機械学習のための環境構築① – Python編

こんにちは。

皆さんは機械学習という言葉をご存知ですか?

機械学習はそんなに新しい言葉ではなく1960年あたりから人工知能において研究されている分野です。

以下機械学習についての引用

機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。 そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。 人手によるプログラミングで実装していたアルゴリズムを、大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。

https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.htmlから引用

この引用通り、機械学習では人間が特定の問題を解決するためにアルゴリズム(手順)を用意する必要はなく、プログラムが与えられたデータから推論して自動的にその手順を実行してくれます。

その応用例ですが、ゲームや検索エンジン、音声認識と幅広く使われています。

投資分野では機械学習で株価などの予測ができるのではないかと言われています。

本当に予測できるとは保証しませんが、機械学習に興味を持ち、そのような予測をしてみたいという方のために機械学習の環境構築手順を紹介します。

用いるプログラミング言語は最もよく使われているPythonを使います。

なぜPythonか

世の中にはC言語やJavaやPHPなど様々なプログラミング言語が存在します。

その中でなぜ機械学習ではPythonが良くつかわれるかというと次のような特徴があるからです、

  • 参考となる書籍や情報サイトが多い
  • スクリプト言語なのでコンパイル不要で実行のサイクルが早い
  • 機械学習向けのライブラリが豊富

この点が大きな利点だと思います。

普通C/C++やJavaなどではソースコードをコンピュータが実行できる形式に変換するコンパイルという作業が行われるのですが、Pythonはスクリプト言語なのでコードを修正したら即実行できます。

また、高度で高速な数学ライブラリが用意されていることもPythonが機械学習で使われている理由の1つです。

では、インストール手順を紹介します。

Pythonインストール手順

まずMinicondaというPythonのバージョン管理やパッケージ管理ができる便利なソフトウェアをダウンロードします。

conda.io Minicondaにアクセスしてインストーラーをダウンロードできます。下画像のようにバージョン(ここではPython3.6)が新しい方の32-bit版(大体50MBほど)をダウンロードしてください。

では、ダウンロードできたらインストーラーを実行してみましょう。

Next を押します。

するとした画面のようにライセンス条文が表示されるのでそれに同意するなら I agree を押して次に進みます。

次の画面でインストールタイプを聞かれるのでとりあえずここでは All Users を選択しておきます。

次にインストール場所を聞かれるのですが、デフォルトの場所が C:\ProgramData\Miniconda3 などになっている場合は C:\Miniconda3 と場所を変更してください。

最後にAdvacedオプションを聞かれるのですが、ここはそのままにして Install ボタンを押しましょう。

インストールが完了したら Next を押しましょう。

お疲れ様でした。これでPythonとMinicondaのインストールは完了です。

プログラムを書いてみよう

インストールが完了したら早速Pythonでプログラムを書いてみましょう。

スタートメニューを押し、その中から Anaconda3 フォルダを探し、その中にある Anaconda Prompt を実行してください。(タスクバーに常駐させておくといいかもしれません)

そこでPythonを動かすことができます。

では、そのプロンプト内で

>Python

打ってみてください。Pythonが起動します。

そこで >>> のあとに次のコードを打ってみてください。

>>> print("Hello World!!")

画面に Hello World!! が表示されます。

これでPython自体の環境構築は無事終了です。

次は機械学習に必要なライブラリ群をインストールしていきます。

お疲れさまでした。

次の記事 –> 機械学習のための環境構築② – ライブラリ編
番外編 –> 機械学習のための環境構築(番外) – IDE編

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