機械学習の実装の勉強の記録②（環境準備）
はじめに
自分を含め、機械学習をはじめる人のために、環境についてまとめる。
今後勉強が進むにつれて少しずつ情報を加えていきたいと思う。
環境
Jupyter Notebook環境
実行ができるブラウザから使用するエディタ。
おそらく機械学習のデファクトスタンダードだと思われる。
Google Colaboratory
Googleが用意しているラボ環境。
ブラウザ経由でJupyter Notebook環境がすぐに利用できるため、
ちょっと触ってみたい人や、マシンリソースを用意できない人向けの環境。
Anaconda
自分自身で環境を構築するならAnacondaのインストールが一番早い。
Anacondaをインストールするだけで、
Jupyter Notebook環境やPythonのライブラリなど一式がまるまる準備できる。
https://www.anaconda.com/products/individual#
Miniconda
Anacondaの最小パッケージのようなものとして、
Minicondaというものもある。
これについては、少し触ってみたので、別途記事にする。
Author And Source
この問題について(機械学習の実装の勉強の記録②（環境準備）), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/fktm/items/98df9b52c5ae1c23f366著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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