‫なるほど｡
‫さて､ 皆さんはいろいろなことを経験されているので､ そもそもこのような図はとても分かりにくいものに見えるかもしれませんね｡
‫そして､ 心配しないでください､ 私はここで何が起こっているのか､ そしてこのセットアップと同様に､ 本当に理解するために数回かかりました｡
‫そうですね｡
‫コンピュータを手に入れたわけです｡
‫あなたはおそらく......そのことを理解しているはずです｡
‫しかし､ この......機械学習のプロジェクトに携わったことがない人は､ ちょっと拍子抜けするかもしれませんね｡
‫プロジェクトフォルダがあり､ データがあり､ 環境がある｡
‫Condaは､ この環境作りをサポートします｡
‫そして､ その環境の中で､ さまざまなデータサイエンスや機械学習のツールを利用することができます｡
‫さて､ この講義で行うことは､ これはMac OS用なので､ Windowsコンピュータを使用している場合は､
‫同じ手順を行うこの講義の別のバージョンを見てみるとよいでしょう｡
‫しかし､ このセクション､ あるいはこの講義で行うことは､ 少し複雑なプロセスですが､ 一緒にやり遂げるつもりですので､
‫ご容赦ください｡
‫リソースセクションにドキュメントがあるので､ 行き詰ったときはそれを参考にしてください｡
‫でも､ 心配しないでください｡ この種の概念は､ 最初は理解するのに時間がかかりますが､ 一度理解すれば､
‫なるほど､ どこに価値があるのかがわかり､ データサイエンスや機械学習のキャリアを通じて活用できるようになるはずです｡
‫さて､ まずはパソコンです｡
‫これから行うのは､ Condaと一緒にMini Condaをダウンロードし､ Condaを使ってこれらのツールのいくつかを含む環境を作成することです｡
‫だから､ こうするんです｡
‫さて､ Condaに付属するMini Condaをダウンロードすると､ プロジェクトフォルダが作成されますので､
‫このようにサンプル環境を作成します｡
‫この環境は､ データサイエンスや機械学習のためのツールが揃っているので､ それを利用することができます｡
‫今後のプロジェクトに活かせます｡
‫この講義は､ 残りのコース全体の流れを作るようなものです｡
‫これらの環境が整えば､ プロジェクトに取り組み､ 手を動かし､ データを扱い始め､ 機械学習モデルを構築するのをやめることができるのです｡
‫しかし､ 正しい土台を設定することはとても大切なことです｡
‫だから､ そう言う意味では｡
‫アナコンダ､ ミニコンドル､ コンドルを使って何をするのか､ ちょっとしたフローチャートを作りましたので､
‫リソースセクションにリンクを貼っておきます｡
‫そして､ 心配しないでください､ 私たちは実際にステップバイステップでこれを通過しながら､ これを通過するつもりはありません｡
‫でも､ とりあえずは各自で見てもらうことにしましょう｡
‫でも､ これが私たちの取るべき道なのです｡
‫ミニコンドルのダウンロード
‫拡大します｡
‫ミニコンドルをダウンロードし､ コンピュータにインストールし､ ターミナルでインストールをテストし､ プロジェクトフォルダを作成し､
‫その中に変更します｡
‫このプロジェクトフォルダは､ これから各プロジェクトに設定するワークフローのようなものですね｡
‫それぞれ自分のプロジェクトを持ち､ プロジェクトフォルダ内にカスタム環境を作成します｡
‫さて､ 環境とは､ データサイエンス・プロジェクトに使うパッケージやツールの集合体である｡
‫新しい環境を有効にして､ ツールの1つであるJupyter Notebookをロードしてみます｡
‫Jupyter Notebookが何なのかよくわからないという方もご安心ください｡
‫ちょっと見てみましょう｡
‫しかし､ Jupyter Notebookは､ データサイエンスや機械学習で最もよく使うツールの1つです｡
‫わかりました｡
‫このフローチャートの中にリンクがありますが､ ここではその見つけ方を説明します｡
‫そこでミニコンダダウンロード ブラウザを開くので､ ミニコンダにアクセスします｡
‫今､ ミニコンドルを使っているのは､ アナコンダより10倍くらい容量が少ないことを思い出してください｡
‫さて､ 私はMac OSを使用しているので､ Mac版をダウンロードします｡
‫最新版のダウンロードはこちら
‫なぜなら､ Python 2. 7は､ またはPythonの2点ものは､ 2020年時点で段階的に廃止されます｡
‫だから､ Windowsを使っている人は､ この講義のWindows版を見たほうがいいことを覚えておいてください｡
‫しかし､ あなたがMac OSを使用している場合､ これらの手順はあなたのためのものです｡
‫そこで､ このpcgg版をダウンロードしてください｡
‫ただ､ pcgg版と言うのは信用してください｡
‫ダウンロードすると､ コンピュータのダウンロードセクションにダウンロードされます｡
‫あまり時間がかからないので､ それを待つことにします｡
‫美しい｡
‫それが終われば､ オープンにすることができます｡
‫mini threeのインストーラーが起動するので､ 必要な手順を案内してインストールします｡
‫美しい｡
‫これらを順を追って説明します｡
‫同意するをクリックします｡
‫インストールを選択します｡
‫これはデフォルトのインストールで､ 私だけがこれをクリックしたいのです｡
‫このソフトをインストールするには､ 195メガバイトの空き容量が必要です｡
‫アナコンダを覚えておいてください｡ アナコンダのロゴがここにありますが､ ここのミニサイズの3つに注目してもらいたいと思います｡
‫これはAnacondaが約3ギガバイトを消費するのに対し､ こちらは約200メガバイトを消費しています｡
‫そして今､ Miniをインストールすると､ それに付属することになります｡
‫データサイエンスや機械学習を始めるために必要な基礎的なツールの一部をご紹介します｡
‫Mini Condorはデータサイエンティストのワークベンチのようなものなので､ インストールを続けることを忘れないでください｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ 数秒後には実際にはあまり時間がかからなかったのです｡
‫自動的にこの小さなウィンドウに切り替わり､ インストールが正常に完了したことが表示されます｡
‫美しい｡
‫これを閉じて､ ビンに移動することができます｡
‫では､ 実際にどのようなことをしたのでしょうか｡
‫私たちが行ったのは､ コンピュータにアクセスして､ このステップを実行することです｡
‫ミニコンダプラスコンダを導入しました｡
‫そして､ Mini Condorは､ これらのパッケージを使うために必要なPythonのようなものと一緒にやってくることを忘れないでください｡
‫これらのパッケージはすべてPythonのコードで書かれています｡
‫次に､ この小さなワークフローを設定します｡
‫パソコンを用意し､ プロジェクトフォルダを設定し､ Mini Condaに付属していたCondaを使って環境を構築します｡
‫では､ 今からそれをやってみましょう｡
‫macの場合は､ ターミナルから行います｡
‫そこで､ ターミナルを開いてみる｡
‫そして､ もう少し大きくして､ 拡大できるようにします｡
‫さて､ 初めて体験する方は､ このターミナルが何をするものかというと､ 基本的にコンピュータに何かをさせるためのコマンドを入力することができるのです｡
‫そして､ それが私たちの願いでもあるのです｡
‫コンピュータに「おい､ このプロジェクトフォルダを作れ」と指示し､ Condaを使ってこの環境を作るのです｡
‫そして､ それをコマンドラインのコマンドでできるようにしたのが､ 今の状態です｡
‫今言ったように､ これをbashコマンドライン・ターミナルと呼ぶのを耳にすることがあるかもしれません｡
‫Windowsの場合は､ 他のものである可能性があります｡
‫しかし､ terminal bash, command lineという言葉を耳にすることがあれば､ それはおそらくMacのターミナルアプリの中だろう｡
‫だから､ ミニコンダクトをインストールする前に､ 今ターミナルに行くことによって､ これはここになかっただろうことを見つけることができることを覚えておいてください｡
‫しかし､ Mini Condaをインストールしたことで､ ここにbaseという小さなものができました｡
‫そして､ この括弧が名前の最初にあるものですが､ ほら､ これは私のMacBook Proで､ 私のユーザーアカウントになっていますね｡
‫ダニエル これが意味するのは､ 現在､ 私たちは基本的な環境にいるということです｡
‫Mini Condaをパソコンにダウンロードすると､ ベースとなる環境を構築してくれます｡
‫この基本環境には､ デフォルトのツールが付属していますが､ 独自のカスタム環境を独自のプロジェクトフォルダ内に作成したいと思います｡
‫では､ どうすればいいのか？
‫まず最初に､ デスクトップへのディレクトリを変更します｡
‫CD desktopを押してください｡
‫また､ ディレクトリとは何かというと､ フォルダのようなものです｡
‫Finderで「Daniel」を開くと､ そこにズームインして表示されます｡
‫そして､ デスクトップに変更したいのです｡
‫そこで､ ここに変更し､ デスクトップにSample Projectというフォルダを作成することにします｡
‫これは､ プロジェクトフォルダとその中の環境を作成する方法の一例で､
‫将来的に各プロジェクトを進めるための準備をすることができます｡
‫このコースでは､ まさにこのようなプロジェクトを新規に作成します｡
‫そこで､ デスクトップを変更することにします｡
‫そして､ フォルダを作成するために､ mkdirはmake directoryの略で､ make dir call sample projectを実行します｡
‫この状態でEnterキーを押すと､ ls（listの略）､ つまりデスクトップにあるすべてのファイルをリストアップすることができるはずです｡
‫MLコースとサンプルプロジェクトと書いてある｡
‫では､ Finderでデスクトップに戻ってみましょう｡
‫サンプルプロジェクトが本日1時21分に作成されたことがわかります｡ m. とMLコースがあります｡
‫このコースが終わるころには､ この講義を通じて､ まずサンプルプロジェクトのフォルダができ､ その後､ おそらく3つか4つ､
‫あるいはプロジェクトの数にもよりますが､ 私たちが取り組むプロジェクトごとにフォルダができることでしょう｡
‫そして､ ここでステップ1が終わったことを思い出してください｡
‫プロジェクトフォルダを用意しました｡
‫これが､ 今作ったものです｡
‫あなたのコンピュータは多くのコンダをダウンロードしました｡ まだ多くのコンダを使用していませんが､ このプロジェクトフォルダのサンプルプロジェクトを作成しました｡
‫これからCondaを使って､ 必要な機械学習やデータサイエンスのツールを含む環境を構築していきます｡
‫では､ 端末に戻りましょう｡
‫ここでまたCondaが使えるようになる｡
‫そこで､ CD sample projectでサンプルプロジェクトにディレクトリを変更することにします｡
‫今､ 私たちはサンプルプロジェクトの中にいます｡ LSを押すと､ ここには何も表示されません｡
‫Finderに戻る｡
‫ここには何もない｡
‫これは理にかなっていますよね？
‫なぜなら､ それは真新しいフォルダーだからです｡
‫さて､ サンプルの作成や環境の構築は､ conda createというコマンドで行います｡
‫今回は特にconを使ってprefixを作成します｡
‫ドットスラッシュm｡
‫ご安心ください｡
‫すぐに設定します｡
‫Pandas num pi map plot lib socket line.
‫ダニエル､ たくさんのコマンドがあるけれども､ そのうちのいくつかは意味がわからないよ｡
‫そして､ ここにさえもあるのです｡
‫素晴らしい質問ですね｡ 私もこの問題を解決するのに時間がかかりました｡
‫では､ 一言で言うと､ これは何を言っているのでしょうか？
‫Conda create environmentとprefixを作成します｡
‫Conda createdと入力することで､
‫これらの環境を作成することができます｡
‫このドットmは､ これから作成する環境フォルダの先頭に､ 現在のフォルダの接頭辞を使用することを意味します｡
‫そして､ これらのpandas nom py map plot lib cycloneは､ 私たちの環境に入れたいツールやパッケージです｡
‫これで､ このコードの行の概要を簡単に説明できましたが､ もっと詳しく説明することができます｡
‫しかし､ 多くの場合､ コードを実行してみて､ 何が起こるかを確認することが重要です｡
‫では､ そうしましょう｡
‫さて､ どうなるのでしょう｡
‫それが今､ 私たちがしたことなのでしょうか？
‫では､ ここにあるあなたのリスト｡
‫今､ やったことをお見せします｡
‫以下は､ prefixed env pandasを作成するためのコードです｡
‫次に､ マッププロットリブをサイクロンに適用します｡
‫美しい｡
‫今すぐ
‫環境､ 場所
‫私がどこが接頭辞だと言ったか見てください｡
‫つまり､ プリフィックスとドットがあるわけです｡
‫ということなのです｡
‫つまり､ このサンプルプロジェクトフォルダのプレフィックス､ またはこのエンドフォルダの先頭にあるパス（ファイルパス）を使って､
‫サンプルプロジェクトの中に別のHmフォルダを作成することになるのです｡
‫そして､ 「ああ､ ダニエルは私を見失ったんだ」と思うでしょう｡
‫ご安心ください｡
‫初めてこれを理解した時､ あるいはこのワークフローを経験した時､ 私は「そこで一体何が起こっているんだ？
‫スラッシュやフォルダー､ その他もろもろ､ あらゆるものが至る所にあるんです｡
‫しかし､ 何度かやっているうちに､ このような設定をすることの意味が分かってきます｡
‫つまり､ これは私たちの環境の位置､ つまり､ 私たちが作っているものであることを忘れないでくださいということです｡
‫環境はスラッシュダニエルで､ デスクトップ､ フォルダsample projectの中にあります｡
‫さて､ この名前は私たちが取り組んでいるプロジェクトによって変わるかもしれませんが､ Mになるのは､ envという名前です｡
‫Mは環境の略です｡
‫CDはchange directoryの略語のようなものです｡
‫データサイエンスや機械学習を通して､ ごく普通によく目にすることでしょう｡
‫キャリア環境はMに短縮されるかもしれませんし､ Conderはスラッシュアップデートを追加するつもりだと言っていますが､
‫なぜこれらのパッケージなのでしょうか｡
‫というのも､ pandas numpy matt pop lib psychic lan とタイプしているからです｡
‫さて､ ダニエル､ なぜこれを選んだのか､ と思われるかもしれません｡
‫では､ こちらに行ってみましょう｡
‫ここにズームインして見てみます｡
‫このような環境を､ いくつかのツールで作りたいと考えています｡
‫map､ plot､ lib､ pandas､ cyclone､ そしてnumpyがあります｡
‫では､ 端末に戻り､ 下にスクロールしてみましょう｡
‫Condaはいくつか教えてくれるので､ 以下のパッケージがダウンロードされます｡
‫以下の新しいパッケージがインストールされます｡
‫うん｡
‫つまり､ これはnum pyがインストールされると言っているのです｡
‫パンダが設置されることになりました｡
‫しかし､ コンドルは私たちの個人的なアシスタントです｡
‫Map Plot Lib NumPy Pandas Cyclone Condorは私たちのアシスタントで､ これらはそれ自体で独立したパッケージですが､
‫他のコードにも依存しています｡
‫近藤は私たちの個人秘書ですから､ 「RCインターネット､ これを動かすには何が必要ですか」と聞いてきます｡
‫そして､ コンダはこれらの余分なものをすべて自動的に取ってきてくれるのです｡
‫私たちは､ Yes, thank you, Condaと言うつもりです｡
‫お進みください｡
‫そして､ これから起こることは､ インターネットからダウンロードし､ さまざまなパッケージを取り出すことです｡
‫Extractは､ mini condaのインストール方法と同じような意味だけです｡
‫Extractとは､ ダウンロードし､ インストールするステップを踏むという意味です｡
‫これからpandas num py map plot libとsocket learnを通すので､
‫数秒かかります｡
‫それが完了するのを待つしかない｡
‫素晴らしい｡
‫そのため､ インターネットからいくつかダウンロードするのに数秒かかりました｡
‫しかし､ 今､ 私たちは何をしたのでしょうか？
‫さて､ 取引の準備は完了しました｡
‫トランザクションの確認が完了しました｡
‫トランザクションの実行が完了しました｡
‫美しい｡
‫さて､ この環境を有効にするには､ Conda Conda activate users slash daniel slash desktop slash symbol
‫project slash env.というメッセージを使います｡
‫さて､ サンプルプロジェクトのフォルダに戻ると､ ここにmフォルダがあります｡
‫サンプルデータというプロジェクトフォルダを作成しました｡
‫ここで､ Jupyterを含むENVという環境フォルダを作成しました｡
‫申し訳ありませんが､ Jupyterはまだインストールされていません｡
‫パンダ､ マップ､ プロットリブ､ サイクロンなど､ 指揮のおかげでこれから起こることのちょっとしたネタバレになりますね｡
‫だから､ コンダの発言に注目する｡
‫このコードを実行し､ 有効化してみましょう｡
‫私はコピーアンドペーストではなく､ タイプアウトするのが好きです｡
‫先ほども言いましたが､ 私たちは楽をするためにやっているのではありません｡
‫私たちは､ 正しく物事を行い､ 実用的な機械学習ソリューションを手に入れ､ 作るために参加しているのです｡
‫そして､ これはその一部です｡
‫だから､ これは書いておいたほうがいいかもしれない｡
‫このあなたの特別な起動は､ 私のものと似ているかもしれませんし､ ここにあなたの名前があるかもしれませんので､ 将来的に使うことができます｡
‫さて､ 書き込んだら､ エンターキーを押します｡
‫つまり､ ベースとなる部分から変化しているのです｡
‫現在､ Daniel DesktopサンプルプロジェクトM5を使用しています｡
‫さて､ こちらのセクションはMBプロンプトです｡
‫それがアクティブな環境であることを忘れないでください｡
‫MVリストを作成すると､ 今ある環境の一覧が表示されます｡
‫ベースもあるし｡
‫サンプルプロジェクト内のフォルダです｡
‫今､ 星印はどれがアクティブかを示しており､ これはこれと同じなので意味があります｡
‫さて､ これで必要なツールの環境は整いました｡
‫これから行うのは､ Jupyter Notebookを立ち上げて､ 必要なツールをインポートしてみることです｡
‫Pythonでインポートすることは､ 「おい､ Python､ これらのツールを取ってきてくれ」と言うようなものだということを忘れないでください｡
‫使いたいんです｡