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。
本連載を含む『機械学習&ディープラーニング入門』には、「概要編」「コンピューター概論編」「Google Colaboratory入門」「Python編」「データ構造編(本連載)」があり、実践的な続編として『初めてのニューラルネットワーク&ディープラーニング実装(TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門) 』があります。
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、「リスト」や「NumPy」といった、AIでのデータ取り扱いの基礎を紹介する連載記事です。
Lesson 1では、「データはどう表現できるのか?」をテーマに、多次元リスト型のデータ構造に関する基礎の基礎を紹介します。
Lesson 2では、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を説明します。また、類似のライブラリ「pandas」についての概要も紹介します。
Lesson 3では、NumPyの「多次元配列」と数学用語の「テンソル」の関係を説明し、NumPyの「数学計算」について紹介します。
Lesson 4では、これまでの3回分のLessonのポイントを、箇条書きで短く書い出しています。記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。