はじめに
「基礎から機械学習をちゃんと理解したいな」と思うことがあったので、学んだことを自分なりに整理してアウトプットしていきます。基本的には、自分の勉強のため（アウトプットが一番理解が深まると思っているので）ですが、私のような初学者のメモでも、同じような他の初学者の役に立つこともあるのではないかと期待しております。
記事やコードは、修正のリクエストを受けやすいようにQiitaとGitHubをメインにアップしていきます。私自身は、専門家でなく機械学習エンジョイ勢の一個人ですので、不足している点、分かりにくい点、間違いなどあるかと思います。過ちは真摯に受け止めたいと思いますので、是非知見者の方にコメント、編集リクエスト、Pull Requestをしていただけたらと思います。
現時点では、他のサイトに説明を丸投げしていたり、数式をきちんと記載できていないところ多々あるのですが、最終的には、この記事を見るだけで一通り理解できるようなものにしたいなと思っています。
なお、対象としてはPythonの基礎、微分・積分の基礎、行列計算の基礎は理解しているという前提となっていますのでご了承下さい。
学習環境
実際に手を動かしながら学習していきます（その方が楽しいので）。学習に使用するコードは、以下GitHubのリポジトリにアップしていきます。
学習環境としては、「Google Colaboratory(Google Colab)」というGoogleの無料のPython実行環境を使って学習することを想定しています。Google Colabの使い方などに関しては、以下記事を参照下さい。
Google Colabに、記事に出てくるコードをコピペしてもよいですし、上記記事の「GitHub上のJupyter NotebookファイルをGoogle Colaboratory上で実行」という項目を参考にすれば、GitHub上の私のリポジトリのJupyter NotebookをそのままGoogle Colabに読み込んで実行することも可能です（初心者には、こちらの方法がおすすめです）。
その他の環境構築方法に関しては、以下記事を参照ください。
Pythonで基礎から機械学習シリーズ
学習記事へのリンクです。
書籍の宣伝「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」
AIの初心者向け本「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」を執筆しました。Google Colaboratoryを使って、実際に動かしながらAIを学べる本になっています。
文系でAI素人の私の妻も、実践できて理解を深められるような、初学者向けの内容になっています。以下に紹介記事を書いていますので、興味ある方は是非ごらんください。
機械学習関係の技術系記事
ここからブログやQiitaに書いた機械学習関係の記事をまとめていきます。
まとめ
Python基礎
画像処理
自然言語処理
ディープラーニング
エッジコンピューティング（Jetson Nano・Raspberry Pi）
データ分析
チュートリアル
評価指標
参考書籍・リンク
実際に私が学習に使用している書籍、ネット情報等です。
ネット情報
理論関係の情報
.pdf)
Python基礎
Python応用
便利ツール
エッジコンピューティング
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変更履歴
- 2023/01/16 リンク追記
- 2022/08/30 リンク追記
- 2021/12/19 リンクを追記
- 2020/12/20 AI本の執筆に関して追記
- 2020/12/04 アップデート
