機械学習／深層学習のプログラミングの際に役に立つ情報や、プログラム例を示したいと思います。
前半は、学習に役に立つ「Youtube の動画」や、ブログ「記事」の紹介を、後半は、自分で入力したプログラムを掲載します。
「Youtube の動画」並びに「記事」
＜Youtube の動画＞
・【完全版】Python基礎力を圧倒的に向上させる特訓100問
非常に素晴らしい動画だと思います。短い時間に端的に要点が説明されています。下記の目次から、必要な項目を選んで学習しても良いと思います。何度も繰り返し学習すると更に良いと思います。なお、学習環境としては、「Jupyter Lab」が必要となります。
| 00:36 準備 03:32 文字列 16:33 リスト 25:01 辞書 30:07 制御構文（if文） 34:03 制御構文（for文） 42:24 例外処理 50:45 クラス 01:01:40 ファイル操作 01:05:49 Pythonでosを操作 01:20:37 NumPy 01:28:40 Pandas 01:57:04 Matplotlib 02:05:42 datetime 02:13:19 other |
おすすめは、何と言っても「Pandas」の動画です。シリーズもので、全部で14の動画があります。一つひとつが非常に良くできており、時間はかかりますが「Pandas」の学習にはとても良いと思います。
動画の場所ですが、「動画」タグをクリックして動画一覧を表示させ、下の方にあります。大量の「１分で解説」とその他の動画を飛ばして、青帯の動画を見つけてください。
＜記事＞
・第１回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう…（前編）
～
第11回 機械学習の評価関数（二値分類／多クラス分類用）を理解しよう
こちらは、「Tensorflow 並びに Keras」についての詳細なブログ記事になります。現時点で、連載記事は１１回（記事番号と異なる）になっています。全ての記事を読むためには、事前登録（無料）が必要ですが、登録なしでもだいたいの記事は読むことができます。
私には、かなりハイレベルでしたが、内容がよくまとまっており、図解も丁寧で、おすすめできる記事だと思います。フレームワークを使って、実用的なプログラムを書きたい人には、導入記事として非常に優れていると思います。
ブログ制作者が、自らの学習のために作成したメモのような記事です。私が言うのも変ですが、あまり役に立たないと思います。
自分で入力したプログラム
始めにお断りしておきます。
ここに掲載されているプログラムは、YouTube の動画や、ブログの記事、書籍に掲載されたプログラムをもとに、ブログ制作者が書き直したプログラムです。従って、オリジナルではありません。出典がはっきりとしているプログラムは、それを示させていただきます。
| ファイル名 | ～ プログラムの内容説明 ～ | 備考 |
| プログラム１ | Fashion MNIST の Seqential モデルによる学習と評価並びに検証 | 完了 |
| プログラム２ | インターネットから学習データを手に入れる | 完了 |
| プログラム３ | データセットを研究、可視化して理解を深める | 完了 |
| プログラム４ | 機械学習アルゴリズムが処理しやすいようにデータを準備する | 完了 |
| プログラム５ | 準備中 |
プログラム１ Fashion MNIST の Seqential モデルによる学習と評価並びに検証
| 説明 | 機械学習 Python Program using Tensorflow & Keras Fashion MNIST の Seqential モデルによる学習と評価並びに検証 |
| 言語 | python / jupyter lab |
| 出典 | scikit-learn、Keras、Tensorflow による 実践機械学習 第２版 発行：オライリー・ジャパン 発売：オーム社 定価：4,800円＋税 |
| 形式 | PDF V.1.4 |
プログラム２ インターネットから学習データを手に入れる
| 説明 | 機械学習 Python Program インターネットから学習データを手に入れる |
| 言語 | python / jupyter lab |
| 出典 | scikit-learn、Keras、Tensorflow による 実践機械学習 第２版 発行：オライリー・ジャパン 発売：オーム社 定価：4,800円＋税 |
| 形式 | PDF V.1.4 |
プログラム３ データセットを研究、可視化して理解を深める
| 説明 | 機械学習 Python Program データセットを研究、可視化して理解を深める |
| 言語 | python / jupyter lab |
| 出典 | scikit-learn、Keras、Tensorflow による 実践機械学習 第２版 発行：オライリー・ジャパン 発売：オーム社 定価：4,800円＋税 |
| 形式 | PDF V.1.4 |
プログラム４ 機械学習アルゴリズムが処理しやすいようにデータを準備する
| 説明 | 機械学習 Python Program 機械学習アルゴリズムが処理しやすいようにデータを準備する |
| 言語 | python / jupyter lab |
| 出典 | scikit-learn、Keras、Tensorflow による 実践機械学習 第２版 発行：オライリー・ジャパン 発売：オーム社 定価：4,800円＋税 |
| 形式 | PDF V.1.4 |