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Pythonを気軽に触れる環境を作る

2019-11-21 09:00:00 | 日記
どうも!Python初心者のTです。
10月、11月と続けてAI関連の研修に行ってきました。(阪)さんと同じやつです。
今日はちょっとだけ研修の話と、研修で使っていた環境の構築方法について書こうと思います。
雑に理解していて間違い多数なはずなので、皆さんも適当に読んでいただけたら嬉しいです。

私が参加したのは機械学習の初歩と、ディープラーニング初歩の研修です。
どちらも2日間、8時50分~16時20分まで。開催地が短大&講師の方は非常勤の教員だったので、時間割がまるっきり授業でした。
どちらもPythonを使うのですが、初心者の私には少しハードルが高かったですね。読めるけど、書けない。漢字でよくあるやつですね。AI関連技術をこれから学ぼうって方は、Python知っているに越したことはないです。


機械学習の初歩では、「そもそも機械学習って何なの?」というところから、実際に動かしながら学びました。
正直に言えば、難しい部分が多すぎてしっかりとは理解できません…。ただ、何となくこんな感じには理解できました。

・機械学習では『予測』と『分類』ができる。
・機械学習には『モデル』と呼ばれる、とても複雑な数式がある。
・『学習』とはこの数式を少しずつ変形させて、実際のデータに近づけること。

数式にデータを与えると、何かしらの結果が出てくるのです。
その結果が例えば「確立の集まり(Aの確立90%、Bの確立5%、…)」になるようなモデルは『分類』のモデルで、「一つの数値」になるモデルは『予測』となるわけです。

(図とかがあった方がわかりやすい&私も伝えやすいのですが、時間がないので割愛…)


ディープラーニングの初歩では、同じく「ディープラーニングって何なの?」から実際に動かしながら学びました。
正直こっちも難しい数式などが出てくるので、しっかりとは理解できてません。
機械学習とだいたい一緒のことができるけど、機械学習よりもできることが多い、という印象です。

特に画像関係の処理はすごいですね。最近、大手ITメーカーはAIスピーカーとか、カメラに写ってるのが何かを認識したりとか、そういうサービスを展開してますよね。ああいうのもディープラーニングのおかげで実現できているのです。


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さて、よく理解できていないものを説明するのはそろそろ終わりにして、環境構築をサクッと終えちゃいましょう。
今回はこんなやつを使えるように環境構築していきます。
私も、ブログ書きながら会社のPCに環境を構築していきます。


まずは、インストーラーをダウンロードしてインストールします。
Anacondaが良いらしいです。Pythonをよく使う人は「○○用のPython」「□□用のPython」と複数のPythonが必要になるらしいのですが、Anacondaをインストールしておくと、これが簡単にできます。
「Python 3.7 version」をダウンロード&実行して、何も考えずに「OK」とか「Next」とか押していきましょう。
※空き容量が3GBほど必要です。
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section


次に…、おっと、これで構築終わりです!
たった1ステップ!楽ですね~。


では、早速Pythonを使ってみましょう。
スタートメニューに「Jupyter Notebook (Anaconda3)」というものが追加されているはずです。おもむろに実行してみてください。
黒背景に白文字のデスノートみたいな画面が表示された後、ブラウザが表示されるはずです。





そうしたら、おもむろに右上の「New▼」→「Python 3」をクリックしてみましょう。
新しいタブが開かれて、何か入力できそうな雰囲気を醸し出すはずです。



最後に、おもむろに「print("Hello, World!!")」と入力して、Shift+Enter!



動きました!これが世界一有名なプログラム、ハローワールドです!
これで今日から皆さんもPythonエンジニアですね。「Pythonでハローワールド書けます!!」って自慢していいですよ。


せっかくのAnaconda3なので、「○○用のPython」のように環境を分ける方法とかも書こうかと思ったのですが、ハローワールドが動いて満足したのでここまでです。

さて、環境構築も終わったし、Python&AIで何を作っていこうかな。
うーん、とりあえず、ボウリングスコアを自動認識する何かを頑張ってみようかな。

(ハローワールドが書けるスーパーPythonエンジニア、T)

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