このノートブックを使えば、『手を動かしながらやさしく学べるはじめてのAIデータサイエンスリテラシー』 （技術評論社）に掲載しているWolfram言語のプログラムを直接実行することができます。最初に、右上のメニュー [ Make Your Own Copy ] をクリックし、自分のWolfram Cloudにこのノートブックをコピーして利用しましょう。詳しくは、序章 「0-3 Wolfram言語を使うための準備」および「0-4 本書のプログラムを実行する方法」（P11〜16ページ）を参照して下さい。なお、このノートブックでは、本書独自のフォーマットを使ってプログラムの入力部分にオレンジの枠，出力部分にブルーの枠がついたものとなっています。新規でノートブックを開いた時のまっさらのノートブックとは異なりますが、通常のノートブックと同様にプログラムを自分で入力することもできます。

第５章 AIのしくみ

5-4 演習：教師あり機械学習でお菓子を分類してみよう

1. 準備：訓練データを準備する

trainingdata=
"きのこの山",
"きのこの山",
"きのこの山",
"きのこの山",
"きのこの山",
"たけのこの里",
"たけのこの里",
"たけのこの里",
"たけのこの里",
"たけのこの里";
​

2. 学習：学習モデルを訓練する

chocotest=Classify[trainingdata]
Out[2]=
ClassifierFunction
Input type: Image
Classes: きのこの山,たけのこの里
Method: LogisticRegression
Number of training examples: 10


3. テスト：未知のデータを使って判定する

chocotest

Out[3]=
きのこの山
chocotest

Out[4]=
たけのこの里
chocotest
,"Probabilities"
Out[5]=
きのこの山1.,たけのこの里0.
テスト用の画像データ
　
　
　　
　
　　

応用：教師あり機械学習の学習モデルを変えてみよう

chocotest2=Classify[trainingdata,Method->"SupportVectorMachine"]
Out[6]=
ClassifierFunction
Input type: Image
Classes: きのこの山,たけのこの里

chocotest2

Out[7]=
たけのこの里
chocotest2
,"Probabilities"
Out[8]=
きのこの山0.440952,たけのこの里0.559048

5-6 演習：教師なし機械学習で動物をグループ分けしてみよう

1. 準備：データを準備する

In[9]:=
animals=
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
;

2. 学習：データに学習モデルを適用する

FeatureSpacePlot[animals]
Out[10]=
​
『手を動かしながらやさしく学べる はじめてのAIデータサイエンスリテラシー』 技術評論社©2025 北村美穂子，金光安芸子，ドゥラゴ英理花，小野陽子，吉田智子