はじめに

Raspberry Pi4で　機械学習をはじめて、躓いた点、気づいた点を備忘録として残すことにした。
初心者ですので　用語の統一性がなかったりや表現のあいまいなところがあります。
ほとんどが　参考文献やWebからの情報を意味不明なまま写経している状態です

対象

これからRaspberryPi4で機械学習を始めたい方。

参考文献

RaspberryPiではじめる機械学習
OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング
(Machine Learning For OpenCV Intelligent
image Processing With Pythonの日本語訳）

Softwareのインストール

参考文献にしたがってnumpy,matplotlib,pandas,sklearn,OpenCV,などを
インストールします。
pip と　apt　のどちらでもインストールはできるようです。
インストールに要する時間は　pip>>aptでした。
OpenCVもバージョンにこだわりがなければインストールできます。
（Web情報のスクリプトをTerminal画面にコピペしてインストール）
Tensorflowはインストール失敗。原因不明
（インストール中の警告内容が理解できていません）

参考書籍ML4OpenCVについて

本屋で立ち読みして良さそうなので購入しました。
すこし書籍を読み進めるとMac,Windowsが対象でAnacondaをインストールした上で
しかもjupyterで丁寧に学習できそうでした。jupyterはRaspberryPiでは簡単には
インストールできないようですがjupyter公式ホームページなどでインストールは
可能とのことなので挑戦しました。
インストールしたあとに、アドレス、パスワードを初期設定ファイルに書き込めば
Terminalから起動できます。
ついでに　画面左上イチゴアイコンー＞設定ー＞MainMenuEditorを開いて
カテゴリーを選択して新しいアイテムから　Name:Jupyter Command:jupyter notebook
Launch in TerminalにCheckをいれるとメニューからjupyterを起動できます。
（左側のアイコン枠のところに表示したいアイコンをDragするとMenuでもそのアイコンが
表示されます）
これで　書籍のSampleCodeも開くことができましたが　numpyのバージョンをCheckする
箇所がありNumpyのバージョンが1.18以上が必要と叱られてしまいました。
（書籍の内容は素晴らしく初心者にわかりやすいと思いました。）
普通にaptでRaspberryPiにNumpyをインストールするとNumpyのバージョンは1.16.2。
Anacondaを使っている場合はNumpyのバージョンが1.18以下ではupdateが必要とのことでした。
またOpenCVの公式ページでは　仮想環境の導入を推奨していたので、これも挑戦。
そのまま写経で問題なしでした。
（このあたりでmicroSDのバックアップも考慮）
機械学習では練習解析用のビックデータが用意され、例えばBrestCancerの
数万枚の画像データの解析も可能です（Kaggleなどにユーザー登録は必要）
一方で数時間も大量データにアクセスして記憶装置は大丈夫かと少し心配にはなります
またRapberryPi上で学習する参考文献は”RaspberryPi”と明記されたものの方がわかりやすいと
思いました。

最後に

raspberryPiはOSを含めて進化が早いと実感しました。
（いつも間にか　日本語変換Mozcのインストールが不要になっていました！）
学習を始めたばかりの画面ですが画面のコピーを添付しておきます。

参照したもの

jupyter公式ホームページ
OpenCV公式ホームページ
多数のRaspberryに関するblogなど　参考になり感謝しています
RaspberryPiではじめる機械学習　金丸隆志　著
OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング
(Machine Learning For OpenCV Intelligent
image Processing With Pythonの日本語訳）
Micheal Beyeler 著