サルでもわかる機械学習

プログラミング不要のフリーソフトとして、2017年8月に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。

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。

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。

数行のコマンドを試してみるだけならば、ブラウザ（Chrome、InternetExplorer、Firefoxなど）で、オンラインでpythonを実行できる以下のリンクがお勧めです。

https://paiza.io/projects/new

画面左上の選択するところをクリックして、「Python3」を選びます。

こちらの上の黒いところに、

print("Hello world!")

と記載してから、

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。

そのあと、登録すれば無料の「paizaラーニング　Python3入門編 (全4レッスン)」

https://paiza.jp/works/python3/primer

を受講して、さらっとPython3の勉強をするのがおすすめです。

cloud9という、オンラインのIDE(統合開発環境)があり、たとえば、Ruby on Railsという動的なサイトを作るときの最初の環境構築に重宝します。メールアドレスの登録のみで、無料で、結構なことができます。

がしかし、今回はPythonで機械学習をすることが目的なので、機械学習関連で、Webサイトを試しに公開してみたい場合などに、利用するとよいと思いますが、最初はこの（２）は読み飛ばして、（３）を頑張ってください。（３）の方がやることは少ないです。

SignUpボタンをクリックして新規登録し（クレジットカード不要）、ダッシュボード（Workspaces）に行きます。

Create a new workdspace をクリックすると、以下のような画面になるので、

Workspace nameを適当に入力し、Pythonを選択してから、Create workspaceをクリックします。

この状態で1分くらい待つと、オンラインのIDE(統合開発環境)の画面になります。

図の左側のあたりで、右クリック　＞　hello.py という名前にします。

hello.pyをダブルクリックすると、画面右側にhello.pyの中身（まだ何も記載無し）が表示されるので、

print("Hello world!")

と記載して、Ctrl+Sで保存。

ここからが、だんだんとっつきにくくなってきますが、画面右下の「bash:(xxxxxx)-py」と書いてあるコンソール画面で、

python hello.py

と入力してEnterを押すと、以下のようになります。

これで、pythonでhello worldという文字を表示したことになります。

以下のサイトも分かりやすく書いてあるのでお勧めです。

（参考）
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

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
https://www.continuum.io/downloads#windows

インストールが終わったら、コマンドプロンプト（cmd.exe）を開き、

以下のコードを順番に入力して、Enterを押していきます。

cd c:\
mkdir py
cd py
jupyter notebook

すると、30秒くらい待つと、自動的にブラウザ（できれば、既定のブラウザをChromeにしておくことが望ましいです）が開き、以下のような画面が出てきます。（最初は真っ白で、何もファイルはないと思います。）

そこで、画面右上の、New　＞　Python[Root]　をクリックします。

ブラウザの新しいタブが開いて、以下のような画面になるので、

In[ ]　と書いてある右横の空欄に、

print("Hello world!")

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。

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。

蛇足ですが、2017年6月時点で上記方法でAnacondaをインストールすると、Python 3.6がインストールされます。しかし、Tensorflow 1.0(Googleが提供する機械学習ライブラリ)は、Python3.5に対応しており、Python3.6に対応していないため、Tensorflowを使いたくなった場合には、

conda create -n tensorflow python=3.5

により、python 3.5の仮想環境を構築して、そちらで作業を進める必要があります。

もしくは、以下から、Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64.zipをダウンロードして、Anaconda4.1.1 (64-bit)をインストールしてしまうというやり方もあります。

（参考）
Tensorflow導入(Win/Anaconda環境)
kiyoneet
2017年05月28日に更新

http://qiita.com/kiyoneet/items/435375e86aa2bf2992f2

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。

Windows7にUbuntuDesktop14.04(VirtualBox)をインストール
2017/5/26

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=17580

「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

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、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)

http://qiita.com/shu_barie/items/2e87dffc89357d46673f

Windows10で、とりあえずTensorfrowをHello Worldしたい人にお勧め。

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。

次：

Windowsで機械学習フレームワークを導入する方法


目次

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機械学習って何？