【Python】ニューラルネットワークを実装

この記事では、Pythonでニューラルネットワークを実装する方法とソースコードについて入門者向けに使い方を解説します。

PythonでNN実装

Pythonには数値計算ライブラリや機械学習ライブラリが豊富にあります。
それらを使うことでニューラルネットワークを簡単に実装できます。
今回はそれらの代表例をいくつか紹介します。

Scikit-learn

scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。
このライブラリを使えば、ニューラルネットワーク(NN)、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、k近傍法などの分類・回帰・クラスタ分析を手軽に実装できます。
scikit-learnの利点は次の通りです。

①他のライブラリ「NumPy」「SciPy」「Pandas」「Matplotlib」とやり取りしやすい
②BSDライセンスなので商用利用可能
③情報が多くドキュメントも充実している

scikit-learnの導入からニューラルネットワークの実装までの手順を以下にまとめました。
【手順】
【Scikit-learn】インストール方法
【Scikit-learn】インストール方法(pipを使う場合)
【Scikit-learn】バージョン確認:0.1.8.0以上か確認
【Scikit-learn】ニューラルネットでアヤメの分類:付属のアイリスデータでNNの動作
【Scikit-learn】ニューラルネットで学習と予測:CSVファイルを読み込んで実行
【Scikit-learn】ニューラルネットの識別率:予測結果の検証
※scikit-learnのバージョンが0.1.8.0未満だとニューラルネットワークは使えません

TensorFlow

・まだ

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