‫これで､ 機械学習の問題に使えるフレームワークができました｡
‫フレームワークと既存のデータサイエンスや機械学習のツールとのマッチングを開始する時期が来たのです｡
‫まずは土台から｡
‫機械学習はかなり幅が広いので｡
‫使えるツールはいろいろあるんです｡
‫だから､ 私たちのためにツールを管理してくれるものが必要なのです｡
‫そのためには､ アナコンダ､ ミニコンドル､ コンドルを使うことができます｡
‫そして今､ あなたはヘビを想像しているかもしれませんね｡
‫ダニエルは一体何を言っているんだ？
‫しかし､ 一度これらを理解すれば､ ここにあるようなツールを使った機械学習プロジェクトなど､
‫今後のセットアップが楽になることは間違いない｡
‫AnacondaとMini Condaは､ データサイエンティストのためのハードウェアストアとワークベンチだと思えばよいでしょう｡
‫アナコンダをあなたのパーソナルアシスタントに｡
‫Anacondaや多くのCondorはソフトウェアディストリビューションです｡
‫つまり､ アプリストアからアプリをダウンロードするのと同じように､ 他の人が書いたコードが付属しており､ それをパソコンやスマートフォンで使用することができるのです｡
‫これらも同様です｡
‫コード付きなんです｡
‫他の人たちは､ 私たちが自分のコンピュータで機械学習プロジェクトに活用できるような文章を書いています｡
‫他の人が書いたコードのコレクションは､ パッケージやツールと呼ばれることが多い｡
‫例えば､ これまで話してきた心臓病の分類の問題では､ いくつかのPythonパッケージを使いたいと思うかもしれません｡
‫それぞれのパッケージは､ プロジェクトの異なる段階において異なるツールとみなされるかもしれません｡
‫最初のうちは､ データ解析やデータ探索のために､ pandasやmap plot libのパッケージを使うかもしれません｡
‫それから､ 機械学習モデルを構築するために､ サイキックローンパッケージを使うこともあります｡
‫これらのパッケージは､ Jupyterパッケージから来るJupyter Notebookの中で使用することができます｡
‫現在､ Anacondaをコンピュータにダウンロードするには､ 3ギガバイト程度の容量が必要で､
‫主要なデータサイエンスと機械学習のパッケージがすべてインストールされます｡
‫しかし､ Anacondaはデータサイエンスツールのハードウェアストアのようなものだと言ったのを覚えていますか？
‫つまり､ 想像しうるほぼすべてのデータサイエンスツールを搭載しているのです｡
‫そして､ 私の経験上､ その多くは使われない｡
‫そして､ 私たちは実践者であることに重点を置いているので､ 最も有用なものを使っていくことになります｡
‫そこで登場するのが､ 多くのコンタクト､ 多くのコンダクトです｡
‫データサイエンティストのワークベンチのようなものだと覚えておいてください｡
‫Pythonなど､ 始めるために最低限必要なものから始まり､ その他にもいくつかあります｡
‫そのため､ パソコンに必要な容量が最大で約10倍も少なくなりました｡
‫約200メガバイトの大きさです｡
‫そこで､ 省スペースで始められるように､ 多用することにしました｡
‫コンダ でも､ アナコンダの話をしたのは､ 誰かが言及したり､ ネットのどこかで見たりしたら､ 意識してほしいからです｡
‫次は､ 多くのコンダクトが付属するアシスタントのような存在であるコンダクトについてです｡
‫近藤麻理恵をダウンロードすると､ いくつかのツールがありますが､ そのツールを管理するためにCondaを使用します｡
‫これについては､ もう少し詳しく見ていきましょう｡