機械学習ライブラリ（入門編）
このページは『AI開発準備』の3つ目、「機械学習ライブラリ」の入門編です。Pythonの文法理解だけでは人工知能（AI）モデルを開発できません。AI開発にはPythonの拡張モジュールとも呼ばれる様々な機械学習ライブラリが使われます。入門編としてPythonとNumpy、画像関連ライブラリについて記載しました。AIでできることはいくつかに分類されますが、まずは画像認識から学ぶことが多いです。ライブラリの機能を利用してAIが扱いやすい学習データに加工します。それぞれに『チェック』としてキーワードを挙げましたので、既に知っている場合はパスし、不明な点は各セクションのリンクから詳細を確認してください。
AI開発準備
使いこなすより何ができるのか？です
入門
Python
オブジェクト指向言語で、コードがより簡潔に記載できるような工夫があります。ライブラリを「import」して使います。
チェック
- 拡張子は「.py」や「.ipynb」
- for a in range(3):（for文）
- タプル、リスト型、ディクショナリ型
- 文字列操作、代入
- lambda
- class、def __init__ (self, …)（クラス、コンストラクタ）
詳細はこちらに記載しています。
Numpy
線形代数の行列計算ができます。計算結果より着目すべき点があります。
チェック①
- 内積、アダマール積
- 次元
- テンソル
- ランダム（乱数、シード）
行列計算の持つ重要な機能をNumpyで説明します。
テンソルの形状を変化させます。
基本的コマンドを確認しましょう。
チェック②
- np.array
- np.dot
- 転置
- np.transpose
- reshape
スカラーやベクトル、行列を含め入れ子になった箱をテンソルと呼びます。テンソルについては 『行列計算（内積）の着目ポイント』 にて説明しています。
画像関連
Matplotlib
図形描画のライブラリです。直線やn次関数、ダウンロードした画像も描画できます。
チェック
- 直線を描画する
- 見せ方を工夫する
遊び感覚でグラフを描画します。
cv2（OpenCV）、PIL（Pillow）
画像処理用ライブラリです。リサイズなど、読み込んだ画像を加工できます。
チェック
- 画像の加工
- 画像の表示（Matplotlib）
画像の表示と加工の例です。
その他
OSコマンド関連
OSコマンドを実行する際に「import」します。パスを指定したり、ファイルが参照できます。
チェック
- os
- sys
- path
- glob
PythonからOSコマンドと同等の機能が使えるようになります。
以上