AI Academy無料だったので機械学習プログラミング入門編やってみた
機械学習を学びたいと思っていても，結構どこのサイトをえらべばいいのかわからなかった．そんな時にAI Academyの無料利用に出会った！！
どうせ勉強しなきゃいけないんだから，これを機にやってみようと思ってやりました．
少しくらいなら機械学習がわかるので，機械学習プログラミング入門を
- どんなことをやっているのか
- 自分にこのサイトがあっているのか
が知りたくて軽い気持ちで始めました．
機械学習とは
次に機械学習の種類として下記の3つのそれぞれの説明をしていました．
教師あり学習(supervised learning)
教師なし学習（unsupervised learning）
アルゴリズムはなじみのない方は聞いたことがないかもしれませんが，どういった方法で判別をしているのかを知るうえでは重要なのでしっかり読んでおきましょう．ここでは１，２のみ説明していました
scikit-learnとは
ここからpython用機械学習ライブラリをつかった学習をしていくため，scikit-learn（サイキット・ラーン）をインストールします．
なので，scikit-learnの説明とインストール方法が書かれています．
インストール方法はやったことある人向けなのかかなり端的でこれでインストールできるのかわからないのですが，必要なら自分で調べましょう．（私はすでにインストールしていたのでこの方法では入れてません）
機械学習マップ
機械学習マップはぜひ見てください．
機械学習アルゴリズムがどんな立ち位置化がわかるのでとってもいい画像でした．（写真を張りたいのですが，勝手に使えないので見てみてね）
機械学習の一連の流れ
一連の流れの中でどこで機械学習が行われているのかが書かれています．
しっかり読んでおくと今後自分が何をどうしているのかを意識することができるようになると思います．
機械学習を知らない方は，プログラムの実行を行ったらポイっと簡単にやってくれるように思いますが，とってもいろいろな作業の末にできていることをしっかり意識しましょう．
分類と回帰
アルゴリズムの種類の中で分類と回帰の違いについて
どう違っているのかをしっかり学んで，機械学習を利用するときに「分類」「回帰」の使いどころをしっかりわかるようにしましょう．
※ここでは分類と回帰だけですが，今後ほかのアルゴリズムの種類も勉強しましょう
機械学習モデルを作るまでの基本的な手順
手順は，ほかのプログラムでも似てくるものも出てくるので，基本的な手順は覚えておくとほかの応用が楽になるかもしれません．
これ以降はscikit learn を使ってプログラムを作りながら進めていくので，省略します．
全体を通しての感想
全体的に一つ一つ説明してくれていて，初学者がつまずかないようにあまり凝りすぎず端的に要点をまとめていてスラスラ読める感じでとてもいいと思いました．
やっぱり入門なので，やったことがある方は結構知っていることが多いと思います．ですが基本はしっかりとらえているのでIris（アヤメ）の品種分類まではやっておくと勉強になると思います．
ここで簡単だと思える方はほかの学習メニューもやってみたらいかがでしょうか？
一からやると基礎がしっかりついてくるような気がするのでやったことあると思いながらも，復習としてとても役に立ちました．
