▼チャプター
00:00 分類の自動認識について
01:31 分類のアルゴリズム① 「k近傍法」
02:19 分類のアルゴリズム② 「サポートベクタマシン（SVM）」
02:37 分類のアルゴリズム③「決定木」
03:20 分類の他のアルゴリズム
03:39 分類のモデルの評価
04:20 手書きの数字の分類の流れ
・04:52 学習データを読み込む
・05:18 データを表示する
・08:05 データを変換する
・08:57 モデルを作成・検証する（k近傍法）
・11:19 誤認識のデータを認識する
12:42 手書きの数字を分類する
・12:57 ペイントを使って手書きの数字を作成する
・14:17 手書きの数字を読み込む
・14:55 手書きの数字を分類する
17:05 分類についてさらに学習を深めるには
17:38 分類を使った応用について
▼スライドはこちら
https://www.mext.go.jp/content/20240308-mxt_jogai01-000034455_003.pdf
▼Google Colaboratoryはこちら
https://colab.research.google.com/?hl=ja
（外部サイトに移動）
▼分類のプログラムはこちら
https://nttls-edu.jp/joho2/03/bunrui.ipynb
手順）
1、URLを右クリック→「名前を付けてリンク先を保存」→「bunrui.ipynb」をダウンロード
2、Google Colaboratoryのファイル→ノートブックをアップロード→「bunrui.ipynbをアップロード
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【作成チーム】
鹿児島県立鶴丸高等学校 教諭 春日井 優 氏
日出学園中学校・高等学校 教諭 武善 紀之 氏
文部科学省教科調査官 田﨑 丈晴
文部科学省初等中等教育局学校デジタル化プロジェクトチーム
【監修】
早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 教授 蓮池 隆 氏
文部科学省教科調査官 田﨑 丈晴
※上記の所属・職は作成時
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文部科学省作成
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