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【初心者向き】【読み物】機械学習にPythonを使用する

Pythonはデータサイエンス分野で最もよく利用されているプログラミング言語の1つであるので、便利なアドオンライブラリが大きな開発者・オープンソースコミュニティによって行くつも開発されている。

そのため、いざ機械学習を始めるときに自分で1から機械学習のソースコードを書き始める必要がなく、既存のライブラリを活用できるという点にPythonを使う大きなメリットがある。

Pythonなどのインタープリタ言語のパフォーマンスは、計算主体のタスクでは低水準のプログラミング言語に劣るものの、多次元配列に対して高速にベクトル演算を行うNumpyやScipyといった拡張ライブラリがFortranやC言語の実装に基づいて開発されている。

機械学習のプログラミングタスクでは、主にScikit-learnライブラリを使用することになる。scikit-learnは現時点において最もよく使用されているオープンソースの機械学習ライブラリの一つである。

Python
https://www.python.org

科学計算に特に推奨されているPythonディストリビューションの一つに、continum Analyticsが提供しているAnacondaがある。Anacondaは、営利目的での使用を含め、完全に無償のエンタープライズ向けのPythonディストリビューションである。データサイエンス、数学、工学に不可欠なPythonパッケージが1つのユーザーフレンドリなクロスプラットフォームディストーションにまとめられている。


SQL小技集
https://qiita.com/ool/items/75da830e7373138c8125
UTCとJST
https://qiita.com/ool/items/6be9cc290c8ad9e0f5bc
今流行りの量子コンピューター
[量子コンピューター]Qisikitでアダマールゲートを実装する
https://qiita.com/ool/items/1a5041edddc11b14efc0
[Qiskitのアカウント認証の仕方]Qiskit IBMQ プロバイダー
https://qiita.com/ool/items/e80c1266cda68984a103
Qiskitの使い方
https://qiita.com/ool/items/2227d2d515caa5087752
[量子コンピューター]Qiskit Tutorials
https://qiita.com/ool/items/2a5038df1471635d442c

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