【朗報】サプー様の機械学習入門動画、文系脳の俺でも理解できて神すぎる件ｗｗｗ
https://www.youtube.com/watch?v=oJdG7srNDKU
【動画の要約】
・機械学習は「既知のデータで学習」して「未知のデータを予測」するもの！
・scikit-learnライブラリを使えば、驚くほど短いコードで実装可能。
・「モデル」とは、データの傾向を数式化したもの（y = ax + bのイメージ）。
・学習用と評価用にデータを分けるのが鉄則。正解率で精度を確認せよ。
きたあああああ！サプーさんのPython解説はマジで聞きやすい。
機械学習って聞くだけでアレルギー出てたけど、これならいける気がするｗ
04:00の「モデル作成過程」の図解がめちゃくちゃ分かりやすいな。
ただプログラム書くだけじゃなくて、全体の流れを教えてくれるのが最高だわ。
>>1 乙！
「ランダムフォレスト」とか名前だけカッコいいやつ、中身は数式だったのか 09:20
>>4
中学生で習う一次関数（y=ax+b）を使って説明してくれるの、教育のプロって感じするよな
モデル＝傾きと切片を決めること、って言われると急に身近に感じるわ
てかコード短すぎん？ｗ 16:20 あたり見てみ。
train_test_split 一発でデータ分割できるの便利すぎて草
>>6
random_state=77 は何でもいいって言ってたけど、固定しないと実行のたびに結果変わるから注意な( *´艸｀)
コメント欄におじいちゃんがいて感動した。
50歳過ぎてPython学んでexe化までしてるとか、俺らも負けてられんぞ！！
セトーサ（Setosa）を「サトーセ」って言い間違えてるサプーさん可愛いｗｗｗ
あざとすぎやろ😂
海外勢からもコメント来てて草。Deep Learning勉強してる韓国の学生まで見てるのかよ。
世界レベルのVTuberやんけ
17:40 の `clf.fit(X_train, y_train)` が学習の本番か。
たった1行でAIが賢くなると思うとワクワクするな
エラーが出てるニキ、pandasのread_csvは小文字じゃないとダメだぞ！
大文字で書いてAttributeError出すのは初心者あるあるすぎて泣けるｗ
概要欄のiris.csvの項目名が変わってるらしいから、これからやるやつは気をつけろよ。
Sepal.LengthじゃなくてSepalLengthCmになってるっぽい。
サプーさんの使ってるエディタPyCharmなんだな。
VSC派だったけど、サプーさんとお揃いにしたいから乗り換えるわ(｀･ω･´)ゞ
>>14
それなｗｗ 以前のPyCharm動画も見てきたけど、補完機能が機械学習に強そうだったわ。
アイシアさんを紹介するサプーさん、教育系VTuber同士の絆を感じてて尊い。
結局、機械学習は「過去のデータからパターンを見つけて、未来を当てる」ってだけなんだよな。
難しく考えすぎてたわ。ありがとうサプーさん！
正解率0.866…とか出た時の達成感よ。
これで俺も今日からデータサイエンティストを名乗ってええか？
>>18
お前はまだ「さわり」を撫でただけだｗ 数学の知識も必要だって動画でも言ってたぞ。
でも一歩踏み出したのはデカいな！
結論：サプーさんは説明の天才。異論は認めない。
引用元: サプー：【Pythonプログラミング】scikit-learnで機械学習！〜 入門編・初心者向け 〜今回の機械学習入門、めちゃくちゃタメになりましたね。複雑なアルゴリズムの中身を深追いせず、まずは「どう使って、どう評価するか」という実用的な部分にフォーカスしているのがサプーさん流の優しさです。
特に感銘を受けたのは、「モデルとは数式におけるパラメータの決定である」という本質を、一次関数レベルまで落とし込んで解説していた点です。 これで文系・理系問わず、多くの人がAIの入り口に立てたのではないでしょうか。コメント欄にもありましたが、年齢を問わず学び続ける姿勢は本当に素晴らしいですね。
scikit-learnを使えば、こんなにスマートに未来予測ができる。この感動を忘れずに、次はもっと深いモデルの学習にも挑戦していきたいですね！サプーさん、素敵な解説動画をありがとうございました！
