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--- index.html [2018/09/18]
adash333 [このサイトではWindowsパソコンを使用します]
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 =====このサイトではWindowsパソコンを使用します=====
-このサイトでは、Windows 8.1 Proのノートパソコンに、Anaconda3をインストールして、Python3.5を用いてコードを実行した経過を記載します。(詳細は別記させていただきます。)
+このサイトでは、2018年8月までは、Windows 8.1 Proのノートパソコンに、Anaconda3をインストールして、Python3.5を用いてコードを実行した経過を記載していました。(詳細は別記させていただきます。)
-Windows 8.1上のVirtualBoxにUbuntu14.04をインストールして、TeraTermでログインして、使用する場合もありますが、ホストOSは全てWindows8.1またはWindows7となります。
 プログラミングのほとんどは、環境構築が最初の難関です。環境構築とは、自分のパソコンの画面で、そのプログラミング言語やフレームワークで一番簡単なコードを実行すること、たとえば、" Hello World"と表示するまでのことです。私は、WindowsパソコンでRuby on Rails 4の開発環境を構築するのに3ヶ月かかりました。
-しかし、時代は変わり、2018年現在、Google Colaboratoryという無料のオンラインTensorflow（Googleが発表した機械学習のフレームワーク）環境があります！
+しかし、時代は変わり、2018年現在、
+[[https://colab.research.google.com/|Google Colaboratory]]
+という無料のオンラインTensorflow（Googleが発表した機械学習のフレームワーク）環境があります！
+多少の制限はありますが、ノートパソコン一つで、無料でGPUを用いた機械学習プログラミングを行うことができます。
+常時オンライン環境であるなら、無料のGoogleアカウントを作成して、Google Colaboratoryで行うのが一番です。
-なんて、バージョンによって環境構築方法が異なります。
+年時点では、以下のように記載していましたが、お金さえあれば、これからはクラウドでいろいろやっていく時代になりそうです。
+<code>
 このサイトでは、Windows 8.1 Proのノートパソコンを用いてコードを実行した経過を記載します。なぜかというと、筆者は現在Macを持っていないからです。また、数十万円するパソコンに仮想環境以外でLinuxをインストールする財力もありません。しかし、MacやLinux(主にUbuntu)での環境構築方法はググればたくさん出てきます。2017年現在、プログラミングやるならMac、本気で機械学習やるならUbuntuといった雰囲気をひしひしと感じます。
+</code>
 ====筆者のパソコンその1====

index.html.1537310692.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)