機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
WindowsでのJupyter演習環境の準備手順 - あさのひとりごと
このエントリは、enakaiさん著書の「ITエンジニアのための機械学習理論入門」を読んで、私がWindowマシンで勉強するための手順をまとめたエントリです。こちらのブログを参考にしています。 www.amazon.co.jp もし環境構築に関して不明点があれば、私@_dr_asaまでお問い合わせください。 1． Windows環境の確認 書籍のサンプルコードは、Dockerコンテナ上で動作するJupyterNotebookで公開されています。 WindowsでDockerを利用する場合は、次の2つのツールがDocker社より提供されていますのでいずれかを選んでインストールしてください。 Docker for Windows Docker Toolbox Dockerは、Linuxのコンテナ技術をベースとしたプロセス実行環境のため、Dockerを動作させるためにはLinux OS（のコンテナ
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