デザイナーが機械学習を勉強してみた

AIってよく聞くけど何ができるんだろう？

こんにちは、新卒2年目のデザイナーです。
普段はSketchやFigmaでUIデザインなどを行なっています。

今回はAIについての知識がない新米デザイナーが機械学習を勉強してみたのでご紹介します。

そもそもAIってなに？

AI(人工知能)とはArtificial Intelligenceの略称のこと。
Artificial/人工的な、Intelligence/知能という意味があり、人と同じような知能を持ったコンピューターのようなもので、自ら学習するという特徴があります。こちらの学習には機械学習などが用いられます。

機械学習ってなに？

機械学習とは人工知能の中の仕組みを担う部分で、データや規則性を利用して自動的に予測や分類を行うことができる技術です。
機械学習では、コンピュータに大量のデータを与え、そのデータからパターンを発見し、未知のデータに対して予測を行うことができます。
機械学習には教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの種類があります。

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実際に教師あり学習で分類を実装してみた。

今回はGoogle Colaboratoryで有名なirisというデータセットを使って分類を実装してみました。

とりあえずライブラリをインポートします

 

次に読み込んだデータセットを変数に格納しデータセット内の特徴量を表示させます

がく弁の長さと幅、花弁の長さと幅の4つ

irisデータセット内のデータ(4つの特徴量のデータ)を代入する
また、目標値(今回は3つの結果に分類される)も変数に代入

次にデータセットを訓練データとテストデータに分割する

分類問題なので今回は決定技を実装し定義する

モデルに学習させる(モデルに学習させるデータは検証データであるtrain)
検証データに対してのテストデータの正解率を出させる

最後にテストデータに対しての予測を行う(推論)

ここまでが教師あり学習　分類の実装です。
かなり正解率が高い!
決定木の深さ変えるなどして過学習を抑えるなどもう少しレベルの高い実装は次回取り組みたいと思います。

参考
https://www.youtube.com/watch?v=okpRV08-svw&t=270s

https://monstar-lab.com/dx/technology/about-ai/