初心者が機械学習を始めるための４つの準備

PCの準備

まずはPCを準備しましょう。

機械学習を始めるには、ハイスペックなPCが必要というイメージを持たれる方が多いかもしれませんが、初心者が始めるにあたっては市販の標準ノートPCレベルで充分です。

なぜなら、ハイスペックなPCが必要になるのは煩雑で計算量の多いアルゴリズムに限るからです(ディープラーニング、ニューラルネットワークに初めから興味がある場合はCPUやGPU等の性能が求められます)。

今日の標準ノートPCであっても、基本的な機械学習アルゴリズムを実践できますので、初心者の方はハードルを上げすぎず、自身の習熟度に合わせてPCのスペックを考えてはいかがでしょうか。

Anacondaのインストール

機械学習を動作させるプログラムはPythonで書かれる場合がメジャーです。

しかし、Pythonでプログラミングをしていくには、開発環境を整える必要があります。

そこでAnacondaのインストールがお勧めします。

なぜならAnacondaは機械学習を始めるにあたって必要不可欠なPythonが標準で動作する他、機械学習に適したPythonライブラリであるScikit-learn、Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib等が標準でパッケージされています。

Anacondaのインストールだけで開発環境が一通り整うため、初心者の方にはお勧めです。

インストール方法:

Anaconda - python.jp

Jupyter notebookの起動

Anacondaのインストールが完了したらJupyter notebookを使って機械学習プログラミングを始めましょう。

Jupyter notebookはPythonで書かれたプログラムを実行し、実行結果を確認しながらプログラミングを行うためのソフトウェアです。

いちいち、プログラムの作成後→コンパイルをして→その後プログラムの実行を行い→確認作業を行う、といった作業が不要なところがPythonとJupyter notebookを使って開発を行っていくメリットとも言えます。

機械学習を勉強している方の多くはこのJupyter notebookを使用しており、自分の作成したプログラムをJupyter notebookの形式でネットワーク上に投稿しています。いろんな方とプログラムを共有して情報交換が出来る点もJupyter notebookを積極的にお勧めする理由の一つです。

参考記事:

Jupyter Notebook を使ってみよう – Python でデータサイエンス

データ分析の必需品「Jupyter Notebook」の魅力とは - DeepAge