機械学習＆ディープラーニング入門（データ構造編）
AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、Pythonプログラミングも初めての人に向けて、Pythonでデータを取り扱うための基礎知識として、「リスト」や「NumPy」「数学のテンソル」について分かりやすく紹介する連載。
機械学習＆ディープラーニング入門（データ構造編）：
機械学習やディープラーニングではデータは表現できるのか？ Python言語の多次元リストや、ライブラリ「NumPy」の多次元配列（ndarray）といったデータ構造とその数値計算に関する基礎の基礎を箇条書きでまとめる。
【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
機械学習＆ディープラーニング入門（データ構造編）：
NumPyのデータ構造「多次元配列」を使って数学計算を行う方法を説明。また、そもそも機械学習やディープラーニングでは、なぜ数学計算が重要になっているのかについても言及する。
【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
機械学習＆ディープラーニング入門（データ構造編）：
機械学習の現場で広く活用されているライブラリ「NumPy」の概要から、「多次元配列（ndarray）」データを作成する方法について説明する。また、類似のライブラリ「Pandas」についての概要も紹介する。
【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
機械学習＆ディープラーニング入門（データ構造編）：
Pythonの基本的な言語仕様では、データはどう表現できるのか？ 単一の数値データから始め、1次元、2次元、……多次元と複数の数値データを表現できるリスト型のデータ構造まで、ステップ・バイ・ステップで見ていく。
【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
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