J'ai considéré la méthode d'apprentissage automatique et son langage d'implémentation à partir des informations de balise de Qiita

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Premier poste.

Quand j'étais à l'université, j'ai utilisé SVM (Support Vector Machine) pour créer un programme visant à déterminer le positif et le négatif des avis sur les sites de voyage. À l'époque, j'utilisais Python, mais y a-t-il de nombreux langages différents des autres méthodes d'apprentissage automatique? Est-ce que autre chose que Python est populaire maintenant? J'ai pensé, alors je l'ai considéré en collectant les informations de balise de Qiita.

Tout d'abord, extrayez 100 articles balisés avec des méthodes d'apprentissage automatique (SVM, régression logistique, etc.) à l'aide de l'API, et vérifiez les autres balises des articles pour voir dans quelle langue ils sont écrits. (C'est un nori de taguer la langue ensemble.)

C'est une pratique de l'API Qiita, donc peu importe qu'elle soit correcte ou non. Au fait, le nom de la recherche est ↓.

code

QiitaAPItest.js

//Charger le module axios
const axios = require('axios');

//MLName:Méthode d'apprentissage automatique
//MLSearchName:Nom à rechercher
//Obtenez les tags de 100 articles tagués avec MLSearchName[Nom de la balise: numéro]Retourne dans la liste des.
async function taglist(MLName, MLSearchName) {
  var rtList={};
  let response = await axios.get('https://qiita.com/api/v2/items?per_page=100&page=1&query=tag:'+MLSearchName);
  for (let i = 0; i < response.data.length; i++) {
    for (let j = 0; j < response.data[i].tags.length; j++) {
      if(rtList[response.data[i].tags[j].name]){
        rtList[response.data[i].tags[j].name] +=1;
      }
      else{
        rtList[response.data[i].tags[j].name] =1;
      }
    }
  }

  //Trier par ordre décroissant
  var keys=[];
  for(var key in rtList)keys.push(key);
  function Compare(a,b){
    return rtList[b]-rtList[a];    
  }
  keys.sort(Compare);

  console.log('\n' + MLName);

  //Top 5 des éléments affichés
  for(let i = 0; i < 6; i++){   
    console.log(keys[i] + ':' + rtList[keys[i]]);
  }
}

taglist('Régression linéaire','Linearregression');
taglist('Retour logistique','Logisticregression');
taglist('Machine de vecteur de soutien','svm');
taglist('Arbre de décision','decisiontree');
taglist('Forêt aléatoire','randomforest');
taglist('réseau neuronal','NeuralNetwork');
taglist('Baies naïves','NaiveBayes');
taglist('k-means','k-means');
taglist('Analyse des composants principaux','PCA');
taglist('L'apprentissage en profondeur','DeepLearning');

Résultats / Discussion

Balises extraites, 5 par ordre décroissant de nombre

** Tout Python! ** ** Je me demandais si R sortirait, mais Python semble être populaire. Python est facile, n'est-ce pas? Après avoir appris C et Java, utiliser Python était trop facile et tremblait. J'ai également cherché sur Google pourquoi Python est si populaire.

Discussion sur les avantages et les inconvénients de Python

Je me demandais si je pouvais mettre un lien autre que Qiita, donc je ne l'ai pas mis. Si vous recherchez sur Google "Raison de la popularité de Python", vous en trouverez beaucoup.

Résumé ** ・ Code facile à écrire ・ De nombreuses plateformes sont disponibles ・ Bibliothèque abondante ** Semble être la raison.

Est-ce la raison pour laquelle de nombreuses bibliothèques sont choisies en particulier dans l'apprentissage automatique? Cependant, le traitement de l'apprentissage automatique devient inévitablement important dans le processus d'apprentissage. À cet égard, Python est un type d'interprète, donc c'est une puissance de machine gémissante. Est-ce la même chose pour le type compilé?

Après avoir passé une journée à apprendre, je reçois souvent des erreurs de code de merde. Le type d'interprète n'est pas mauvais. Je suis mauvais.

Épilogue

Des problèmes persistent quant à la recherche d'articles sur l'API. ・ Impossible de rechercher des espaces inclus (Exemple: Deep Learning) ・ Impossible de rechercher en japonais API Qiita https://qiita.com/api/v2/items?per_page=100&page=1&query=tag: Il est nécessaire d'étudier un peu plus la méthode de description suivante.