タコスで機械学習 Python編

1. タコスDE機械学習
Perceptron x Python 編
2016-03-29

2. 所属 :
CyberAgent
アドテク本部 アドテクスタジオ
CAリワード
言語：
普段は主にGo
その他、Java, Scala など
機械学習：
約6ヶ月
Python歴もそれくらい
自己紹介
山塚 博翔

3. 発表内容
機械学習とPython
Pythonの良いところ
実装例紹介
データ
使用ライブラリ
開発環境

4. 機械学習とPython
良いところ1: ライブラリが充実
計算ライブラリ
機械学習ライブラリ
matplotlib SciPyNumpy Pandas
scikit-lean TensorFlow Chainer Caffe

5. 機械学習とPython
いっぱい出てきます
良いところ2: リファレンスが豊富

6. 実装例の紹介

7. Perceptron x Python
種類
セトサ(setosa)
バーシクル(versicolor)
バージニカ(virginica)
計測値
がく片長(Sepal Length)
がく片幅(Sepal Width)
花びら長(Petal Length)
花びら幅(Petal Width)
setosa versicolor
virginica
Pythonだと、scikit-learnのライブラリから
アイリスデータを取得できます。
アイリスデータ

8. Perceptron x Python
matplotlib
NumPy
グラフ描写
主な使用ライブラリ
行列計算

9. Jupyter Notebook 便利ですよ
特徴
ブラウザ上で動く
便利なREPL(グラフ描画可能, コードを保存できる)
対応言語 40以上
開発環境
http://jupyter.org/