1. まとめトップ
  2. IT・ガジェット

機械学習の始め方|おすすめの環境まとめ

機械学習を始めるときの環境についてまとめます。

更新日: 2019年06月28日

12 お気に入り 3223 view
お気に入り追加

この記事は私がまとめました

機械学習を始めるときの環境についてまとめます。

fwriterさん

□ 言語

▼ Python(パイソン)

本当にシンプルかつ最低限のコード記述が可能で、特に他のエンジニアが書いたコードを読むのが他の言語と比べれば非常に容易です。

「少ないコード量(文量)で簡単にプログラムがかける」「コードが読みやすい」といったメリットのある素晴らしい言語です。今話題

グラフの見た目にあえてパイソン臭さを出してデータサイエンスできるアピールをするぞー。エクセルの時代は終わらせよう。

▼ R(アール)

統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境

統計などの分野の研究成果がそのままパッケージとして公表されることも珍しくなく、最先端の技術やアルゴリズムにも簡単にアクセス

何言ってるんだという感じだが, RとPython混同してしまってヤバい

▼ Julia(ジュリア)

Juliaの長所はその処理の速さです。公式サイトによると、PythonやRの数十倍ものスピートで処理を実行することができるようです。

Juliaの特集でPython呼び出してるな。今は機械学習分野ではPythonの天下だから知識を流用するためだと思うのだが……Julia単体でもいけますよね? どうせならPythonの力を借りずにやりたいのだが……サンプルコード少ないから無謀かな……

□ プログラミング環境

▼ Google Colaboratory

機械学習で必要なほぼ全ての環境がすでに構築されています。必要なのはブラウザのみで、すぐに機械学習を始めることが可能です。

久しぶりにGoogle Colaboratoryさわりました。GPUが無料で使えるなどのメリットもあるけど、ブラウザで動くからタブレットやスマホからPythonが実行できるところもいい。 ブラウザだけでプログラムが実行できるサービスも多くなってるし、PCがなくてもプログラミングできる時代はもうきているのかも。

Q. ジュピター・ノートブックとは?

ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。

「プログラム」「実行結果」「メモ」を簡単に作成し保存できるため、「過去作業内容の振り返り」「チームメンバーへの作業結果共有

1 2