Скачать или смотреть 「Scikit-learnの特徴」と「数理的理解の重要性」について解説【Python × Scikit-learnで機械学習超入門1-1】

■今回の説明資料
https://python.joho.info/scikit-learn...
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■目次
0:00 はじめに
0:36 Scikit-learnの特徴
2:01 本動画シリーズの方向性
3:02 「数理的理解」とは?
4:45 数理的理解がなくてもプログラムは動かせる
6:35 数理的理解が「必要な理由」
12:02 おすすめの学習方法（数理を避けすぎない）

■次の動画
   • 「AI」と「機械学習」の違いとは？機械学習の基本用語について解説【Python × ...  

■再生リスト
   • Pythonライブラリ「Scikit-learn」で学ぶ機械学習超入門  

■動画概要
Scikit-learn（読み：サイキットラーン）は、Pythonで機械学習を行うための代表的なライブラリです。シンプルで使いやすく、学習から実務まで幅広く活用されています。主な特徴は以下のとおり。

①幅広いアルゴリズムに対応
・線形回帰、SVM、ランダムフォレスト、k-NN、クラスタリング（k-meansなど）といった様々なアルゴリズムが利用できます。

②データ構造が扱いやすい
・NumPy配列やPandasデータフレームに対応しているため、他のライブラリとデータの受け渡しがしやすい

③学習コストが低い
・シンプルかつ一貫性がある（「学習→予測→評価」の流れでAPIを呼び出して使用する）ため、直感的で使いやすいです。
・日本語の情報量も多く、公式ドキュメントや解説書なども充実しています。

④商用利用可能
・BSDライセンスなので、条件を満たせば商用利用可能。

■本シリーズの方向性
「Scikit-learn」は学習コストが低いため、機械学習の数理的な理解がなくてもプログラムを動かすことは可能です。ただし、それは 「とりあえず使える」にすぎず、「数理を理解して使える」こととは大きな差があります。最初は難しく感じるかもしれませんが、数理的な理解が深まると「多様な問題を解決するための最適な使い方」ができるようになり、応用力が身につきます。

本シリーズでは「Scikit-learn」の使い方に加えて、各手法のコアとなる数理についても解説します。

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