8月第二週

将棋のニュースなど見ていると、もはやAIに特別な印象すらもたなくなりつつある2020年代。

ということで、Pythonで機械学習をやってみた。
phpのプログラミングで、プログラミングがどんなものか感触は掴んでいたのでゼロからYoutubeなど見ながら3日ぐらいでなんとか数値を出せた。

一日目。
AIに興味を持ったので、とりあえず調べる。Youtubeを見る。
やりたいことは色々あるけど、とりあえずタイタニック号の生存者推測をチュートリアルとして扱っているものが多かったのでgoogleのcolabで言われるがままに動かしてみる。
Pythonがどんなプログラミング言語なのか把握してゆく。とりあえず、機械学習の稼働には成功。
ついでにweb巡回や自然語解析などにも手を出すも睡魔に負けて終了。

二日目。タイタニックの復習。web巡回のやりかたなどを調べつつ、いろいろとい数値をいじりながらPythonというプログラミング言語の把握をすすめる。
ただタイタニックでは面白みもないので、なにかブチ込む題材を模索。
理想は中学校一学年、三年間の成績変化。部活の有無などでどんな活動パターンが最も成績が良かったのかを弾き出したい。が、元データが手に入るわけもないあ。
まぁ、ネット上にはこの手のデータは流出しているのだろうとは思うけど…
こういうときは、ショービジネスの方々の個人データが割と細かく公開されているので使える。スポーツか芸能か。
プロ野球の今年のデータ推測などおもしろそうだけど、知人にハロヲタがいてメンバーの卒業をすごく気にかけている。推しメン卒業報道などあったときは生きてるか心配になる。
ということで、勉強題材は”モーニング娘。”に決定。色々ネットでまとめられている一覧表をcsvデータにまとめていく。なにげにこれが大変。

三日目。
Pythonのプログラミングは、素人臭く書くならそこそこ動かせるが、やはりちょっと手を焼くところもある。特に入力値の”タイプ”を色々間違えてエラーを吐き出される。
値が存在しない”Nan”というものにちょっと苦しんだ。が、まぁ、一応は目的に到達。
ただ、歴代モーニング娘。43人だけでは数が足りないので、歴代ハロプロ（全メンバーではない）140人ぐらいまで拡大させて機械学習。