【数値予測】画像認識アプリの作り方（scikit-learn：SVM）| Pythonで機械学習・人工知能（AI）プログラミング入門
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6年前
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Python（パイソン）機械学習ライブラリのscikit-learn（サイキットラーン：sklearn）で画像認識アプリ開発に挑戦してみましょう。 動画では、機械学習の教師あり学習のパターン認識モデルの サポートベクトルマシーン（サポートベクターマシーン - Support Vector Machine：SVM）を使って、数値予測AIアプリを開発するまでの方法を解説しています。 AI application prigramming：scikit-learn Support Vector Machine（SVM） tutorial for beginners. 動画で紹介しているサンプルコードや、「 0〜9 」のサンプル画像ファイルを、はじめてのコンピュータ・パソコンのサイトの、 Pythonで機械学習・人工知能（AI）プログラミング入門 | 数字の画像認識（anaconda - Jupyterノートブック版） http://fanblogs.jp/hajimetecpc/archive/802/0 の記事に掲載しておきましたので、AI制作の際の時間短縮など必要に応じてご活用ください。 開発環境は、無料で使えるmacOS・Windows・Linux対応の「 Anaconda 」（アナコンダ）というディストリビューション（パッケージ）を利用して、統合開発環境（IDE：Integrated Development Environment）「 Jupyter notebook 」（ジュピターノートブック）を使って、Python3プログラミングを実行しています。 日本の方で、ディープラーニング（深層学習）をはじめとした機械学習・人工知能（AI）関連のプログラミング学習を始めるきっかけとなることがありましたら幸いです。 Music by RehabC（GarageBand：ループ音源にて作成 - ファンク・インディー） #人工知能プログラミング #Python #サンプルコード
