お帰りなさい｡
これまで､ 機械学習のステップを学んできたわけです｡
そして､ 機械学習に関する理論も学びました｡
最後に､ 機械学習について学ぶために､ どのようなツールを使えば､ 最終的に演習やプロジェクトを始めることができるのでしょうか｡
Pythonには大きなコミュニティがあり､ 簡単で表現力豊かな言語なので､
機械学習を本当に速く､ 効率的に行うためのライブラリやモジュールがたくさんあります｡
機械学習ができる言語がPythonだけというわけではないのです｡
Pythonには､ 機械学習を行うためのツールが現在最も充実しているということです｡
では､ これらのツールは何なのか｡
1つ目はNumPyです｡
そして､ 機械学習といえばnumpyは絶対に欠かせない存在です｡
Pythonでリストや配列を使うためのライブラリで､ 特に機械学習で非常によく使われる多次元配列が特徴です｡
ということで､ 今回はNumPyを使用します｡
そして､ 次はパンダです｡
そして､ pandasはデータ解析と呼ばれるものに使われます｡
PANDASでは､ このデータフレームを利用して､ 行と列を持つ表形式でデータを操作する機能を提供しています｡
つまり､ 普段からpandasを使ってCSVファイルを読み込むようになるのです｡
このデータをデータフレームと呼ばれるものに抽出し､ このデータフレームを使ってあらゆる素晴らしい変換や集計を行うことができるのです｡
その方法は､ 次のビデオで紹介しますのでご安心ください｡
リストや配列を扱うNumPyと､ 表形式のデータ､ つまりCSVファイルを扱うpandasがあります｡
そして､ サイキックラーン､ サイキックラーンです｡
それは本当にエキサイティングなことですか？
サイキックライブラリとサイキックをインポートするモデルパーツを作成します｡
ご覧のように､ さまざまなアルゴリズムがあらかじめ組み込まれています｡
ですから､ このライブラリをインポートするだけで､ 分類､ 回帰､ クラスタリングができるのです｡
そして､ マッドプロットリブのようなものを使うのです｡
さて､ map plot libは､ また別のライブラリで､ チャート作成ライブラリと呼ばれるものです｡
データをきれいにビジュアル化することができるのです｡
また､ Map libの上に構築された多くのツールは､ 私たちが望むさまざまな方法でデータを視覚化するのに役立っています｡
最後に､ 必要な2つの重要なツールは､ まず､ Jupyter Notebooksです｡
開発環境編でAnacondaの話をしましたが､ Anacondaをインストールすることで､ Jupyterノートブックにアクセスできるようになることを覚えていますか？
Jupyterノートブックでは､ 今まではPi CharmやSublime Text､ Visual Studioのコードでコードを書いていたので､
本当に､ 本当に便利なんです｡
Jupyter Notebookは､ 機械学習やデータサイエンスを行う際にとても便利です｡
なぜなら､ これから説明するように､ コードをステップスルーして実際に出力し､ これまで行ってきたことをすべて追跡できるからです｡
また､ Sublime Textや円グラフのようなテキストエディタではできない､ ビジュアル化されたものを見ることができます｡
そのため､ データ分析の各段階を経て､ ノートブックを視覚化し､ 社内のさまざまな人に渡して､
ストーリーを作り､ それを共有することができる可能性があるのです｡
つまり､ より良いコミュニケーションを取るためのノートなんです｡
そして､ データサイエンスや機械学習の分野では､ 今やかなりスタンダードになっている､ 非常に重要なツールです｡
このビデオは､ この後数回にわたって使用する重要なツールです｡
しかし､ どれもPythonと相性がよく､ Pythonが機械学習コミュニティーの標準になったのはそのためです｡
最後のピースは､ そのデータの権利ですが｡
データを取り込んでクリーニングする際､ 一番大変なのは実際にデータを収集することだという話をしました｡
機械学習について学ぶためには､ 実際に扱うデータが必要です｡
私たちはFacebookやAmazon､ GoogleやAppleではありませんが､ Kaggleという便利なツールもあります｡
Kaggleは機械学習の専門家のコミュニティで､ コンペティションを行ったり､ 他の人のJupyterノートブックを見たりすることができますが､
データセットも用意されています｡
つまり､ データへの自由なアクセス､ オープンにされた膨大な量のデータへのアクセスが可能になったのです｡
ボストンの犯罪やPGAツアー､ ブラジルのガソリン価格について知りたい場合は､ 実際にこれらのデータセットを無料でダウンロードし､
機械学習で遊べるようにすることができます｡
そして､ 次のビデオでそれを実現します｡
とりあえず､ Jupyterノートブックをもう一度用意しておいてください｡
開発者環境のセクションで設定方法を確認し､ Kaggleで無料アカウントを作成して､
実際に手を動かしてコーディングしてみましょう｡
次回作で見ます｡
バイバイ｡