最近、各方面から「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」が良書という噂を聞くので買ってみました。

　結構お高いので、特に本業で使うわけでもない自分にとっては勇気のいるお値段でした。

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　この本、説明も分かりやすく網羅的に説明されているので、かなり良書な予感はするのですが、実際の演習に入っていくと、中々読むだけでは理解が深まらず、漫然となってしまい身についているのかいまいち実感ができませんでした。

　これは困ったなぁと思っていたら、どうも評判を聞くとこの本はサンプルコードを使って手を動かしながら学ぶことで本領を発揮するとのことです。

　というわけで早速サンプルコードを以下からダウンロードして学習始めてみました。

　評判通りで、実際にコードを動かしながら、その意味を確認するために本を読むという形で進めると、理解が深まりそうですし、自分の身になっている実感があります。

「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」のためのPython環境設定

　ただ、この本の想定読者のレベルが高めなためなのか、上記コードを実行するための環境構築の説明がほとんどないのが、初心者には難しそうですね。コードのREADMEの説明も、丁寧ですが基本上級者向きと感じました。

　なので、少し初心者向けにPythonの環境構築方法をご紹介しようと思います。

　もしMacかLinuxで環境構築したい場合は、以下の記事を参照下さい。

　注意するのは、ライブラリのバージョンでしょうか。

　バージョンは、作者のソースコードで公開されている「requirements.txt」を参考にしましょう。

　問題になりそうなのは、TensorFlowとKerasのバージョンでしょうか。requirements.txtを参考に以下でバージョン指定してインストールするのが良さそうです。このあたりは、まだ私も未確認なので、これから試行錯誤してみます。

$ pip install tensorflow==1.8.0
$ pip install keras==2.1.6

　環境設定できたら、ターミナルで以下コマンド実行すればJupyter Notebookが立ち上がるはずです

$ git clone https://github.com/ageron/handson-ml
$ cd handson-ml
$ jupyter notebook

　以下のようにJupyter notebookが起動するので、01から順に開いて行きましょう（数字が書籍の章の番号に対応しています）

　コードを実行しながら学習できます。気になるパラメータを変えて、結果がどう変わるかを確認すると、更に理解が深まりそうです。

ブラウザだけで環境構築無しで「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」を実践する方法

　環境設定の自信がない方は、「Google Colaboratory」というGoogleが無料でクラウド上に提供しているPython環境を利用する方法もあります。

　「Google Colaboratory」の利用方法は以下参照下さい。

　あとは、作者のサンプルコードをコピー＆ペーストして実行していくのが良いでしょう。ライブラリのバージョンに関しては、ローカルPC同様、注意する必要があります。

ブラウザだけで機械学習（ディープラーニング）を実践しながら学べるチュートリアル

　初心者向けに、ブラウザだけで機械学習が学べるチュートリアルを有料noteで公開しています。

　こちらは、noteをみながら環境設定不要で手を動かしながら機械学習を実践できるようなチュートリアルになっています。どのチュートリアルも、機械学習を使って何かを作り上げるような内容になっています。

　「Google Colaboratory」の利用方法も詳しく説明していますので、「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」へのステップアップにも最適と思います。

　現在公開しているチュートリアルを簡単に紹介しますので、気になる方は是非。

機械学習（テキストマイニング）で自分に最適なプロフィールを作る方法

　自分のSNSのプロフィールを機械学習を使って作成するチュートリアルです。お安く「Google Colaboratory」の機械学習への活用方法も学べるのでお得です。　

人工知能を使って小説を書く方法（テキストマイニングからbot生成まで）

　機械学習を使って、様々な自然言語処理を行うチュートリアルです。小説含めてエンターテイメントとして楽しんでいただけましたら幸いです。

「Google Colaboratory」を使って簡単にディープラーニングで画像認識ができるチュートリアル

　ディープラーニングを使った画像認識を簡単に学べます。GPUの活用から、性能改善まで実践的な内容になっています。

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