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GTUG Girls+PyLadiesTokyo Meetup 初めての機械学習に行ってみた

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まだまだ底辺Webプログラマー1年目のひよっこですが、行ってきましたよ。pythonで機械学習。


そもそもPyLadies Tokyoってなに?

PyLadies の日本支部なのですが

ECナビで有名なVOYAGE Groupがなんか毎回主催してるっぽいです。

それで今回行ったのがこちら↓2016/2/23

PyLadies Tokyo Meetup #9 初めての機械学習

機械学習がなんか勤務先で流行ってたのもあるし、ウェイで有名なVOYAGE groupのオフィスとても見てみたかったので行ってきましたよ。(笑)


事前準備

事前準備としてAnaconda環境を入れる必要があります。

MacでPython3系ベースの機械学習環境設定(Python2系との共存

みたいな感じでやればいいでしょう。

一応私がやった流れとしては、macbook+homebrewを使いまして

pyenvのインストール

※rubyのrbenvみたいなバージョン管理システム

brew install pyenv

これで~に.pyenvディレクトリが入ってそこでバージョン管理されます。

Anacondaのインストール

※Anaconda入れればpythonと数値計算で使う便利ツール一式入るので別途pythonインストールしなくても大丈夫です。注意。

pyenv install anaconda3-2.5.0

あと今回のディープラーニングで使うテストデータダウンロード

http://deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gz


内容

https://github.com/PyLadiesTokyo/intro_neural_network

これが教材でクローンしときます。

git clone https://github.com/PyLadiesTokyo/intro_neural_network.git

クローンしたらnotebooksディレクトリに移動して、

jupyter notebook

でJupyter起動します。localhost:8888が起動します。

それでノートの内容を進めていきました。Jupyter初めて使ったんだけど便利だね。いいね。

内容は


  1. pythonの簡単な文法

  2. Jupyterの使い方

  3. Machine_Learning

  4. MNISTで手書き文字認識

  5. Neural_Network

  6. Digit_Recognizer

というなんとなく機械学習の空気を触れる内容やれました。上辺だけなのでいまいち理解度微妙ですね。

そんな感じで初めての機械学習やりましたとさ。

最後に解答例もありました。https://github.com/amacbee/intro_deep_learning

あとgoogle女子エンジニア勉強会あるから良かったら参加してね~だって

https://www.womentechmakers.com/iwd16


会場の様子

女の子いっぱい。

おおお!?!?なんか意識高いぞ??

わわわ!!!!あのよくわからない船だ!!

タダ酒飲めた!