機械学習とは
機械学習とは
この授業では， 機械学習 の理論と実践を学びます． 機械学習は「データから規則性やルールを抽出する」ための手法の総称です． 近年，注目される人工知能の基礎技術として知られる ディープラーニング も機械学習の一つです． その応用範囲は幅広く，顔検出，手書き文字の認識，商品の推薦，株価の予測などに用いられています．
例えば，Facebookでは，機械学習を用いて自動的に顔を検出し，個人を識別する仕組みが導入されていることが，よく知られています． 下記のように画像をアップロードするだけで，過去の画像データから，個人を認識しラベリングがなされます．
この他にも，画像を特徴付ける単語をリストアップするClarifai， 存在しない人の顔写真を生成するThis Person does Not Exist， 音楽を自動生成するAmper Musicなど，数多くのサービスが生み出されています．
機械学習の多くは，確率分布など統計的な手法が用いられており， 数学の知識がないと理解できないことも多く，初学者にはハードルが高い分野です． 一方で，Python や R などのプログラミング言語では， 機械学習のためのライブラリが充実しており，機械学習を実装するための環境は整っています． そこで，本授業では，Python の実装が容易なGoogle Colaboratoryを活用し， 理論だけを学ぶのではなく，アルゴリズムの実装までを経験することで，機械学習を実践的に活用できるようになることを目標とします．
Google Colaboratory
Pythonの開発環境として，Google Colaboratory（略称: Colab）を利用します． 下記のリンクをクリックして，Colabにアクセスしましょう．
Colabにアクセスしたら，大学のGmailアカウント（@g.sugiyama-u.ac.jp）でログインしていることを確認してください． 次に，ノートブック（ファイル）を新規作成し，ノートブックの名前を chapter1.ipynb に変更しましょう．
セルの使い方
次に，簡単な計算をやってみましょう． ノートブックには，文字列や数式の入力可能なフィールドがあり，セル と呼びます． ここに，次のように入力します．
1+2
入力したら，実行ボタンをクリックします（Shift + EnterでもOK）． この結果， 3 という出力が得られることが分かります． Colabでは，セルにPythonのコードを入力することで， プログラムを実行し，その結果が確認できる仕組みになっています．
print関数
Colabでは，自動的に最後のセルに入力された式や変数の値を出力する仕様になっています． 明示的に出力を行いたい場合は， print 関数を用いることで解決できます． 文字列を出力する場合は，文字列の前後に ""（ダブルクォーテーション） が必要なことに注意してください．
print(1+2)
print("Hello World!")
課題
Google Colaboratoryで作成した chapter1.ipynb を保存し， 共有用のリンク と ノートブック（.ipynb） をダウンロードして提出してください． 提出の前に必ず下記の設定を行ってください．
- ノートブックの設定で「セルの出力を除外する」のチェックを外す
- ノートブックの変更内容を保存して固定
- 共有設定で「学校法人椙山女学園大学」を「閲覧者」に設定