‫お帰りなさい｡
‫前回の動画では､ ミニコンダのホームページやダウンロードページに移動しました｡
‫これはWindows用で､ Windows版のPython 3をダウンロードしたことを忘れないでください｡ 7のMini Condaを､ 私たちのコンピュータにインストールしました｡
‫具体的には､ このようなことを行いました｡
‫アナコンダをダウンロードする
‫お使いのコンピューターにインストールします｡
‫さて､ 今回のレクチャーでは､ これらのステップを大切にします｡
‫テストインストール､ プロジェクトフォルダの作成､ カスタム環境の作成｡
‫新しい環境を活性化させる｡
‫Jupyterをインストール Jupyter Notebookをロードしました｡
‫さて､ ダニエル､ これはたくさんのステップを踏んでいるじゃないか､ と思われるかもしれませんね｡
‫ただ､ コーディングに没頭したいだけなんです｡
‫確かに､ こういうのは私も同じですね｡
‫でも､ このワークフローを設定することが､ 私を信じてください｡
‫コンピュータを用意し､ プロジェクトフォルダを作成して､ Condaを使って環境を構築します｡
‫この環境には､ 機械学習とデータサイエンスのツールがすべて含まれています｡
‫今後のプロジェクトの基礎となり､ 最重要となるものです｡
‫だから､ 今すぐやりましょう｡
‫ミニコンダのダウンロードの手順を経て､ パソコンにインストールしました｡
‫検索で入力して､ Anaconda promptというものを探せばあるかどうか確認できるのです｡
‫ミニコンドミニアム｡
‫多くのコンダクトをインストールすると､ ここになります｡
‫そこで､ それをクリックするのです｡
‫これでよしとしよう｡
‫このアナコンダは Mac OS ではターミナルと呼ばれていますが､ 基本的にはコンピュータの小さな部分であり､
‫コードを入力してコンピュータに実行させることができる小さなプログラムなのです｡
‫つまり､ この小さなセクションをMXプロンプトと呼びます｡
‫さて､ 忘れてはいけないのは､ 環境を整えることです｡
‫これは､ Mini Condaとそれに続くCondaをダウンロードしたときに自動的にインストールされるデフォルトの環境です｡
‫そして､ このここが今いるファイルのパスです｡
‫だから､ 私はユーザーフォルダの中のCドライブにいるんです｡
‫ダニエル 名前によって若干違うかもしれませんね｡
‫さて､ これで設定は完了です｡
‫まず最初に､ プロジェクトフォルダを作成する必要があります｡
‫では､ そうしましょう｡
‫そのためには
‫現在どのようなフォルダが存在するのかを見てもらうことにします｡
‫ダニエル
‫Windowsでは､ Rを押して､ ディレクトリを意味するRを押して､ 一連のフォルダをリストアップすることができます｡
‫さて､ これらをご覧になりたい方は､ 初めてこれをご覧になり､ あら､ これはちょっと分かりにくいわね､ と思われるかもしれませんが､
‫具体的に何をプリントアウトしているのか､ お見せしましょう｡
‫ここでファイルブラウザに入ります｡
‫PCに行ける｡
‫では､ これをコピーしたいと思います｡
‫つまり､ ユーザーがいることがわかるわけです｡
‫ダニエル それは､ 私たちが探すところです｡
‫ローカルDCのusersに移動して､ usersに移動します｡
‫ダニエル
‫スラッシュ・ユーザー・スラッシュ・ダニエルと入力すると､ ここに表示されているものと同じになります｡
‫ここで､ このリストを比較すると､ 3Dオブジェクト､ 連絡先､ デスクトップドキュメント､ ダウンロードなどがあるわけです｡
‫このユースケースでは､ デスクトップに作成することにします｡
‫だから､ 私たちは簡単にアクセスできるのです｡
‫このプロジェクトフォルダは､ デスクトップ上にあるすべてのプロジェクト情報を格納するためのもので､
‫このフォルダの1つに過ぎません｡
‫だから､ 私たちは簡単にアクセスできるのです｡
‫では､ デスクトップに変えてみましょう｡
‫つまり､ このパスはスラッシュ・ダニエルを使ってデスクトップに移動しているのです｡
‫デスクトップを見るを押してみる｡
‫CDが意味するのは､ デスクトップへの変更ディレクトリです｡
‫だから今､ 私が行けば......｡ R. デスクトップ上のすべてのフォルダーをリストアップします｡
‫サンプルプロジェクトが表示されるんです｡
‫デスクトップに移動すると､ サンプルプロジェクトがあるので､ これから別のものを作成します｡
‫ということで､ すでにお持ちでないかもしれませんが､ これから作成するのはこれです｡
‫今回の講義では､ これを「サンプルプロジェクト1」と呼ぶことにします｡
‫ここにはすでにデモがありますが､ 新たに作成します｡
‫フォルダを作成するには､ m k dearというコマンドを入力します｡ これはMake Directoryの略で､ ここではSample Project
‫oneと呼ぶことにします｡
‫そう伝えているのです｡
‫つまり､ このドライブ､ usersフォルダ､ Daniel､ デスクトップ､ Sample Project
‫oneというディレクトリを作成するようにコンピュータに指示するわけです｡
‫Enterを押すことになります｡
‫これで､ 作成されたことがわかると思います｡
‫サンプルプロジェクト1
‫ここに戻ろう｡
‫では､ 私たちは今何をしたのでしょうか？
‫さて､ 最初の一歩を踏み出しました｡
‫プロジェクトフォルダを作成しました｡
‫では､ これからCondaを使ってこの環境を構築していきます｡
‫そして､ フローチャートに戻ると､ プロジェクトフォルダを作成し､ その中に変更します｡
‫だから､ それをやらなければならないのです｡
‫プロジェクトフォルダを作成しましたが､ まだその中に入っていないので､ その中に変更する必要があります｡
‫ディレクトリを変更し､ サンプルプロジェクト1へ進むことを忘れないでください｡
‫それで今､ こうなっているわけです｡
‫デスクトップにサンプルプロジェクト1があり､ ここにどんなファイルがあるのか見てみると､
‫実は何もありません｡
‫つまり0バイト､ 0ファイルです｡
‫サンプルプロジェクト1を見てみましょう｡
‫このフォルダは空だから､ 意味があるんだ｡
‫さて､ では次のステップは？
‫それに着替えました｡
‫プロジェクトフォルダ内にカスタム環境を作成します｡
‫では､ そうしましょう｡
‫そこで､ Condaを使って環境を構築するために｡
‫これを見ると､ Condaを使って作成することを思い出してください｡
‫だから､ このステップなんです｡
‫コマンド､ Condaを実行することができます｡
‫個人秘書のコンダが作って､ それにプレフィックスタグを渡すようなものです｡
‫そして今､ これを書き出す｡
‫Slash env pandas num py map plot lib.
‫そして､ ソケットライン｡
‫ダニエル､ どうしたんだ」と思うかもしれません｡
‫なるほど､ それはいい質問ですね｡
‫つまり､ 私たちが言っているのは､ 行動､ ねえ､ 個人秘書の行動､ 創造ということを忘れないでください｡
‫実はそうではないんです｡
‫それはちょっと意地悪でしたね｡
‫これは､ プリフィックスを作成してくださいと言っているのであって､ 叫んでいるわけではありません｡
‫このダブルハッシュタグを見ると､ 機能を作るために行ける小さなコマンドのようなものです｡
‫このドットは､ このファイルパスを使用することを意味します｡
‫つまり､ 本質的にはサンプルプロジェクト内の1つのフォルダーでドットを言っているのです｡
‫そして､ envというフォルダを作成します｡
‫そして､ その想定とこの不足の環境の中で､ これだ｡
‫この環境で､ pandas numpy map, plot lib, socket learnをインストールします｡
‫さて､ これは何でしょう？
‫ここで､ map pop lib numpy pandas, socket, learn を見てみましょう｡
‫では､ これをエンターキーを押して実行して見ましょう｡
‫そこで今度は､ 私たちのパーソナルアシスタント､ コンドルです｡
‫何が起きたの？
‫con､ create､ prefix､ envなど､ このコマンドを実行しただけで大量のコードが出現しました｡
‫これは､ データサイエンス・ツールを収集するための私たちのパーソナル・アシスタントである｡
‫ダニエルは自分のコンピュータでマッププロット､ lib numpy､ pandas､ cycloneを使った環境を作りたいんだ」と､
‫インターネットにアクセスしてダウンロードしたりクエリを発行したりします｡
‫というわけで､ 以下のパッケージがダウンロードされます｡
‫コンダからのメッセージです｡
‫やったことは､ エンターキーを押すだけ｡
‫Condaがやろうとすることは､ これらのパッケージ自体､ あるいはこれらのツールが動作するためには､ その中にある他のいくつかのツールを必要とするからです｡
‫だから､ たくさんのコードがある｡
‫その理由の多くは､ 過去に人々がたくさんのコードを書いてきたため､ すべてのコードを書き直すのを防ぐために､
‫既存のツールの多くは､ 別の既存のツールの束を利用していることです｡
‫だからコンダは自動的に
‫これがコンダの美しいところなんですね｡
‫必要なツールはすべてダウンロードされます｡
‫そして､ これがここに掲載されているものです｡
‫だから､ 進めたいのです｡
‫そのためには､ 押します｡
‫なぜ？
‫今､ コンダは抽出物をダウンロードしようとしています｡
‫解凍とは､ セットアップに必要なパッケージをすべてインストールすることです｡
‫インターネット回線やハードディスクの速度によっては､ 1分ほど､ あるいはもう少し時間がかかるかもしれません｡
‫では､ このまま流して､ 終了後に講義を再開します｡
‫素晴らしい｡
‫Kundaは今､ 私のコンピュータで数分ほどで終了しました｡
‫実際に何が行われているかというと､ インターネットに流れているのです｡
‫これらのパッケージがダウンロードされ､ インストールされています｡
‫だから､ 私たちの環境には､ 大きな､ 長いリストがあるのです｡
‫では､ こちらを見てみましょう｡
‫だから､ こうなったのです｡
‫プロジェクトフォルダを作成します｡
‫さて､ この環境を作るためにConda createコマンドを使ってCondaに依頼しました｡
‫サンプルプロジェクトの1つのフォルダーに戻ると､ ここにEnvというフォルダーがあります｡
‫ここに入って､ ここをクリックすると､ いろいろなファイルがここに入っています｡
‫今､ 正直なところ､ ここで何が起こっているのか､ 私にもよくわからないんです｡
‫重要なのは､ これには私たちのデータサイエンスと機械学習のツールがすべて含まれているということです｡
‫これで､ プロジェクトフォルダと､ すべてのツールの準備が整った環境ができました｡
‫そこで､ その環境にアクセスし､ 使いたいツールにアクセスするために､ コンディットはこの環境を起動するように指示するのです｡
‫Cユーザーをアクティブにするには､ conコマンドを使用します｡
‫ダニエル・デスクトップ・サンプル・プロジェクト one m.
‫さて､ これはメモしておいた方がいいかもしれませんね｡
‫初めてこれをやる人は､ 私のとは少し違うかもしれないし､ ユーザー名も違うかもしれないし､
‫これを好きなように呼べるので､ 他の名前にしているかもしれません｡
‫You should really call MV Always call me M これはenvironmentの世界共通の名称､ あるいは短縮版ですが､
‫先ほど作ったこの環境を有効にするには､ このコマンドを使います｡
‫私はコマンドをタイプアウトするのが大好きなので､ コピー＆ペーストするのではなく､
‫タイプアウトする練習をしようと思います｡
‫私たちは独自のコードを書き始めたいので､ これを打ち出します｡
‫サンプルプロジェクト ワンスラッシュEMP実行｡
‫さて､ 変わったことにお気づきでしょうか｡
‫だから､ 私は文字通り､ これを入力してエンターキーを押すだけです｡
‫エンターキーを押すと､ このベースがこのファイルパスに変わったことがわかると思います｡
‫これで､ この環境は起動しましたね｡
‫つまり､ この環境にあるすべてのツールにアクセスできるようになるということです｡
‫そこで､ 先ほど設置したもの｡
‫では､ 実際に試してみましょう｡
‫そのために､ Jupyter Notebookをコマンドで読み込んでみます｡
‫Jupyter Notebookです｡
‫また､ Jupyter Notebookを使ったことがない方でも､ それに関するセクションがありますので､ ご安心ください｡
‫しかし､ Jupyter Notebookは､ データサイエンティストのワークパッドのようなものなのです｡
‫コードも書けるし､ 文章も書けるし､ プロジェクトにも取り組める｡
‫実際､ 私たちが取り組むすべてのプロジェクトは､ Jupyter Notebooksの中で行われます｡
‫これは､ 私たちが行っている機械学習の基礎のようなものです｡
‫では､ 試しに1つ立ち上げてみましょう｡
‫なるほど｡
‫ここでエラーが発生しました｡
‫Jupiterは内部コマンド､ 外部コマンドとして認識されない｡
‫さて､ なぜかというと､ 前に実行したコードを正確に覚えているかどうか､ 覚えていなくても大丈夫です｡
‫しました｡
‫接頭辞 m pandas num pi map plot lib cyclone を作成するためのコム｡
‫ふむ｡
‫では､ 図に戻るとどうでしょう｡
‫Pandas map plot lib num pi cyclone.
‫しかし､ 今度は木星､ この線に木星を入れるのを忘れていました｡
‫心配は無用です｡
‫Conda installという便利なコマンドがあるので､ 私たちのパーソナルアシスタントであるコンディが､ 再び救いの手を差し伸べてくれるのです｡
‫これはどういうことかというと､ Jupiterと入力すると､ Conda installは現在のアクティブな環境に新しいツールをインストールしようとするのです｡
‫そして､ Jupyter Notebooksを使いたいので､ Jupyterパッケージが必要です｡
‫それでは､ エンターキーを押して実行してみましょう｡
‫コンデは何と同じことをするんだ？
‫ここに上がる前にしたこと｡
‫以前にもこのようなものがありましたが､ 今回は環境のJupiter､ ロケーションユーザ､
‫Daniel Desktop Sample Project oneにのみ焦点をあてています｡
‫それは､ 私たちのパーソナルアシスタントです｡
‫これらのパッケージは､ データサイエンティストにとって必要なツールであり､ 「なぜ？
‫実行すること｡
‫そしてまた､ このようなダウンロードと抽出のステップを踏むことになるのです｡
‫講義を一時停止して､ これが終わるのを待ち､ 終わったらまた戻ってくる｡
‫美しい｡
‫それが終われば､ 木星にアクセスできるようになるはずです｡
‫では､ これまでのことを簡単に振り返ってみましょう｡
‫そこで､ プロジェクトフォルダを作成し､ その中に変更しました｡
‫それがサンプルプロジェクト1です｡
‫カスタム環境を作成する｡
‫私たちは､ 新しい環境を活性化するために､ comでそれを実現しました｡
‫うん｡
‫Jupiterにアクセスしようとしたら､ Condaでうまくいかなかったので､ activate install Jupiterでやっています｡
‫Jupiterをインストールする｡
‫あとは､ ジュピターノートを積んで､ 必要な道具を確認する｡
‫よし､ やってみよう｡
‫ですから､ 実際にJupiterをインストールしていれば､ 再びコマンドを実行することができるはずです｡
‫ジュピターノート
‫以前試したものは､ うまくいかなかったんです｡
‫そこで､ Jupiter notebookにそれを入力してエンターキーを押します｡
‫これで自動的にデフォルトのブラウザが立ち上がり､ Jupiterのインターフェイスが起動します｡
‫ですから､ ここでいくつか､ もしかしたら初めて見るものがあるかもしれません｡
‫重要なのは､ Jupyterのインターフェイスができたということです｡
‫我々はそうユーザーダニエルデスクトップサンプルプロジェクト1 Jupyterノートブック上の端末に現在あるフォルダ内から｡
‫コンピューターに「サンプルプロジェクトの1つのフォルダーでJupyter Notebookを起動してくれ」と言うようなものです｡
‫そこで､ ここにエンドフォルダーを用意しました｡
‫サンプルプロジェクト1に戻って比較します｡
‫エンドフォルダーも用意しました｡
‫さて､ Jupyter Notebookを始めるにあたり､ データサイエンティストや機械学習エンジニアが様々なプロジェクトに取り組み､
‫多くのコーディングを行うワークスペースです｡
‫ここまでは､ New Notebook, Python 3で行けます｡
‫また､ Jupyterノートブックに関する全セクションを用意する予定です｡
‫だから､ ここで何が起こっているのかわからなくても､ あまり心配しないでください｡
‫それで､ これがどうなるかというと｡
‫ここで何が起こったのか｡
‫ああ､ そうだったのか｡
‫ただ､ 読み込みに少し時間がかかりました｡
‫そこで何をしたかというと
‫実は､ 私のコンピューターに何か問題があって､ 起動に時間がかかってしまったんです｡
‫出ました､ Untitled I, P and B､ これはI Python Notebookの略で､ Jupiterの前の名前です｡
‫これがジュピターインターフェイスで､ とても美しい空間です｡
‫コースを通して､ この使い方にとても慣れていきます｡
‫そしてまた､ この件に関しては､ 全セクションを用意するつもりです｡
‫でも､ とりあえず知っておいてほしいのは､ ここでPythonのコードを実行できることです｡
‫hello worldと入力し､ シフトとエンターキーを押せば､ それが表示されます｡
‫これは､ Jupyter Notebooksのセルです｡
‫これをセルという｡
‫また､ マークダウンに変更することもできます｡ これはテキストと同じで､ このセルは単純な合計を行い､ 下のセルは1プラス1のシフトとエンターを行うということです｡
‫でも､ 私たちが集中してやっているのは､ 環境が整うかどうかのテストです｡
‫具体的には､ 木星にチェックを入れ､ 木星にアクセスし､ 木星とのインターフェイスにいるわけです｡
‫pandas､ socket､ learn numpy､ map pop libにアクセスできるかどうかを確認したい｡
‫それを輸入することで実現できる｡
‫そして､ import文は､ 「おい､ python､ これらのパッケージやツールを取ってきて､ ワークスペースに持ってきて､
‫アクセスできるようにしてくれ」と言っているようなものであることを忘れないでください｡
‫import pandas as PD import numpy as MP import map plot lib dot py plot lib pi plot as plt import src line これは cyclone
‫の短縮版です｡
‫さて､ これらの皆さんは､ π以外のMPがどのようなプロットを描くか､ パンダのようなものかもしれませんね｡
‫なぜこういう風に略すかというと､ いつもパンダと打つ必要がないようにするためです｡
‫PDやMP pltを見かけたら､ それはpandas num pi map､ plot loop､ pi plotのことだと考えてもよいでしょう｡
‫これらを検証するために
‫実際にアクセスできて､ 環境が整えば､ このセルを走らせることができるのです｡
‫そして､ エラーがなければ､ データサイエンスや機械学習の仕事を始められる環境が整っているはずです｡
‫祈っています｡
‫美しい｡
‫ここに数字が表示されるので､ エラーがなかったことがわかります｡
‫Jupyterセルを実行するたびに｡
‫これについては､ 今後の講義で説明する予定です｡
‫数字が上がっていく｡
‫だから､ 最初に走らせるのは1本になる｡
‫7種類のセルを走らせたので､ 今は7つです｡
‫でも､ これは楽しみです｡
‫機械学習やデータサイエンスのプロジェクトに取り組むための環境を整えたところです｡
‫見てみよう｡
‫まずはこのあなたのパソコンから｡
‫そして､ PythonとCondaが付属している多くのCondaをダウンロードしました｡
‫そして､ Condaを使って､ これらのツールを､ 具体的に環境内にインストールしました｡
‫さて､ ここに戻ると､ このような手順で進めてきました｡
‫前回の講義で､ たくさんのCondaをダウンロードし､ インストールしました｡
‫Anaconda プロンプトからインストールをテストしました｡
‫プロジェクトフォルダsample project oneを作成し､ その中に変更し､ プロジェクトフォルダ内にカスタム環境を作成しました｡
‫新しい環境を起動させたので､ ツールにアクセスできるようになりました｡
‫Jupyterをインストールし､ Jupyterノートブックを読み込んで､ 必要なツールが揃っているかどうかを確認したところ､
‫揃っていました｡
‫ふー｡
‫それはそれは大変でした｡
‫今後のプロジェクトや講義の中で､ このような練習をたくさんしていきたいと思います｡
‫では､ どうすればいいのか？
‫Jupyter Notebookを起動していますが､ その日の作業を終えて､ ノートブックを閉じたいと思うかもしれません｡
‫今やったことが､ 救われる｡
‫Jupyter Notebookを保存するには､ この保存アイコンをクリックして､ 一度読み込んだものを保存するか､
‫コマンドsやコントロールsなどを押してください｡
‫しかし､ それを閉じるには､ anacondaのプロンプトに戻り､ コントロールcを押すことになります｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫プレスコントロール
‫ほら､ 今､ 1つのカーネルをシャットダウンしていると書いてある｡
‫カーネルは､ Jupyter Notebookをバックグラウンドで実行するものです｡
‫では､ ここでご覧ください｡
‫我々のJupiter 9への接続に失敗したこと｡
‫では､ 行ってみましょう｡
‫なるほど｡
‫つまり､ 私たちのJupyter Notebookのことです｡
‫もう､ つながっていないんです｡
‫だから､ ここに戻ってきても､ 環境は変わらないんです｡
‫でも､ その環境を解除するために､ 外に出て新しい環境を作りたかったのかもしれませんね｡
‫そこで､ Conda Deactivateと入力することにします｡
‫これで何ができるかというと､ 基地に戻ることです｡
‫さて､ なぜそんなことをしたいのでしょうか｡
‫あるいは､ 新しい環境を作りたいのかもしれません｡
‫もしかしたら､ 別のプロジェクト､ 例えばサンプルプロジェクトも､ 別の環境を使って作業したいかもしれません｡
‫理由はいくらでもありそうだ｡
‫しかし､ どうやって元の環境に戻るのでしょうか？
‫まあ､ 幸いなことに､ 私たちはそのコードの一部を以前に書き留めたのです｡
‫そうでなかったとしても､ 大丈夫です｡
‫起動するのは2番目です｡
‫ほら､ これを書くんだよ｡
‫このアプリはEMPを斬る｡
‫さて､ これはあなたが自分の仕事に戻ってきて､ プロジェクトに戻ろうとした場合です｡
‫Daniel Slash ここで環境のサンプルプロジェクト1を作成しました｡
‫これは将来､ サンプルかもしれないし､ プロジェクト2かもしれないし､ プロジェクト3かもしれないし､
‫そんな感じです｡
‫でも､ ここでいつも最後にあるのは｡
‫だから､ 活性化するために｡
‫今の環境
‫美しい｡
‫これで､ ベースから環境がアクティブになったので､ Jupiter Notebookに入力できるようになりました｡
‫低バックアップ｡
‫Jupyter Notebookは､ トップページに移動します｡
‫これでよしとしよう｡
‫2分前に保存した「Untitled IP」と「B」があります｡
‫それをクリックします｡
‫そして､ これがさっきのコードです｡
‫そうすれば､ プロジェクトで作業を続け､ 必要なときに保存し､ 作業が不要なときに終了することができますね｡
‫まあ､ これから一つのプロジェクトに取り組むごとに､ どんどん増えていくんですけどね｡
‫大切なのは､ このようなことなのです｡
‫将来を見据えて設定しました｡
‫コンピュータを用意し､ プロジェクトフォルダを作成し､ 例えば心臓病の分類に取り組みたいとします｡
‫そのためのフォルダを作るんですね｡
‫環境を作り､ 必要なツールをCondaを使ってインストールします｡
‫それから､ 一人で仕事をしている人は､ 必要ないかもしれませんね｡
‫しかし､ 将来的には､ チームに所属する場合､ 機械学習チームとして取り組んだ最大の課題の1つは､
‫この環境を共有して､ 他の人が同じプロジェクトで作業できるようにすることでした｡
‫というわけで､ そういうことになりました｡
‫そこで､ 今後の講義やプロジェクトでは､ 同じ手順で､ プロジェクトフォルダを作成し､ Condaを使って必要なツールを備えた環境を構築していく予定です｡
‫そして､ 毎回､ 環境を有効にしてツールにアクセスできるようにし､ Jupyter
‫Notebooksでプロジェクトに取り組みます｡
‫なるほど､ それは大変でしたね｡
‫心配はしていない｡
‫添付資料もありますし､ このビデオを見直すなら､ ステップバイステップで行ってください｡
‫ステップバイステップのガイドは､ リソースセクションをご覧ください｡
‫もし行き詰まったら､ 心配しないでください｡ 私もこの方法を考えているときに何度も行き詰まりました｡
‫何度か通いました｡