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Docs » キカガク技術ブログへようこそ！ View page source キカガク技術ブログへようこそ！¶ Contents: WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 はじめに Pythonのインストール Flaskのインストール Jupyter Notebookの起動を確認 おわりに MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 はじめに Homebrewのインストール Python3のインストール HomebrewでPython3をインストール Pythonでよく使うライブラリをインストール Atomのインストール（おまけ） おわりに SphinxをAzure App Serviceにデプロイ 前提 Microsoft Azureにサインイン App ServiceでWebサイトをデプロイ 今後の展望 交差エントロピーの計算 Chai

はじめに¶ logo_horizontal.png 『機械学習や人工知能を勉強したいけれども、プログラミングを学ぶ前の環境構築で躓いてしまう』との声を多くいただき、絶対に環境構築で失敗しないための記事を執筆することになりました。 Pythonで機械学習の環境構築をする方法は１通りではなく、HomebrewやAnaconda、その他諸々の方法でインストールを試みることができます。 方法が複数あることは失敗しても他の方法で試せるためありがたいことですが、初心者にとってはどの方法で環境構築をすれば良いか迷ってしまう原因にもなってしまいます。 そこで、本記事では次のような方をターゲットに書いています。 Pythonを初めて使う方 Pythonはプロジェクトでなく自分用で使う方（要するに、仮想環境は不要な人） 失敗しない環境構築を行うためにも、ぜひこちらの記事を参考にしてみてください。 ローカル環境

はじめに 『機械学習や人工知能を勉強したいけれども、プログラミングを学ぶ前の環境構築で躓いてしまう』との声を多くいただき、絶対に環境構築で失敗しないための記事を執筆することになりました。 現在、『機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー』を都内で開催しており、その受講生の方々にはお手持ちのPCでPythonの環境構築を事前にお願いしています。 しかし、PCによっての個体差が大きく、インストールに失敗する方が出てしまっていました。 そこで、誰でもうまく設定できる方法がないかと探り、この記事のインストール方法の結論に至り、現在では３０名程のセミナーでもインストールに躓く方がほぼなく、みなさんセミナーに集中して受講できております。 そのため、こちらの記事はWindows PC(推奨はWindows 10)において、おそらく現時点(2017.03.18)で最も安定してインストールできる記事

この方法が一番手軽なのですが、Selenium等のスクレイピングなどモジュール意外にも環境用の設定ファイルの引き継ぎが必要な場合にはLambdaはあまり向いていなく、手持ちのサーバーの隅っこに必要なときだけ呼び出せるAPIを実装しておいたら楽なのではないかと思っています。 Docker。それは、ローカルとリモートの環境の違いをなくす救世主 ローカルとリモートで環境構築を毎回し直すのは非常に面倒です。 そこで現れた救世主がDockerです。 Dockerというのは、Mac/Windows/Unix問わずで動作し、そのDockerと呼ばれる概念の上で、LinuxのOSを動作させます。 そのため、MacでもLinuxの環境で操作したり、WindowsでもLinuxの環境で操作しておくことで、サーバーに実装する際にそのまま持っていくことができます。 引用元：Get Started, Part 1:

HOME仮想通貨仮想通貨取引所のPoloniexからAPI経由でデータ取得し、ディープラーニング（Chainer）で翌日の価格予測をしよう はじめに みなさま、こんにちは。 株式会社キカガク代表取締役の吉崎（Twitter: @yoshizaki_kkgk）です。 久々の休日にせっかくなら面白いことをしよう！と思いついたのが、今回の記事です。 ぜひ、読者の皆様にとって、データ解析のアプローチについて、理解の深まる記事となっておりましたら幸いです。 意外にも反響が！ 前回、仮想通貨取引所のLiquiからデータをAPI経由で取得する初心者向けの記事を書きました。

Docker。それは、ローカルとリモートの環境の違いをなくす救世主 ローカル（MacやWindowsの手元のPC）とリモート（サーバー）で環境構築を毎回し直すのは非常に面倒です。 また、職場のPCと家のPCで再度環境構築を行ったり、職場ではWindows、自宅ではMacだとすると、設定方法も全く変わってきて、シームレスな開発を行うことができません。 そこで現れた救世主がDockerです。 Dockerというのは、Mac/Windows/Unix問わずで動作し、そのDockerと呼ばれる概念の上で、LinuxのOSを動作させます。 そのため、MacでもLinuxの環境で操作したり、WindowsでもLinuxの環境で操作しておくことで、サーバーに実装する際にそのまま持っていくことができます。 引用元：Get Started, Part 1: Orientation and Setup Doc

はじめに 本記事は、弊社で開催しているセミナーの予習記事として位置づけています。 そのため、機械学習を学ぶことを前提として必要な機能のみを最短で紹介してきます。 こちらを学んでいただき、Pythonの文法やJupyter Notebookの使い方を把握していただければ、セミナーの受講が非常にスムーズに進めますので、ぜひしっかりと予習していただけますと幸いです。 また、こちらの記事は一般向けにも公開しており、ぜひこれから機械学習を学ぶ人の足がかりとなれば幸いです。 こちらの記事で弊社（株式会社キカガク）に興味を持っていただけた方は、ぜひセミナーでお待ちしております。 株式会社キカガク セミナー一覧 | 株式会社キカガクhttps://www.kikagaku.co.jp/services/seminars/  セミナー早見表 コース名 数学 プログラミング 日数 個人 料金 法人 料金 シス

Dockerとは ローカル（MacやWindowsの手元のPC）とリモート（サーバー）で環境構築を毎回し直すのは非常に面倒です。 また、職場のPCと家のPCで再度環境構築を行ったり、職場ではWindows、自宅ではMacだとすると、設定方法も全く変わってきて、シームレスな開発を行うことができません。 そこで現れた救世主がDockerです。 Dockerというのは、Mac/Windows/Unix問わずで動作し、そのDockerと呼ばれる概念の上で、LinuxのOSを動作させます。 そのため、MacでもLinuxの環境で操作したり、WindowsでもLinuxの環境で操作しておくことで、サーバーに実装する際にそのまま持っていくことができます。 引用元：Get Started, Part 1: Orientation and Setup Dockerは上記の画像の用に、Host OS（Mac,

はじめに 今回は仮想通貨の取引所であるLiquiから仮想通貨の情報を取得していきます。 LiquiはAPIを公開してくれているため、特にWebスクレイピング等のグレーかつややこしい対策を打つ必要はなく、基本的にはこのリファレンスを参考にPythonで実装を進めていきます。 liqui.io  490 shares 2 usersLiqui - brand new cryptocurrency exchange with savings accounts.https://liqui.ioBitcoin Exchange プログラミング言語はPythonでもRubyでも、それこそJavaでもなんでも良いのですが、Jupyter Notebookを使ってインタラクティブに、動作確認を行いながら進めていくのが一番早いと思うため、個人的なオススメのPythonを使っていきます。Python万歳。 P