こんばんは。
前回の記事で人工知能の概要まで学習を終えました。
現在私が参考にさせていただいている学習ロードマップでいくと、STEP1まで学習を終えたことになります。
https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/ab2208e21a2215f8dfad
（上記サイト様の画像を引用させて頂いています）
理解度でいくと7０％・・・６５％くらいは理解できているかなと思っています！
STEP1を終了ということで、早速STEP2に入る為、「Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎」を入手しました。
パラっと見てみたところ、ちょっと難しそうでしたが、Amazonのレビューを見ていても評価が高かったのと、学習ロードマップでも紹介されていたこともあるので、本書を学習していこうと思います。
まず始めに本書の学習では標準のPythonではインストールされていない以下のパッケージを入手するところからしなければなりません。
scikit-learn
Numpy
SciPy
matplotlib
pandas
IPython
mglearn
しかし、私はPythonの基礎学習時にライブラリパッケージのAnacondaをインストールしていた為、追加でインストールしなければならないのはmglearnのみで済みました。
本書での学習環境にはJupiter Notebookというものを使用するみたいですが、こちらはなんでもいいだろうということで基礎学習のときに使用していたPyCharmで学習をしていこうと思います。
ついに機械学習プログラミングへの一歩を踏み出します！
気合入れていきます！