Pythonで機械学習を学ぶための良い計画は何ですか？
PythonをゼロからPythonで学習するための推奨研究計画は次のとおりです。

1.基本的なPythonを学ぶ：
機械学習に没頭する前に、Pythonプログラミング言語に精通していることを確認してください。変数、演算子、関数、クラス、フロー制御、基本的なデータ構造（リスト、タプル、辞書、セット）について学びます。

2. Pythonの基本ライブラリを学ぶ：
Numpy（数値計算とマトリックス）、Pandas（データ操作）、Matpletlib（データの視覚化）など、データサイエンスと機械学習で最も使用されているライブラリに慣れてください。

3.統計と線形代数を学ぶ：
機械学習のアルゴリズムを理解するための基本であるため、統計と線形代数の基本的な知識を取得します。

4.機械学習プロセスについて学ぶ：
データ収集、データクリーニング、データ探索と視覚化、特徴の選択、トレーニングとテストデータ分割、モデル、モデルのトレーニングと検証、モデルの評価など、機械学習のワーキングフローを理解します。

5. scikit-learnを学ぶ：
Scikit-Learnは、Python用のオープンソースの機械学習ライブラリです。Scikit-Learnを使用して、回帰、分類、クラスタリング、次元削減などの機械学習アルゴリズムを実装することを学びます。

6.機械学習アルゴリズムの研究：
線形回帰、ロジスティクス回帰、最も近いK-ベシノ、サポートベクターマシン、決定ツリー、森林ランダム、ニューロンネットワーク、K-meansクラスタリングなど、機械学習のさまざまなアルゴリズムを深めます。

7.ハイパーパラメーターの検証と調整手法を学ぶ：
相互検証と、機械学習モデルを最適化および評価するためのグリッド検索（グリッド検索）を備えた家族。

8.深い学習および関連するライブラリを学ぶ：
人工ニューロンネットワーク、畳み込みニューロンネットワーク、再発性ニューロンネットワークについて学びます。TensorflowやKerasなどの人気のあるディープラーニングライブラリをドメートします。

9.実際のプロジェクトと課題に参加する：
現実世界のプロジェクトに知識を適用し、Kaggyが組織したものなどのオンラインコンペティションに参加して、スキルを向上させ、ポートフォリオを構築してください。

10.学習を続け、更新を維持する：
機械学習と人工知能の研究はすぐに進化します。ブログを読んで、研究者や専門家をフォローし、専門のコースやワークショップに参加してください。

この計画は、Pythonを使用した機械学習の強固なベースを提供し、より高度な問題と特定のフィールドアプリケーションを深める準備を整えます。