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オモンパカリスト

深層学習、計算論的神経科学に興味あります

機械学習の勉強はじめた

まとまった話ではないんですが、それなりに得た知見をつらつらと。

機械学習の勉強を初めて、どのように環境を構築していったか。という話です。 Mac OS X (Yosemite)。

Python

Python、初めて触りました。

なぜPythonなのか。MATLABやRみたいな数値計算ができるライブラリが豊富なんですね。 情報学生なら講義で一度は触るあの辺の言語ですね。 ハズれたこといってたらごめんなさい。

Pythonのバージョンはpyenvで管理します。 そこで、おすすめはAnacondaをいれること。 2.7系を入れたりしてたんですが、condaコマンドがモジュール導入に強力です。

$ pyenv versions                                                                                                                                                                              ⏎
  system
  2.7.10
* anaconda-2.3.0 (set by /Users/NAME/.pyenv/version)

データ分析ツール

機械学習・深層学習においても必須だろってライブラリは以下。

  • Numpy : ベクトルや行列の数値計算ライブラリ
  • SciPy : 科学計算ライブラリ
  • matplotlib : グラフ描画ライブラリ
  • pandas : データフレームのライブラリ
  • PIL : 画像データを扱うライブラリ
  • scikit-learn : 機械学習のライブラリ
  • IPython : 強力な対話型シェル

最後のIPythonはRubyのところでいうpryです。 pythonコマンド(引数なし)で対話型シェルは用意されてるんですが、 それよりももっと強力です。 help(調べたいメソッド)を叩くと詳細が帰ってくるので、 Scipyのこのメソッドってなんだ?引数は?とか確認しながら勉強できます。

あとはIPython notebookとかね。

techlife.cookpad.com

参考サイト

coursera

ビデオによる機械学習勉強サイトです。 英語ですが、日本語翻訳字幕があります。 とにかく丁寧で、わかりやすいです。といっても、まだ始めたばかりです。