Pythonで機械学習・人工知能(AI)プログラミング入門 | scikit-learn SVM 学習データの確認〜画像認識(数値予測)編

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Python AIプログラミング初学者向けのチュートリアル動画です。 Python(パイソン)機械学習ライブラリのscikit-learn(サイキットラーン:sklearn)を使って、手書き数字画像の学習データの確認から、画像認識アプリ開発・プログラミング(数字認識・数値認識)までを解説しています。  画像認識では、機械学習(Machine Learning)の教師あり学習(Supervised learning)のパターン認識モデルの サポートベクトルマシーン(サポートベクターマシーン - Support Vector Machine:SVM)を使っています。 AI application prigramming etc:scikit-learn Support Vector Machine(SVM) tutorial for beginners. 【動画の内容】 1.scikit-learn学習用データのチュートリアル 0:04 :scikit-learnの学習データの読み込み・表示 1:55 :scikit-learnの数値データの画像化(1つ版) 4:49 :【複数版】scikit-learnの数値データの画像化 2.画像認識アプリの作り方 7:24 :【画像認識】scikit-learnで数字予測AIプログラミング 12:44 :【画像認識アプリ】scikit-learnで数字予測AIアプリ開発 動画で紹介しているPythoon AIのサンプルコードや、「 0〜9 」のサンプル画像ファイルを、はじめてのコンピュータ・パソコンのサイトの、 Pythonで機械学習・人工知能(AI)プログラミング入門 | 数字の画像認識(anaconda - Jupyterノートブック版) http://fanblogs.jp/hajimetecpc/archive/802/0 の記事に掲載しておきましたので、AI制作の際の時間短縮など必要に応じてご活用ください。 開発環境は、無料で使えるmacOS・Windows・Linux対応の「 Anaconda 」(アナコンダ)というディストリビューション(パッケージ)を利用して、統合開発環境(IDE:Integrated Development Environment)「 Jupyter notebook 」(ジュピターノートブック)を使って、Python3プログラミングを実行しています。 日本の方で、ディープラーニング(深層学習)をはじめとした機械学習・人工知能(AI)関連のプログラミング学習を始めるきっかけとなることがありましたら幸いです。 Music by RehabC(GarageBand:ループ音源にて作成) #人工知能プログラミング #Python機械学習

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