【深層学習】ライブラリ・フレームネットワークの概要

　「人工知能（AI：Artificial intelligence）」は既に様々な商品・サービスに組み込まれて利活用が始まっている注目の技術ですが、使用される「ライブラリ・フレームネットワーク」の知識がないとAIが活用できないと考えます。

　私は過去に基本情報技術者試験（旧：第二種情報処理技術者試験）に合格し、また2年程前に「一般社団法人 日本ディープラーニング協会」が主催の「G検定試験」に合格し、現在、「E資格」取得にチャレンジ中ですが、AIの勉強を始めた頃は「ライブラリ・フレームネットワーク」の知識がなく、AIを理解するのに苦労した経験があります。　

　そこでこの記事では、AIの超初心者の方へ「ライブラリ・フレームネットワーク」について具体的に解説します。

　この記事を読めば「ライブラリ・フレームネットワーク」が体系的に学べ、AIの理解向上につながります。

1.AIで使用するライブラリ・フレームネットワーク

　AIで使用する機械学習ライブラリ・フレームネットワーク、ディープラーニングのライブラリ・フレームネットワークについて次のとおり一覧に示す。

• 補足1) 上記の他、機械学習のライブラリには次のものがある。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　seaborn：ー統計図の作成を簡単に行えるライブラリ。matplotlibより少ないコードで描画できる。statistics：基本統計量を計算するためのライブラリ。リスト（配列）の平均や中央値、再頻値、分散、標準偏差等を取得できる。　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2.pandasの詳細

pandas.DataFrameの構造は下図のとおりである。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

3.まとめ

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