なでしこv3のPC版を使うと、なでしこで機械学習を実践できます。
『機械学習』（きかいがくしゅう、英: Machine Learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で、人工知能の一種です。
「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習してモデルを作成します。そして、その学習結果を使って何らかのタスクを行います。例えば過去のスパムメールを学習してスパムフィルタを作ったり、画像を学習して物体判定や文字認識をしたりと、様々な用途に利用されます。
なお、以下の機械学習ライブラリを別途インストールします。(npmを使ってnadesiko3-mlのライブラリをインストールします。)
なお、Google Colabを使うと、無料で高性能なマシンを使って機械学習を実践できます。なでしこから使う方法を以下にまとめました。
一番簡単な機械学習(XORの学習)の例：
# SVMでXORデータを学習する例
XORデータ=[[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]]
XORラベル=[0,0,1,1]
# --- SVMを使う場合 ---
{}でSVM開く
# 学習
XORデータとXORラベルで学習。
# 予測
A=[[0,0],[1,1],[1,0]]で予測
AをJSONエンコードして表示。# [0,0,1]
Iris(アヤメ)データの学習をする例：
# SVMでIrisデータを学習する例
{'kernel':'RBF', 'type':'C_SVC'}でSVM開く
# Irisデータを取得して、ランダムに分割する
Y=アヤメデータ取得。
R=Y['データ']とY['ラベル']を0.8でデータランダム分割
# 学習
R['学習']['データ']とR['学習']['ラベル']で学習。
# 予測
PRED=R['テスト']['データ']で予測。
# 正解率を求める
R['テスト']['ラベル']とPREDで正解率計算して表示。
他にも、手書き数字の認識なども可能です。
プラグインのサンプルに収録しています。