‫わかりました｡
‫さて､ 前回の選挙では､ さまざまなツールに飛びつくと言いましたが､ 今回はどうでしょうか｡
‫しかし､ 次のセクションに入る前に､ このプロセスのすべてのステップは､ 適切なツールなしでは不可能であることを強調しておきたいと思います｡
‫今､ それぞれの詳細なセクションがあるでしょうが､ 少し卑劣なプレビューを持っています｡
‫それでは､ 今回使用するものを見てみましょう｡
‫まずはパソコンをセットアップして､ これらのさまざまなステップに対応できるツールを使えるようにすることが大切です｡
‫実際のコンピュータにデータサイエンスや機械学習プロジェクトのための作業小屋を作るようなものだと考えてください｡
‫そのために､ データサイエンスや機械学習ツールのハードウェアストアのような存在であるAnacondaを使うことにします｡
‫つまり､ すべてはベースから始まるのです｡
‫あなたのパソコンがここにあります｡
‫Anacondaをインストールします｡
‫そしてAnacondaを手に入れたら､ Jupyter Notebooks､ torch､ nom､ pi､ map､ plot､ lib pandas､
‫cyclone､ cat boost､ XG Boost､ TensorFlowといった他の機械学習ツールをすべて手に入れることができます｡
‫しかし､ Anacondaがこれらのツールを手に入れれば､ 今作成したプロセスに適用する必要があり､
‫私たちが作成したフレームワークは､ 絶対的な風となります｡
‫だから､ 今､ これを手に入れたのでしょう｡
‫機械学習ツールはたくさんありますから､ 次のコンピュータには､ これらのほとんどについて詳しいセクションがあります｡
‫でも､ すぐに使い始められるような実用的なものを使って､ 実践的な知識を身につけてほしいと思っています｡
‫では､ これを私たちのプロセスにくっつけるとしたら､ どのような形になるのでしょうか｡
‫さて､ Pythonのコードを書き､ 自分の仕事を伝えるために､ Jupyterノートブックを使うことになりました｡
‫そして､ これらもまた､ すべてのプロジェクトが同じようなファイルで行われていることがわかるでしょう｡
‫このコースに参加すれば､ 自分が行ったことを人に見せたり､ データ分析を行うための実世界の機械学習プロジェクトがいくつか含まれており､
‫コースを修了することができます｡
‫この小さなセクションは､ この図に色分けしてありますが､ 問題定義実験やデータ分析､
‫機械学習のモデリングセクション全体は､ データサイエンスとして考えることができます｡
‫以前にも同じような図がありましたが､ これは､ 以前設計したフレームワークに､ ツールをマッピングしたものです｡
‫ですから､ データ分析には､ pandas､ map､ plot､ lib､ numpyといったものを使うことになります｡
‫それが機械学習モデルの構築のステップ2､ 3､ 4です｡
‫TensorFlow､ pytorch､ psych､ learn､ XG､ boost､ cat boostといったものを使うことになります｡
‫そして､ 重要なことは､ これらのライブラリの機能をすべて暗記することではありません｡
‫それは､ どのような問題に対してどのようなツールを使うかを知ることでしょう｡
‫繰り返しになりますが､ そのためにステップ1では､ 問題を定義するのです｡
‫つまり､ 私のツールバッグから､ このステップにはこのツールを､ このステップにはこのツールを使うというように､
‫引き出しができるのです｡
‫そして､ それはすべてAnacondaとJupyter Notebooksで行われることになるのです｡
‫答えがわからないこともあるでしょう｡
‫答えがわからないこともある｡
‫でも､ 練習を積んできたので､ どこを見ればいいかはわかっています｡
‫なんだか､ こういろいろ考えてしまいました｡
‫私はこのようなさまざまなものを実際に使って練習してきたので､ どこを見に来ればいいのかがわかりますし､ いずれあなたもそうなるはずです｡
‫それが私たちのこだわりです｡
‫なるほど｡
‫よし､ もういいや｡
‫誇りを持つべきです｡
‫機械学習における最も基本的な概念を学んでいただきました｡
‫もちろん､ それ以外にもたくさんありますし､ あります｡
‫同じことをしても､ やり方が違うんです｡
‫しかし､ 機械学習の実践者になるためには､ これまで取り上げてきた内容で十分すぎるほどです｡
‫次に､ Anacondaをコンピュータにインストールします｡ 先ほどの図を見ると､ すべてはAnacondaから始まっていますね｡
‫コンピュータを手に入れ､ Anacondaをインストールすれば､ これらのツールを手に入れることができます｡
‫ということで､ 次はこれです｡
‫やってみよう｡