DBMSWSLへmssqlをインストールしてみた(失敗)mssqlのwebsiteではWSLはサポートしていないと書いてあったが、無理して私のPC環境にインストールしてみたが、見事にけられた。WSLへmssqlをインストールしてみた。mssqlのwebsiteではWSLはサポートしていないと書いてあったが、無理して私のPC環境にインストールしてみたが、見事にけられた。余計な時間を使ってしまった。見かけ上はインストールは成功に見えたのだが。ツールをインストールします。パッケージをインストールします。リポジトリを登録します。https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/mssql-server-2017.list)”上ではなしにプレビューを試したいときに。インストールするには、次のコマンドを実行します。パスワードの設定とエディションを選択する指示に従います。アカウントは強力なパスワードを指定していることを確認してください。進数の数字や英数字以外の記号を含む)。構成が完了したら、サービスが実行されていることを確認します。キーをインポートします。リポジトリを登録します。コマンドを実行します。ツール次のコマンドを実行します。~/.bash_profile次のコマンドでファイル。~/.bashrc次のコマンドでファイル。Online..←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。Learning」の教科書よりの再掲だけど「else:」の「:」がなかったり私自身の間違いもあったので修正した。Learning」の教科書よりの再掲だけど「else:」の「:」がなかったり私自身の間違いもあったので修正した。青みがかったり、黄色みがかったり「白黒」じゃないよね?「Access」の勉強が進んでない、「手順」だけ述べているだけでそうする理由が書かれていない。覚えにくいわけだよ!ゆっくりやろうっと!↑人気ブログランキングに参加しています。Python白黒PNGファイルの呼び込みにコメントAccessのマニュアルかんたんな実例でAccessの各機能をやさしく紹介してくれている。マニュアルの題名はいささかオーバーだ。Accessのマニュアル最近Accessの勉強をしている。以下がマニュアルの章立てである。2018-10-22-accessデータベース本格作成入門.markdownこのマニュアルはエクセルで集めた売上データから、販売データを作り商品マスターや顧客マスターを作り最後に請求書を印刷するようになっている。かんたんな実例でAccessの各機能をやさしく紹介してくれている。マニュアルの題名はいささかオーバーだ。↑人気ブログランキングに参加しています。machineで学習した。身近な住所録管理に応用してみようと思う。それから将来のSQLの足掛かりにするつもりだ。Accessをやってみた中古PCについてきたOffice365の中にあるAccessを使ってみた。直感的にはまだまだ操作できないが会社時代使っていた、T/MAKERというデータベースとデータベース以外のスプレッドシートワードプロセッサーにもなったソフトウェアと本質的には変わらないので意外と素直に入れたと思う。データベースが基本的に持っているテーブルの作成、クエリ、リレーションシップ、レポート、フォームは基本的にはT/MAKERと一緒である。machineで学習した。身近な住所録管理に応用してみようと思う。それから将来のSQLの足掛かりにするつもりだ。Accessパッケージ(写真はネットより借用)↑人気ブログランキングに参加しています。