IPythonAtom-WSL-PyCharm相関図その2190625Atom-WSL-PyCharm相関図その22019/06/25Atom1印刷できない。3データベースがない。4Moduleの管理が難しい。5Pythonの各属性を色表示できる。6JupyterのModuleを引き込むことができる。stepのデバッグができる。(◎)8Windows特にExplorerが生で使える。Programが多数存在する。(◎)10「elif」「else」がエラーになるバグがある。11Pycharmとモジュールの共存できる。Linux)1印刷できない。2データベースがない。3Jupyterのmoduleを引き込むことができない。stepのデバッグができない。5Windowsとのやり取りがUSB経由である。6Pythonの各属性を色表示できる。(◎)7Flask環境下でデバッグできる。(◎)8Linuxのコマンドがじかに実行できる。(◎)9Moduleの管理が比較的しやすい。stepのデバッグができない。2有料でないとSQLite3(DB)が使えない。4Linuxのコマンドが使えない。5Jupyter-notebookとの連携がとりにくい。6有料でデータベースが使える。(◎)7印刷ができる。(◎)8Atom下のモジュールと共存できる。(◎)9インタラクティブシェルで実行できる。console」(◎)10Atomより貧弱であるが属性の色表示がされる。11パッケージの追加が簡単。↑人気ブログランキングに参加しています。開発環境比較Atom-WSL-PyCharm相関図その2にコメントChainerが作った「ディープラーニング入門」を紹介!機械学習を勉強するには、いくつかの知識が必要です。それらを学ぶ上でいろいろな書籍やネットの情報が必要ですが、Chainerが出した「ディープラーニング入門」で必要十分です。Chainerが作った「ディープラーニング入門」を紹介!以下、DogFortune(Qiita)さんから引用。機械学習を勉強するには、いくつかの知識が必要です。学習を行う為のコンピューティングリソースの準備それらを学ぶ上でいろいろな書籍やネットの情報が必要ですが、Chainerが出した「ディープラーニング入門」で必要十分です。Tutorialです。最低限必要な知識がまとめて学べます。このチュートリアルでは、機械学習を行っていく上で必要な最低限の数学とプログラミングを学んでいくことができます。•Pythonの文法から条件式、クラスや継承といったところまであります。NumPyやCuPyもしっかりあります。いった所もしっかり記述されています。いう所が非常に素晴らしいです。ブラウザで学べる機械学習の知識がついてきたところで、さぁやってみようと思った時に問題になるのが環境の構築です。数年前に比べたら比較的簡単に環境を構築できるようになってきましたが、フレームワークの進化も非常に早く、ネットの情報がすでに古いといった事も多いです。このチュートリアルは、ブラウザ上で学ぶことができます。資料はすべてノートブック形式になっていますので、解説とコードが同時に実行できるようになっています。読むだけの資料ではなく、実際にコードを記述してその結果も学ぶことができます。これは非常にありがたいです。Colaboratoryとして実行できる!!これがこのチュートリアル最大のポイントです。Colaboratoryで実行できるようになっている事です。Colab」ボタンを押すとすぐに開くことができます。GPUリソースが利用できます。処理の重い畳み込みニューラルネットワークも比較的短時間で体験することができます。GPUが絡むと途端に環境構築が大変になるので、ぜひ活用すると良いです。このサイトだけで機械学習・ディープラーニングに入門できる事を目指して作られています。基本的な知識はすべて網羅されているので、今から始めたい人はぜひ見てみてください。章立ては次のようになっています。トレーナとエクステンションまた今後次のような項目が登場するようです。チュートリアルへようこそ。このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。いうプログラミング言語を用いたコーディングの基本、機械学習・ディープラーニングの基礎的な理論、画像認識や自然言語処理などに機械学習を応用する方法に至るまで、幅広いトピックを解説しています。機械学習を学び始めようとすると、ある程度、線形代数や確率統計といった数学の知識から、何らかのプログラミング言語が使えることなどが必要となってきます。いった数学やプログラミングの全てに精通していなければ機械学習について学び始められないかというと、必ずしもそうではありません。本チュートリアルでは、機械学習やディープラーニングに興味を持った方が、まず必要になる最低限の数学とプログラミングの知識から学び始められるように、資料を充実させています。そのため、できる限りこのサイト以外の教科書や資料を探さなくても、このサイトだけで機械学習・ディープラーニングに入門できることを目指して、作られています。初学者の方が「何から学び始めればいいのか」と迷うことなく学習を始められることを目指したサイトです。いうサービスを利用することでそのままブラウザ上で実行できるようになっているという点があります。ブラウザだけでコードを書き、実行して、結果を確認することができれば、説明に使われたサンプルコードを実行して結果を確かめるために、手元のコンピュータで環境構築を行う必要がなくなります。いうサービスの利用方法を説明します。ほとんどの主要なブラウザで動作します。動作が検証されています。ブラウザ上で主に以下のようなことが可能なオープンソースのウェブアプリケーションであり、データ分析の現場や研究、教育などで広く用いられています。時間で消えてしまうため、長時間を要する処理などは別途環境を用意する必要があります。学びはじめのうちは、数分から数時間程度で終わる処理がほとんどであるため、気にする必要はありませんが、本格的に使っていく場合は有料のクラウドサービスを利用するなどして、環境を整えるようにしましょう。chainerチュートリアル(以上Qiitaの記事-DogFortune-及びChainerのはじめにを引用させていただきました。)↑人気ブログランキングに参加しています。etcをインストールしてみた。Jupyternotebook-ModuleNotFoundについてAI関連開発を再開した。1Python3.6はコマンドプロンプトのバーチャルエンバイロメントで動いている。3上記はWSLでHydrogenをインストールしてもShift+Enterで動かないため回避策で行った。Projectをクリックして求めるPath上のフォルダを指定する。5これでShift+Enterでmatplotlibなどをインストールしている場合、図形などを描くことができる。Numpyなどでライブラリに入れるモジュールをインストールする。7しかしWSLでJupyternotebookを走らせなければならなかった。8プログラムからNumpy,matplotlib,Scipyなどを呼び出すとモジュール・ノットファウンドになってしまう。9最初はWindowsの環境変数の問題だと思った。numpyをやったらnumpy(1.16.3)と表示された。numpyとやってみた。/home/xxxxx/.local/lib/python2.7/site-packagesと表示された。pprint・>>>pprint.pprint(sys.path)をやってみた。foundの現象は変わらなかった。etcをインストールしてみた。(Anaconda3でインストールしていると両方入ってしまう)(結局python3の方にはもともとnumpyなどが入っていなかったことになる)13みごとJupyter-notebookは稼働した。errorは解決された。↑人気ブログランキングに参加しています。WSLJupyternotebook-ModuleNotFoundについてにコメントAtom-WSL-PyCharm相関図Atom-WSL-PyCharm相関図を簡単にまとめましたので中間報告的に記述します。(長短含めて)Atom-WSL-PyCharm相関図2019/01/06Atom1印刷できない。3データベースがない。4Moduleの管理が難しい。5Pythonの各属性を色表示できる。6JupyterのModuleを引き込むことができる。stepのデバッグができる。(◎)8Windows特にExplorerが生で使える。Programが多数存在する。Linux)1印刷できない。2データベースがない。3Jupyterのmoduleを引き込むことができない。stepのデバッグができない。5Windowsとのやり取りがUSB経由である。6Pythonの各属性を色表示できる。(◎)7Flask環境下でデバッグできる。(◎)8Linuxのコマンドがじかに実行できる。(◎)9Moduleの管理が比較的しやすい。stepのデバッグができない。2有料でないとSQLite3(DB)が使えない。4Linuxのコマンドが使えない。5Jupyterとの連携がとりにくい。6有料でデータベースが使える。(◎)7印刷ができる。↑人気ブログランキングに参加しています。up(ver3.0)Qiitaに谷CEOの記事が載ったのでそれを参考にAIエンジニアになるための道程表をリバイズアップした。有用な記事、感謝いたします。up(ver3.0)Qiitaに谷CEOの記事が載ったのでAIエンジニアになるための道程表(5ヶ年計画)をリバイズアップした。有用な記事感謝いたします。13:38”AIエンジニアに最低限必要な知識まずは、AIエンジニアに最低限必要な知識を大きく6つに分けて見ました。ここでは、将来AIエンジニアとして業務を行うにあたり、大きく分けて6つの内容の基礎知識の全体像を把握してください。numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、TensorFlowやkerasこの中で特にpandasを使いこなせると良いです。機械学習を行う上で、データ前処理が必須なのですが、データ前処理を行う上で便利なライブラリです。決定木、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、K-meansディープラーニングの実装スキル及び知識scikit-learnTensorFlowやKerasなどのフレームワークの知識。scikit-learnで学習済みモデルを作るまでの流れなど。1.データの収集とデータの前処理欠損値の補完や外れ値の削除。5SQLを使ってデータベースを操作する知識。by、テーブル結合、ビュー、サブクエリ、caseなどなど。AWSやGCPやAzureなどのクラウドインフラ回りの知識。大きく6つもあり以外と多いなと思われたかもしれませんが、一度に全てやるのではなく、まずは1と4の2つに絞ることをお勧めします。理由は、実際にプログラムを書き、目に見える形にすることで継続して学びやすくなるからです。はじめに理論から入ると独学だと挫折してしまうので。必要な知識は前の節で紹介しましたが、どのようにそれらを学べば良いのでしょうか。1から6を学ぶ上で、以下のような順で知識を身につけていくことをお勧めしています。pythonによる機械学習プログラミングと人工知能概論を学ぶ。機械学習プログラミング。SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術も身につける。機械学習スキルを活用してプロダクト制作をする。教える(多分これはしないと思う)。このフェーズごとに学んでいくことがもっとも自分自身に負荷をかけず、楽しく学ぶことができると考えています。フェーズ1ではプログラミング初学者の方を指しております。プログラミングを初めてという方は是非フェーズ1から目を通してください。フェーズ2では実際にフェーズ1で学んだ内容をベースに、機械学習プログラミングに関する勉強方法を説明して参ります。scikit-learnを使った機械学習プログラミングを行なっている方は飛ばして頂いても構いません。フェーズ3ではKaggleといったコンペティションを通じて実践的なプログラミングを学ぶ方法を記述しています。機械学習をやる上で、データベースからデータを取り出すことは頻繁に行われますので、SQLの知識は必須です。ここでは、SQLの他にスクレイピング(データ収集用)、クラウドなどの技術の身につけ方を紹介します。機械学習スキルを活用してプロダクト制作に取り掛かりましょう。このレベルまで到達した方は、プロダクトを通じて学ぶことが多いです。人に教えることで自分の分かっていなかったことが明確になることがあります。友人などに機械学習を教えて自分の理解を深めることもよいでしょう。以降、6つのフェーズごとに、どのようにこれらに取り組めば良いのか、お勧めの書籍などを紹介しながら説明していきます。↑人気ブログランキングに参加しています。Linux)を使って行ってきた。今回の内臓HDDも約2か月で壊れてしまった。しようがないので倅に一時は渡したDYNABOOKを返してもらってPCで引き続きPythonで開発することとした。Windows10の安定性を考えてである。LinuxPythonの開発環境について、いままでVAIO上でUbuntuをインストールし使ってきた。今回の内臓HDDも約2か月で壊れてしまった。(外付けHDDは2度クラッシュ)仕様がないので倅に一時は渡したDYNABOOKを返してもらってPCにて引き続きPythonで開発することとした。Windows10の安定性を考えてである。コマンドプロンプトで仮想環境を作り出し数学関連のライブラリをインストール。curveなどをプロット。以下にその手順を述べる。Linuxに☑を入れる。2Ubuntuのインストール3Ubuntuにユーザーネーム、PWをセットする。curveを描画pandasのインストールしたのち乱数を発生させてplot↑人気ブログランキングに参加しています。Linuxにコメント5ヶ年計画リンクをクリックすると私の5ヶ年計画の文書が見られます。目標、目的はあえて述べません。それは私自身の能力によるからです。2018-08-17-5ヶ年計画.markdown上のリンクをクリックすると私の5ヶ年計画の文書が見られます。目標、目的はあえて述べません。それは私自身の能力によるからです。1.Atomのパッケージのインストールで・markdown-writer・markdown-scroll-sync・tool-bar・tool-bar-markdown-writerを入れておく2.Atomでmarkdownの文書を作る3.プレビューする4.プレビュー画面で右クリック5.HTML文書作成をクリック6.Wordpressテキスト画面にHTML文書をドラッグ・アンド・ドロップする7.リンクが貼られます以上です。↑人気ブログランキングに参加しています。Python5ヶ年計画にコメントシスジェンのときに使うお気に入りUbuntuのシステムジェネレーションのときに使ったお気に入りです。シスジェンのときに使うお気に入りUbuntuのシステムジェネレーションのときに使ったお気に入りです。(アイキャッチ画像)それとそれに対応したURLです。ご自身の責任で参照・実行してください。IT用語No.01AtomIT用語No.02IT用語No.03IT用語No.04IT用語No.05IT用語No.06PythonIT用語No.07IT用語No.08IT用語No.09IT用語No.10IpythonIT用語No.11AnacondaIT用語No.12GitHubIT用語No.13↑人気ブログランキングに参加しています。システムジェネレーションシスジェンのときに使うお気に入りにコメントおさらいおさらい2018/08/03WordPressの新Editor(Gurtenburg)をテストしてみた。旧エディターをインストールし直して使い続ける予定である。新エディターは不安定だし、だいたいどこに何の機能があるかわからない。当文章も追加して更新したら「更新」エラーになってしまった。この影響かどうかわからないが、従来のパスワードもリジェクトされてしまった。切り替えるつもりはない。FlightGearのインストール↑人気ブログランキングに参加しています。notebookに持っていき実行してみる。Atomを開き目的のプログラムをコピーする。notebook’と入力しブラウザーを立ち上げる。↑人気ブログランキングに参加しています。