なんてこった｡
やりましたね｡
悪くはないでしょう？
つまり､ 新しいコンセプトがたくさんあり､ 機械学習はそれだけで1つのコースになるような大きなトピックなのです｡
でも､ 機械学習の本質を絞り込むことができたので､ MLと言われると何が起こっているのか､
理解していただけたかと思います｡
私たちは単にこれらのステップをこなしているだけで､ これらのステップすべてについて学んだので､ 今度はあなたがそれらを改善し始め､
おそらく各ステップで改善する方法を学ぶことができるのです｡
さて､ ここでちょっとしたノートを作ってみましたので､ 実際にたどってみてください｡
また､ 虹彩のデータセットを表示し､ 自分で調べることができるように､ map plot libを使って可視化もしました｡
しかし､ ここで重要なのは､ Jupyterノートブックを使って､ データを可視化し､ データを操作し､ データをきれいにすることです｡
そして､ 徐々にデータについて学び始めると､ データをテストするために予測を行い､ このデータセットでモデルを訓練し､
できれば重要なビジネス上の意思決定を行えるところまで持っていきたいと思っています｡
この虹彩のデータセットは､ AmazonやGoogleのような企業にとって必ずしも有用ではありませんが､
この基本原理を使えば､ 花の種類を検出するだけのモデルから､ あらゆる種類の画像を検出するモデルへと能力を高めることができるようになるのです｡
画像認識も､ 自動運転車も､ すべて同じ原理で動いています｡
しかし､ 結局のところ､ 私たちがやっていることは､ モデルや関数を作り､ その入力と私たちの出力の一部を与えて､
その機能をどれだけうまく作れるかを見ているに過ぎないのです｡
そして､ 私たちがやっていることは､ 関数作成者から､ 単にデータアグリゲーターや､ 入力をあちこち変えて関数をできるだけ良くしようとする人たちへと移行しているのです｡
さて､ 機械学習の話題は本当に､ 本当に膨大です｡
しかし､ 重要なのは､ たくさんのツールがあること､ そして､ 機械学習を本当にうまくやるためには､
大きなデータセットが必要だということです｡
マイクロソフト､ アマゾン､ ネットフリックスといった企業は､ 機械学習が非常にうまく､
機械学習に多くの資金を投入することができます｡
カスタムモデルを作成することもできますが､ これらの大手企業は､ 再トレーニング可能なモデルなども提供しています｡
それは､ ビジョンのような非常に一般的なモデルです｡
AutoML Visionは､ 学習することができますが､ 最初は少なくともベースモデルを作成してくれていますし､ 基本的にすべてを行ってくれる学習済みモデルを使うこともできます｡
プラグアンドプレイで簡単に使えるモデルで､ Googleが収集したすべてのデータの恩恵を受けることができるのです｡
ただ､ 使いたい機種を渡されるだけです｡
翻訳をやりたいのか？
まあ､ テキストを送れば､ 翻訳されたテキストを返信してくれるんですけどね｡
なぜなら､ 私が言ったことを思い出してください｡ 価値は必ずしもモデルにあるのではなく､ そのモデルを作るために使用するデータにあるのです｡
これは大きなトピックでした｡
頭が痛くならないことを祈りますし､ 100％全てを理解できなくても､ 心配しないでください｡
これは常に進化している大きなテーマで､ 専門家でも圧倒されるほど､
毎日たくさんの進歩が起こっています｡
このセクションのアイデアは､ このトピックを紹介することで､ もし興味を持たれたなら､ さらに自分でこれらのトピックを探求できるようにすることです｡
私のお気に入りのリソースをいくつかご紹介しますので､ もう少し詳しく調べてみてください｡
でも､ とりあえず､ ここまでよく頑張りましたね｡
本当に誇らしいです｡
次回作でお会いしましょう｡
バイバイ｡