Als ich anfing, maschinelles Lernen mit Python zu studieren, beschloss ich, anstelle eines Memos einen Artikel über das Verfahren zum Erstellen einer Umgebung zu schreiben. Die folgenden fünf Softwareprogramme wurden installiert. Da ich einen Mac verwende, werde ich ihn auch unter der Annahme von macOS beschreiben.
--Anaconda (Python-Ausführungsumgebung) --OpenCV (Bild- / Videoverarbeitungsbibliothek) --MeCab (japanische Bibliothek für morphologische Analysen) --Gensim (Bibliothek zur Verarbeitung natürlicher Sprache) --TensorFlow / Keras (Deep-Learning-Bibliothek)
Installieren Sie jede Software mit "Homebrew", dem Paketmanager für macOS. Wenn Sie es ursprünglich installiert haben, können Sie es überspringen. Fügen Sie Folgendes in das Terminal ein und führen Sie es aus. (Referenz: https://brew.sh/index_ja)
$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)"
Installieren Sie zuerst pyenv. Geben Sie die folgenden Befehle ein, um das Terminal zu erreichen.
$ brew update
$ brew install pyenv
$ brew install pyenv-virtualenv
Dann registrieren Sie pyenv im System.
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
Installieren Sie als Nächstes Anaconda. Ich habe Anaconda 3-5.0.0 installiert, aber die Version kann nach Belieben geändert werden. Aktivieren Sie es nach der Installation auch auf Ihrem System.
$ pyenv install Anaconda3-5.0.0
$ pyenv global Anaconda3-5.0.0
Installieren Sie als Nächstes OpenCV. Führen Sie den folgenden Befehl aus.
$ pip install opencv-python
Installieren Sie als Nächstes MeCab. Führen Sie den folgenden Befehl aus.
$ brew install mecab
$ brew install mecab-ipadic
$ brew install mecab-python3
Installieren Sie abschließend TensorFlow und Keras. Führen Sie den folgenden Befehl aus. Keras ist ebenfalls in TensorFlow enthalten, sollte jedoch aus Bequemlichkeitsgründen separat installiert werden.
$ pip install --upgrade tensorflow==1.5.0
$ pip install --upgrade keras==2.1.4
Nach all den oben genannten Installationen verfügen Sie über die grundlegenden Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. Wenn Sie von nun an maschinelles Lernen mit Python ausprobieren möchten, lesen Sie bitte. Bitte beachten Sie auch, dass dies mein erster Artikel ist, so dass es möglicherweise schwer zu verstehen ist.
Erstellen einer App für KI / maschinelles Lernen / tiefes Lernen mit Python Veröffentlicht von: Sosim Co., Ltd. Autoren: Whale Aircraft, Yoichi Sugiyama, Shunsuke Endo
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