はじめての機械学習環境構築（かんたん機械学習キット）

# 機械学習を始めたいけど、環境構築が難しそう？
セクションタイトル通りですが、「**機械学習を始めたいけど、環境構築が難しそう**」と思っている方はいませんか？
そんな方に「かんたん機械学習キット」と題して、**最低限用意したいもの**と**その導入手順**をご紹介します！


※ 導入手順はWindows10を前提としていますが、キットの内容はどのOSでも参考になると思います。

# かんたん機械学習キット
* 言語
  * Python
* エディタ
  * Jupyter Notebook
* ライブラリ
  * scikit-learn
  * NumPy
  * SciPy
  * matplotlib
  * pandas

# 言語

### Python

[Python](https://www.python.org/)は、多くのデータサイエンティストの共通語となっていて、「データのロード」「可視化」「統計」「自然言語処理」「画像処理」などに使える便利なライブラリがたくさん用意されています。

【導入手順】

* 公式サイトのダウンロードページへアクセスする

  * [https://www.python.org/downloads/](https://www.python.org/downloads/)

* latest version のインストーラをダウンロードする
![01_ダウンロードページ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/558315/a292f48b-faa9-01ad-2205-ee584b898a5e.png)


* ダウンロードしたインストーラを実行する

* 「Add Python 3.x to PATH」にチェックを入れて、「Install Now」をクリックする
![02_インストール１.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/558315/06c18f0b-df2e-3c86-9ea0-b64270c655a1.png)

【確認】

* 下記のコマンドを実行して、「Python」と「pip」のバージョンが表示されたらOK


```powershell
python --version
pip --version
```

# エディタ

### Jupyter Notebook

[Jupyter Notebook](https://jupyter.org/index.html)は、ブラウザ上でコードを実行できるインタラクティブな環境です。

【導入手順】

* 下記のコマンドを実行する


```powershell
pip install jupyterlab
```

【確認】

* 任意の場所で下記のコマンドを実行する（ブラウザは普段よく使うものを選んで大丈夫です）

```powershell
jupyter notebook
```

* 下図のような画面が表示されればOK
![05_ジュピター.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/558315/64d90fa0-a106-ee17-515d-66fe44d741ed.png)


# ライブラリ

### scikit-learn

[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)は、オープンソースで公開されている機械学習ライブラリです。
多くの機械学習アルゴリズムが実装されている点、どのアルゴリズムでも同じような書き方で使える点から、**初心者にも扱いやすいライブラリ**だと思います。

【導入手順】

* 下記のコマンドを実行する

```powershell
pip install scikit-learn
```

### NumPy

[NumPy](https://numpy.org/)は、数値計算を高速に効率的に行うことができるライブラリです。
上で紹介した**scikit-learn**で使用するデータは**NumPy配列**に変換しなければいけないことを覚えておいてください。

【導入手順】

* 下記のコマンドを実行する

```powershell
pip install numpy
```


### SciPy

[SciPy](https://scipy.org/scipylib/)は、高度な科学計算を行うための関数を集めたライブラリで、「線形代数処理」「信号処理」「統計分布」など様々な機能を持ちます。

【導入手順】

* 下記のコマンドを実行する

```powershell
pip install scipy
```


### matplotlib

[matplotlib](https://matplotlib.org/stable/index.html)は、Pythonで最も広く使われているグラフ描画ライブラリです。
データや解析結果を様々な視点から可視化することは、データ分析・機械学習において非常に重要です。

【導入手順】

* 下記のコマンドを実行する

```powershell
pip install matplotlib
```

### pandas

[pandas](https://pandas.pydata.org/)は、データの変換や解析に使用するライブラリです。
テーブル（表）のような**DataFrame**という構造でデータを扱います。

【導入手順】

* 下記のコマンドを実行する

```powershell
pip install pandas
```

### 各ライブラリの確認

各ライブラリが正常にインストールできているかを、**Jupyter Notebook**を使って確認してみましょう。

* Jupyter Notebookを開いたら、画面右上の「New > Python 3」をクリック

![06_ジュピター2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/558315/36d0742d-0857-ecee-afef-debb81b9e607.png)


* 作成したファイルで各import文を書き、「shift + enter」で実行し、エラーにならなけらばOK

```python
import sklearn
import numpy
import scipy
import matplotlib
import pandas
```

![10_ライブラリ確認.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/558315/1dabf1c1-5591-4c35-4aad-e89fdcedf3ca.png)


# おわりに
機械学習を始めるにあたっておすすめなのが、世界中のデータサイエンティストが参加するコミュニティサイト「[Kaggle](https://www.kaggle.com/)」で入門コンペとして用意されている「[Titanic - Machine Learning from Disaster](https://www.kaggle.com/c/titanic)」に挑戦することです。（無料、無期限）

このコンペを通して「データの前処理」「学習モデルの構築」「モデルの評価・検証」など、機械学習に必要な一通りの手順の基本を学ぶことができます。

[Kaggleのチュートリアル記事](https://qiita.com/kutsushita202829/items/ae943579b06b636cd86a)も書いているので、是非ご覧ください！

それでは、良い機械学習ライフを。