要約:
- Rはデータ分析、統計、データ可視化に特化したプログラミング言語であり、データアナリストやデータサイエンティストにとって好まれる言語
- Rには人工知能向けの豊富なツールがあり、AIをRプログラミングスキルに追加する方法を探る
- AIパッケージを使用する前に、AIの概念を学ぶ必要があり、特に勾配ブースティングなどの概念が重要
- Rを用いて機械学習に進む前に、いくつかのライブラリを学ぶ必要があり、KerasやTensorFlowなどが重要である
- 自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョンなどのAI分野もRでアクセス可能であり、OpenCVやreticulateなどのライブラリが存在する
- ShinyはR内でウェブアプリを構築するためのパッケージであり、インタラクティブなデータ指向ダッシュボードを構築するためのフロントエンドも含まれている
感想:
Rはデータ分析だけでなく、AI分野でも優れたツールを提供していることが分かります。AIを学ぶためにはAIの概念から始め、機械学習やディープラーニングなどのライブラリを学び、Shinyを用いてウェブアプリを構築することが重要です。Rの豊富な環境を活かしてAIエキスパートになるために、着実に学習を進めることが大切だと感じました。