‫ゼロからマスターMLのGitHubリポジトリにようこそ｡
‫今ご覧になっているビデオで､ このURL､ github dot com
‫slash Mr. デ・バーク・スラッシュ・ゼロ・ツー・マスタリーML｡
‫このレポが変わっていることにお気づきかもしれませんが､ それはこのコースが継続的に構築され､ 継続的に開発されているからです｡
‫そして､ いろいろなものが追加されたり変更されたりして､ ここのフォルダ構造､ 赤い手段は変わるかもしれませんが､
‫これから行う作業工程は変わりません｡
‫そして今､ 私たちが追いかけている特定の職場は､ コース全体にわたっています｡
‫Jupyter Notebooksはデータサイエンティストや機械学習エンジニアのワークスペースであるため､ Jupyter Notebooksを多用していることにお気づきかもしれません｡
‫このGitHubのレポにあるものをすべてダウンロードしたい場合は､ クローンをたどるか､ ここの小さなセクションをダウンロードすればいいわけです｡
‫でも､ もしかしたら､ ある特定のノートブックに取り組みたいのかもしれません｡
‫全部はいらないから､ 1冊のノートにアクセスしたいだけなんですね｡
‫演習や課題の一環かもしれませんね｡
‫その方法をお教えしましょう｡
‫例えば､ パンダのエクササイズノートをやりたいとします｡
‫それに取り組みたいのです｡
‫そこで､ これをクリックします｡
‫パンダの体操｡
‫このURLはこちらで取得しました｡
‫この特定のフォルダやファイルをダウンロードしたい場合は､ この生ボタンをクリックすればよい｡
‫そして､ このようなテキストが表示されるのですが､ これは本当に意味がないのです｡
‫だから､ それを納得させる方法を探します｡
‫デスクトップにMLコースというフォルダがあるので､ その中のMLコースのフォルダに保存します｡
‫このようなフォルダがあると思いますが､ サンプルプロジェクトフォルダに保存しておきます｡
‫そのファイル名のままにしておく｡
‫Save Beautifulをダウンロードして､ ターミナルを開いてみます｡
‫では､ そのある特定のJupyter Notebookにアクセスする方法を見てみましょう｡
‫デスクトップからMLコースフォルダに移動し､ ダウンロードしたサンプルプロジェクトフォルダに移動します｡
‫LHSを押すと､ pandas exercises IP, IP NB textというのが出てきますが､ これがこのテキストファイルです｡
‫では､ これにアクセスして作業をするにはどうすればいいのでしょうか？
‫さて､ これからやらなければならないのは､ anaconda環境をアクティブにすることです｡
‫ということで､ アクティベーションに進むと､ この意味がよくわからないという方もいらっしゃると思いますが､ こちらも解説していきますのでご安心ください｡
‫ある特定のノートブックにアクセスする方法をご紹介しているだけです｡
‫つまり､ Anacondaの環境は､ データサイエンスや機械学習のプロジェクトに取り組むためのツールの集合体なのです｡
‫だから､ ユーザーの私のはここに格納されています｡
‫Daniel Desktop MLコース｡
‫ドアサンプルプロジェクト スラッシュエンド
‫だから､ この小さなファイルなんだ｡
‫これが､ 私が起動しようとしているものです｡
‫では､ そこでエンターキーを押してください｡
‫ベースからこのファイルパスに変更されているのがわかると思います｡
‫美しい｡
‫そして､ 自分の環境をアクティベートしているので､ Jupyter Notebookのツールにアクセスできるようになりました｡
‫だから､ それに当たれば｡
‫これは､ 私のコンピュータで動作しているJupyter Notebookのサーバーをロードするものです｡
‫そして､ パンダの演習があることにお気づきでしょうか｡
‫これが直前にダウンロードしたファイルです｡
‫パンダの演習､ ドットIP､ Y notebook､ B is for notebook｡
‫そして､ ここにあるのは､ ちょっと違うシンボルのものです｡
‫そうですね｡
‫つまり､ このIPとBはI Python NotebookまたはJupyter Notebookを表しているのです｡
‫さて､ これをどのように変換するのでしょうか？
‫見てみよう｡
‫これを開くだけです｡
‫簡単な方法は､ ドットのテキスト拡張子を削除して変更し､ OKをクリックしてからコマンドを押すだけです｡
‫というか､ 実はそんなことをする必要もないのです｡
‫自動でアップデートしてくれるんです｡
‫ここに戻ってくるのです｡
‫美しい｡
‫パンダの体操のIPとBが､ 今はこの小さな本のマークに変わっていることにお気づきでしょうか｡
‫だから､ これを閉じて､ このノートを開き直せば｡
‫私たちが見ることができるのは､ 個別のノートブックがあることです｡
‫GitHubからダウンロードしたものです｡
‫そして､ 今私たちのコンピュータ上で実行すると､ これが動作するかどうかを確認するために､ インポートpandasはPDシフトとエンターです｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ そのセルはエラーなく実行される｡
‫だから､ それは必要ないから削除するかもしれない｡
‫さて､ これを読んでいる人は､ 「ダニエル､ ずいぶんたくさんのステップを踏んでいるなあ」と思うかもしれませんね｡
‫でも､ 心配しないでください｡ コースを進めていくうちに､ 今行ったようなワークフローにどんどん慣れていきます｡
‫しかし､ もっと早く始めたいのであれば､ 別の方法があります｡
‫だから､ ここに戻ってくるんです｡
‫そして､ その方法のひとつが､ 「入る」ことです｡
‫開きたいノートブックのどちらか｡
‫URLをコピーするのです｡
‫だから今回は､ パンダの演習ドットIPとBの前と全く同じもので､ CoLabという小さなツールに行くだけなんです｡
‫そして今､ これはグーグルが作っています｡
‫それで､ Googleの人たちは､ 今のような問題を抱えていたのです｡
‫Jupyterノートブックは素晴らしいものですが､ 使い始めると少し大変です｡ そこでGoogleはCoLabというツールを作り､
‫本質的にJupyterノートブックをGoogle Driveで使えるようにしました｡
‫そのため､ この小さなワークフローを行うには､ Googleアカウントが必要です｡
‫このウェブサイトにはGoogleドライブもありますが､ GitHubもあるので､
‫このPandasの練習のURLをコピーすることができます｡
‫Jupyter Notebookを起動し､ CoLabに戻ってGitHubタブに移動し､ そこにURLを入力します｡
‫そして､ すべてが正しく動作していれば､ Code Labは自動的にGitHub上のJupyter Notebookからこれらの情報をすべて取得するはずです｡
‫ああ｡
‫これでよしとしよう｡
‫あそこで打った時にエンターキーを押せばよかった｡
‫だから､ ここに来れば､ これが欲しいんです｡
‫そこで､ ちょっとした小ネタを紹介します｡
‫リンクをコピーする際は､ 必ずEnterキーを押してください｡
‫そして､ そこで手に入れたのが
‫さて､ ここからはJupyter Notebookの作成です｡
‫Google CoLabのJupyterノートブックでは､ これらは基本的に全く同じように実行されますが､
‫従来のJupyterノートブックとは少し違うように見えます｡
‫そこで､ インポートして､ まったく同じコードを実行し､ PDとしてpandasをインポートします｡
‫警告
‫このノートは､ Googleが作成したものではありません｡
‫このノートブックは､ GitHubからロードされているGoogleまたは赤い点と資格情報内に格納されているあなたのデータにアクセスするように要求することがあります｡
‫このノートブックを実行する前に､ ソースコードを確認してください｡
‫だから､ それは必要なことかもしれません｡
‫そういう警告があれば､ 必ず目を通してください｡
‫しかし､ そうでなければ､ GitHubからURLをコピーしてcolab researchに入力しただけで､
‫このノートブックが完全に動作していることに気づくことができます｡
‫グーグル comを使用しています｡
‫そして､ 何かgithubを開きたい場合は､ URLをコピーしてエンターキーを押し､ 開きたいノートブックをクリックします｡
‫この場合は､ まったく同じものを開いているだけです｡
‫それから｡
‫これでよしとしよう｡
‫コーディングの実行をいい感じに始められるんです｡
‫というわけで､ ちょっとした豆知識です｡
‫GitHub にある zero two のマスターを参照したときに､ このビデオで見たものと少し違っていても､
‫あまり気にしないでください｡
‫それは､ 私たちが行く先々で､ 更新し､ 絶えず新しいコンテンツを追加しているからです｡