機械学習 AP
 機械学習 Lib
 WebフレームW

 スクレイピング

 構成・方式
 タスク
 ライブラリ
 導入
 Sample
 Error
 基礎他

  機械学習用のアプリケーションなど
 ・Jupyter Notebook／JupyterLab
実行可能なコードを含むドキュメントを作れるWebAp
 ・PyTorch
Facebookが開発した機械学習フレームワーク
 ・Tensorflow
Googleが開発した機械学習プラットフォーム

 機械学習用のライブラリ
 ・Numpy　　library
Pythonで数値計算を効率的に行うための拡張モジュール
ベクトルや行列などの多次元配列を効率的に計算できる。
NumPyはC言語で実装されているため高速に動作
 ・SciPy　　（サイパイ、Science + Python）
NumPyをベースに高度な科学計算を行うライブラリ
パッケージごとに得意とする計算処理が異なる。
 ・Matplotlib　　library
印刷品質のグラフや図を描画するためのライブラリ
 ・Pandas　　library
データ解析や操作を行うためのライブラリ
データソースの入出力データ加工
Index機能によるラベル付け
ラベルを基にグループ分けを行い、値の処理を行う。
データソースの入出力データ加工
統計的処理
クロス集計（単純集計（GT：グランドトータル）中身の詳細を知る。）
groupby関数で作成したグループ毎に平均を求める。
 ・Scikit-learn　　library
Python用の機械学習ライブラリ
AIの機械学習

 Webフレームワーク
 ・Webアプリケーションを作成することに特化したパッケージ
 ・Webアプリケーションでよく使う処理を簡単に記述できるよう設計されている。
 ・Webフレームワークの主な機能
ルーティング
URLを解釈し、どのプログラムを動作させるか紐づけする。
テンプレート
HTMLとプログラムの分離などを行いプログラムを分りやすくする。
認証、権限
ユーザ名、パスワード、ログインなどの処理を行う。
リクエストデータの処理
簡易Webサーバ
 ・主なPythonのWebフレームワーク
Django
Flask



 スクレイピング （scraping）
 ・データを収集した上で利用しやすく加工する。
 ・営業リストの作成やWebデータの自動収集など