいい今年の振り返りをしつつ、クラブ恒例のAdvent calenderが始まりました！
先陣を切って書くつもりが早速、出遅れてしまいました…（クラブのみんなごめんなさい）
では、長くなりましたが、本題です！
記事のタイトル通り、どこにいってもAIという単語を耳にするご時世なので、AIに興味が湧いたので、AI開発の参考書を買いました！
私が買ったのはこちらの「すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」です。
まだ私も１章の途中までしか読んでないので、途中までの簡単なまとめを書きたいと思います。
機械学習とは
１言でいうなら、人間と同じことをコンピュータで実現させること
例）リンゴとミカンの判定
元来のプログラム・・・あらかじめ、人間側で赤色が４割を超えていればリンゴであり、橙色が４割を超えていればミカンと決めてプログラミングする
機械学習・・・事前に大量のデータを与えて、識別器で識別させて法則性を見出させる
機械学習でできること
分類(classification)・・・与えられたデータの分類
回帰(regressuon)・・・過去からの実績から未来の値を予測
クラスタリング(slustering)・・・データを似たものの集合に分類
推薦(recommendation)・・・データの関連情報を導き出す
次元削除(dimensionality reduction)・・・データの特徴を残して削除
具体的には
画像解析や音声解析、テキスト解析ができるそうです！
機械学習に種類あり！
機械学習には種類があります
・教師あり学習
・データと共に正解が与えられる
・未知のデータに対して予測を行う
→犬の画像を犬という答えとともにみて規則性をおぼえ予測する（算数の問題をひたすら解いておぼえるイメージ）
・教師なし学習
・正解データは与えられない
・未知のデータから規則性を発見する
→犬の画像だけをみてそこから規則性をおぼえ予測する（赤ちゃんが自然と物事をおぼえるイメージ）
・強化学習
・行動により部分的に正解が与えられる
・データから最適解を見つける
→例えば、ロボットの歩行制御を行うこととして、コケた時に「次はもっと重心を右にとろう！」というような変更を自分で学習するイメージ
ここまでが１章-1の内容です
まとめ
・機械学習を行うことで、様々なデータが活用できる！
・画像、音声、テキストなどに活用可能！
・機械学習は計算により導き出される！
AI開発において色々調べてもネットでは出てこなくて、仕方なく買った感じでしたが、今回書いたものは機械学習の概要部分でネットに多く出回っています。しかし、概要さえも私は、よく知らずにとても勉強になりました！
次回は、実際に簡単な機械学習を実装したものを手順通りに作ってみたいと思います！！
ではではー
この参考書のポイントをまとめた記事がありましたので、そちらの記事も参考までにどうぞ！！
・PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方【1章】 - Qiita
・PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方【2章】 - Qiita
