Machine Learning 1: 10分でできるPython3での環境準備(Linux/Mac)

Machine Learning(機械学習)について何となく理解しているが、実際に触ったことがない人向けにハンズオン情報をこれから連載しようと思う。機械学習(略称:ML)については、仕事で使ったことがないので素人目線で解説していく予定だ。

Machine Learning（機械学習）とは
Python3で必要な環境を構築する(Linux編/Mac編)
Jupyter notebookとは
まとめ

Machine Learning（機械学習）とは

機械学習とは、データから学習できるシステムを構築することだ。

伝統的なプログラミングは、プログラマがルールを作成して、答えをだす。

一方、MLは、データを見ることによってコンピュータがルールを学ぶ。

では、早速環境を構築してみよう。

Python3で必要な環境を構築する(Linux編/Mac編)

はじめに、Pythonのバージョンを確認してほしい。

// Linux編
$ python --version
Python 3.8.3

// Mac編
// Simple Python Version Managementをインストールする
% brew install pyenv

% pyenv -v
pyenv 2.3.4

// 環境設定
% echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
% echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
% echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
% source ~/.zshrc

% pyenv install --list
Available versions:
  2.1.3
  2.2.3
  2.3.7
...
  3.10.5
  3.10.6

// 3.10.6をインストール
% pyenv install 3.10.6

% pyenv versions
* system (set by /Users/user_id/.pyenv/version)
  3.10.6

//　インストールしたバージョンを利用するように設定し、確認します。
% pyenv global 3.10.6
% python --version
Python 3.10.6

もし、Pythonのバージョンが2の場合は、新しいバージョンをインストールしよう。そして、作業スペースを作成しよう。

$ export ML_PATH="Your_Path/my_ml"   # Your_Pathは、環境にあわせて変えよう
$ mkdir -p $ML_PATH

分離された環境で作業したい場合（ライブラリのバージョンが競合することなく、異なるプロジェクトで作業できるように強く推奨する）、virtualenvをインストールしよう。

そして、my_envという分離されたPython環境を構築しよう。

// Linux
$ python3 -m pip install --user -U virtualenv
$ python3 -m virtualenv my_env

// Mac
% python -m pip install --user -U virtualenv
% python -m virtualenv my_env

この環境を有効にするには、毎回次のように実行しよう。

$ cd $ML_PATH
$ source my_env/bin/activate # Linux や macOS

では必要なモジュールをpipを使ってダウンロードしていこう。pipは、package installer for Pythonの略だ。つまり、パッケージソフトをインストールするツールだ。Python 3.4以降からデフォルトで付属している。では、次のコマンドを実行してモジュールをインストールしてほしい。そして、virtualenvをJupyterに登録しよう。

// Linux
$ python3 -m pip install -U jupyter matplotlib numpy pandas scipy scikit-learn
$ python3 -m ipykernel install --user --name=python3

// Mac
% python -m pip install -U jupyter matplotlib numpy pandas scipy scikit-learn
% python -m ipykernel  install --user

では、Jupyterを起動しよう。

// Linux and Mac
$ jupyter notebook
...
    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///home/you/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-21991-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8888/?token=0a0d51df471e67a515b25224def0b5d70f06a972d8b70070
     or http://127.0.0.1:8888/?token=0a0d51df471e67a515b25224def0b5d70f06a972d8b70070

すると、ブラウザーにこのような画面が表示されるはずだ。