‫お帰りなさい｡
‫今は全く新しいセクションで､ とてもとてもエキサイティングです｡
‫そしてもう一度､ 機械学習プロジェクトで使っているフレームワークから思い出してみることにします｡
‫まず､ 問題定義から始めます｡
‫私たちは､ 自分たちが持っているデータを見ます｡
‫評価指標を自分たちで定義する｡
‫機能をチェックしています｡
‫どれをモデルにすればいいのか？
‫どのような機械学習モデルを使うか､ そして､ 改良できないか､ 他の方法を試さないか､
‫実験を行います｡
‫そしてもう一度言いますが､ これらはすべて繰り返し行われるプロセスなのです｡
‫そして､ 私たちのフレームワークで使えるツールをいくつか見てきましたが､ それはpandas map pop lib num piです｡
‫でも､ このセクションYでは､ 機械学習､ 物事の学習､ 機械学習コードの記述に入るので､
‫私は今､ 興奮で胸がいっぱいです｡
‫そのために､ CIキットの学習を利用します｡
‫さて､ ソケットラーニングとは何だろうという疑問があるかもしれません｡
‫サイキック学習とスケール学習は同じ意味で使われることが多いので､ ここでは括弧内にask learnと書きましたが､
‫これはscalar learnです｡
‫サイキックラーニングの略称に過ぎない｡
‫だから､ 学べということです｡
‫スカイラインやサイキックラーンを見れば､ 同じようなことを話していると思えばいいのです｡
‫つまり､ データがあれば､ サイキック・ラーニングは機械学習モデルを構築して､ 予測をしたり､
‫データのパターンを学習して予測をしたりするのを助けてくれるのです｡
‫そして､ その予測を評価するためのツールも実装しています｡
‫良いものなのか､ 悪いものなのか｡
‫持ち続ける価値があるのか？
‫それをアプリケーションに落とし込んで､ 実際に使うことができるのか｡
‫今すぐ
‫なぜサイキックだけなのか？
‫まあ､ numpyとmap plot libで構築されているんですけどね｡
‫見たことのあるツールがいくつか｡
‫もちろん､ 私たちが選んだ言語であるPythonもです｡
‫これから見ていくように､ 多くの機械学習モデルを内蔵､ またはビルトインしています｡
‫そのうちのいくつかを実際に体験してみます｡
‫そして今､ これが重要なんですね｡
‫というのも､ 多くの人が､ 機械学習モデルを使い始める前に､ 機械学習の数学を徹底的に学ばなければならないと考え､
‫混乱してしまうからです｡
‫しかし､ サイキック・ラーニングはそれを抽象化し､ ライブラリに組み込まれた機械学習モデルを活用することで､
‫機械学習の利点をすぐに問題に適用できるようにしています｡
‫そこで､ 先ほどお話したように､ ある種の問題に対するデータをもとに､ 1つのものを作り上げるのです｡
‫そのモデルが実際に何かを学んだかどうか､ 仮に生産に移したとして､ 何らかの形でそれを信頼できるかどうか､
‫どうやって判断するのでしょうか｡
‫また､ 少し余談になりますが､ 非常によくできたAPI､ エーピーアイです｡
‫つまり､ プログラミング・ライブラリだけだと､ 実際に手を動かしてみると､
‫いろいろあるんだけど､ 「ああ､ これを作った人たちは､ いろいろ考えて美しく作っているんだな」とわかるようになるんです｡
‫では､ 何を取材するのか｡
‫さて､ 私たちはサイキックローンのワークフローを工夫しました｡
‫それで､ これはどんなものなのでしょうか？
‫さて､ まずはデータを用意するところから始まります｡
‫そして次に､ 自分の問題に合ったモデルを選ぶことです｡
‫そして､ この円や塊､ さまざまな色や形のウェブはどうなっているのだろうと思っている方｡
‫まあ､ ご心配なく｡
‫それが何なのか､ これから見ていきたいと思います｡
‫しっかり持っていてください｡
‫しっかりつかまる｡
‫私もわくわくしています｡
‫そして､ ステップ3は､ モデルのフィッティングです｡
‫そこで､ こちらのウェブを使ってモデルを選んだら､ それをデータに当てはめてフィットさせます｡
‫サイキックローンとは､ モデルとは別の言葉です｡
‫データの中にパターンを見つけて､ それを一度あてはめれば､ データの中のパターンはその学習済みモデル､
‫つまりデータのパターンを見つけた機械学習モデルを使って予測をしてくれます｡
‫そして､ その予測を評価し､ 持ち続ける価値があるかどうか､ あるいは実験を通して改善する必要があるときはいつでも､
‫そうすることができるのです｡
‫そのためには､ モデルのツマミを回したり､ 実験をしたりする必要があるかもしれません｡
‫そして最後に､ 機械学習や機械学習モデルの学習には時間がかかることがあるため､ 学習済みモデルを保存して再読み込みする方法について説明します｡
‫そのため､ モデルを保存してから再読み込みして､ 同僚と共有したり､ 結果をオンラインで共有したり､
‫モデルをある種のアプリケーションに組み込んだりすることができれば便利です｡
‫それに､ 使うたびにデータのパターンを学習する必要もないでしょう｡
‫というわけで､ こんな感じで進めていきます｡
‫そして､ もっと具体的に言うと､ サイキックローンのワークフローを端から端までやっていくんです｡
‫そして､ このステップは､ 先ほど見たワークフローのステップをさらに深く掘り下げたものです｡
‫ということで､ まずはここから｡
‫私たちは､ 何よりもまず､ 最初にこれをそのまま進めて､ 分解していくつもりです｡
‫だから､ サイキックラーニングのワークフローを端から端まで用意する｡
‫次に､ ステップ1のデータの準備について見ていきます｡
‫弊社の機械学習モデルで使用するために準備します｡
‫どんな問題に取り組むか､ 機械学習モデルをどう選ぶかを見ていきます｡
‫データaにモデルを当てはめる方法を学びます｡ k. 学習パターン
‫機械学習モデルaを使った予測方法を学びます｡ k. その学習したパターンを使っての
‫そして､ その予測を評価する方法を学びます｡
‫機械学習モデルが価値のあるパターンを学習しているかどうかを評価し､ その予測値を改善する方法を確認し､
‫最後にモデルの保存と再読み込みを行うことになります｡
‫もうひとつの重要な問題は､ どこで助けを得られるか､ ということです｡
‫まあ､ いつものように､ コードでできる限りフォローしてください｡
‫Jupyter Notebookでハンズオンしていきます｡
‫だから､ コードを書けるなら､ 迷ったらコードを走らせればいいんです｡
‫これは､ このステップの一部です｡
‫ぜひお試しください｡
‫私たちのモットーであるIf and out, run the codeを忘れないでください｡
‫ある関数が何をしているのかもっと詳しく知りたい場合は､ タブでシフトを押してdocstringを読むことを忘れないでください｡
‫だから､ 関数の途中では､ これが活躍しているのを見ることになる｡
‫ノートブックを調べていると､ docstringが見えてきます｡
‫これは､ ドキュメントを直接表示するものです｡
‫それでも行き詰まったときは､ 検索してみてください｡
‫また､ サイキック学習分類モデルの評価方法など､ サイキックローン機能を検索する場合､ Stack
‫Overflowやユーザーガイドなどのリソースに行き着くことが多いと思います｡
‫そして､ これらのリソースを覚えておいてください｡
‫ライブラリは膨大なので､ 気長に探してみてください｡
‫私は完璧ではないので､ 物事を理解するのに時間がかかるのです｡
‫自分で調べて､ 自分で考えてもいいんです｡
‫そして､ 一度検索して､ 何か見つかったら､ また検索してみる｡
‫そして､ それでも行き詰まったら､ 最後に聞いてもいいんだよ｡
‫質問をすることを恐れないでください｡
‫それで､ あなたも私と同じように興奮していますか？
‫では､ そうであるならば､ さっそく本題に入りましょう｡
‫手を動かそう｡
‫機械学習モデルを作って､ 細胞にサイキックラーニングを馴染ませましょう｡