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windowsでpythonを始める方法2017年版 [2017/06/01] adash333 |
windowsでpythonを始める方法2017年版 [2018/10/07] (現在) |
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=====WindowsでPythonを始める方法2017年版===== | =====WindowsでPythonを始める方法2017年版===== | ||
- | 機械学習をプログラミングするとくに使用する言語としては、Pythonという言語が一般的であり、このPythonの勉強をする必要があります。 | + | プログラミング不要のフリーソフトとして、2017年8月に[[neuralnetworkconsole_sony|Neural Network Console(SONY)]]が、さらに2017年11月に[[NeuralNetworkConsoleCloud(SONY)]]が公開されるまでは、機械学習を行うためには、Pythonというプログラミング言語を学ぶ必要がありました。 |
- | 自分のパソコンでプログラミング言語Pythonを扱うことができるように準備をすることを「環境構築」といいますが、これが大変なことが多く、初心者の最初のハードルとなります。ここでは、簡単な方法から順に4つの方法を説明させていただきますが、機械学習プログラミングをするためには、最後の方法ができるようになっておく必要があります。 | + | |
+ | また、上記ソフトが登場した後でも、画像処理など細かいことをしたいのであれば、やはり、Pythonは使用できるようにしておいた方が便利ですし、おそらく必要になると思われます。 | ||
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+ | 自分のパソコンでプログラミング言語Pythonを扱うことができるように準備をすることを「環境構築」といいますが、これが大変なことが多く、初心者の最初のハードルとなります。 | ||
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+ | ここでは、簡単な方法から順に4つの方法を説明させていただきますが、機械学習プログラミングをするためには、最終的には、最後の(4)の方法ができるようになっておく必要があります。 | ||
====(1)paiza.ioのオンラインのplayground(所要時間:約1分)==== | ====(1)paiza.ioのオンラインのplayground(所要時間:約1分)==== | ||
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侍エンジニア塾 たった3分で?!初心者向けPython開発環境構築3ステップ 2016年\\ | 侍エンジニア塾 たった3分で?!初心者向けPython開発環境構築3ステップ 2016年\\ | ||
http://www.sejuku.net/blog/3766\\ | http://www.sejuku.net/blog/3766\\ | ||
- | ====(3)WindowsパソコンにAnacondaをインストール(所要時間:約20分間)==== | + | ====(3)WindowsパソコンにAnacondaをインストール(所要時間:約40分間)==== |
Anacondaというパッケージソフトがあり、Windowsの場合は、以下のサイトからインストーラーをダウンロード(約500MB)して、インストールするだけです。ただ、インストールに20分くらいかかります。待っているだけです。 | Anacondaというパッケージソフトがあり、Windowsの場合は、以下のサイトからインストーラーをダウンロード(約500MB)して、インストールするだけです。ただ、インストールに20分くらいかかります。待っているだけです。 | ||
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{{:pasted:20170602-030217.png}} | {{:pasted:20170602-030217.png}} | ||
- | In[] と書いてある右横の空欄に、 | + | In[ ] と書いてある右横の空欄に、 |
<code>print("Hello world!")</code> | <code>print("Hello world!")</code> | ||
- | と記載してから、Shift + Enter を押すと、以下のような画面になります。\\ | + | と記載してから、Shift + Enter を押すと、以下のように、「Hello world!」と表示されます。\\ |
- | + | {{:pasted:20170602-030612.png}} | |
- | {{:pasted:20170602-002450.png}} | + | |
- | + | ||
- | + | ||
- | 左下の緑色のボタン「Ctrl+Enter」を押すと、画面下に、以下のように、「Hello world!」と表示されます。 | + | |
+ | WindowsでPythonで機械学習を行う場合は、こちらのjupyter notebookで行うのが一番現実的だと思います。 | ||
+ | もっと細かいことを行いたい場合には、(4)の、VirtualBox上にUbuntu14.04というOSをインストールして、その仮想環境の中でpythonその他を動かしていくことになりますが、最初は、しばらくは、この(3)の方法で十分だと思います。 | ||
===Anacondaのpythonのversionについて注意点(2017年6月時点)(Tensorflowとの関連)=== | ===Anacondaのpythonのversionについて注意点(2017年6月時点)(Tensorflowとの関連)=== | ||
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====(4)VirtualBox上でUbuntu14.04を動かしてAnacondaをインストール(所要時間:1時間から数日)==== | ====(4)VirtualBox上でUbuntu14.04を動かしてAnacondaをインストール(所要時間:1時間から数日)==== | ||
+ | Vagrantを用いる方法と、Vagrantを使用しない方法がある。Vagrantを使用した方が、のちのちは楽なのであるが、一番最初に、Ubuntu14.04のVagrant boxのダウンロードに3時間くらいかかるところが難点である。 | ||
+ | |||
+ | ===Vagrantを使用しないでUbuntu14.04をインストール=== | ||
+ | Windows7にUbuntuDesktop14.04(VirtualBox)をインストール | ||
+ | 2017/5/26\\ | ||
+ | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=17580 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===Vagrantを使用してUbuntu14.04をインストール=== | ||
+ | |||
+ | 「Pythonクローリング&スクレイピング」を写経してみる(1)第1章「クローリング・スクリピングとは何か」 | ||
+ | 2017/5/29\\ | ||
+ | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=17877 | ||
=====とりあえずTensorflowを試してみたい人は===== | =====とりあえずTensorflowを試してみたい人は===== | ||
+ | |||
+ | 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。 | ||
+ | |||
+ | https://colab.research.google.com/ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | A Neural Network Playground\\ | ||
+ | http://playground.tensorflow.org/\\ | ||
+ | =>正直、使い方が分かりませんが、[[https://deepage.net/tensorflow/deep_learning/2017/02/06/tensorflow-playground.html|こちらのサイト]]に解説があるようです。 | ||
3ステップでゼロから機械学習を始める(Anaconda+Keras)\\ | 3ステップでゼロから機械学習を始める(Anaconda+Keras)\\ | ||
ライン 150: | ライン 175: | ||
+ | =====Pythonの勉強法===== | ||
+ | |||
+ | こちらのサイトがおすすめです。無料の範囲で十分です。 | ||
+ | |||
+ | Progate\\ | ||
+ | https://prog-8.com | ||
+ | CODEPREP\\ | ||
+ | https://codeprep.jp | ||
+ | SoloLearn\\ | ||
+ | https://www.sololearn.com\\ | ||
+ | =>英語ですが、スマホアプリが秀逸です。おすすめです。 | ||
+ | =====Python導入後、機械学習フレームワークの導入へ===== | ||
+ | Pythonの環境構築ができたら、次は、機械学習フレームワークのインストールを行います。 | ||
+ | ===== リンク ===== | ||
+ | 次: | ||
+ | <wrap hi> | ||
+ | [[Windowsで機械学習フレームワークを導入する方法]] | ||
+ | </wrap>\\ | ||
+ | [[sidebar|目次]]\\ | ||
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+ | <wrap hi> | ||
+ | [[index.html|機械学習って何?]] | ||
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