MLの第2版(英語版)が出たので早速買って読んでみました。構成としては基本的に第一版と同じようですが、TensorFlowなどのライブラリバージョンアップに伴って内容がアップデートされているようです。日本でも第一版は翻訳されていますが、翻訳がまずいのかイマイチ評判はよくないようです。実は第一版はかなり前に読んだのですが、あまり理解できないところが多かったので第2版に改訂されたのを期にもう一度再読してみようと思います。読んだ内容は何回かに分けてまとめていきたいと思います。本の内容は全体的にこのような構成になっています。TensorFlowモデルの展開とスケールアップ全体的に前半が非ニューラルネットアルゴリズムについてに書かれていて、後半はニューラルネット/ディープラーニングという構成になっています。読んだ感じでは、今回の改訂で変更、追記されたのは主に後半部分ではないかと思います。サンプルプログラムはこちらのURLからダウンロードできます。Notebook形式になってますので、実行結果を確認しながらコードを読むことができます。ハンズオンと本のタイトルにもあるように、実際にコードを動かすことを基本とする内容なので、ぜひとも自分のPCに実行環境を作って動かしながら読み進めてください。初回ですので実行環境を作る説明をします。私の実行環境はMacですが、他のプラットフォームでもそんなに違わないと思います。Pythonをインストールする必要がありますが、おすすめはAnacondaというパッケージシステムを使うことです。www.anaconda.comAnacondaはPythonだけでなく、いろんなライブラリを簡単にインストールできるディストリビューションです。機械学習関連のライブラリが充実していて、アップデートもコマンドで簡単にできます。上のURLからPython3のバージョン(2019年11月現在Pythonのバージョンは3.7)のインストールイメージをダウンロードしてください。ダウンロードファイルは、インストールプログラムになっているので実行してインストールします。ターミナルを開いて、Pythonがインストールされていることを確認します。3.7.3前にダウンロードしたサンプルファイル(handson-ml2/)内にrequirements.txtというファイルがあります。これは、サンプルコードを動かすために必要なPythonライブラリの情報が書かれています。packagesjupyter==1.0.0matplotlib==3.1.1numpy==1.17.2pandas==0.25.1scipy==1.3.1....以下のコマンドでrequirements.txtに書いてあるライブラリを一気にインストールできます。requirements.txtただ、requirements.txtはpipというコマンドの形式なのでcondaでインストールするとパッケージが見つからないと言われることがあります。その時はpipコマンドで個別にインストールします。[ライブラリ名]サンプルコードはJupyterノートブックという形式になっています。これはブラウザ上でPythonを動かせる環境で、実行結果がブラウザ上に表示されるので試すのにとてもいいです。Notebookを起動します。notebookブラウザでhttp://localhost:8888にアクセスすると以下のページが表示されます。Notebook次回からいよいよ内容について書いていきたいと思います。Ed.2(イントロ)Tweet関連記事2019-09-27ディープラーニングは難しくないディープラーニングという言葉は今では専門家だけでなく多くの...2019-09-24Elixirを使ってみたらとても楽しかったElixirはマルチプロセスを前提とした関数型プログラミング言語...2019-05-07Vue.jsを使ってみてよかったところ、イマイチなところVue.jsはReact,Angularに並ぶJavascriptフレームワークです。(1)注目記事はてなブログをはじめよう!anthony-gさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。