macbookで機械学習の環境構築

ノートPCを買い換えました

自宅にはノートPCが2台あったのですが，少々不満が溜まってきたので買い換えることにしました。ちなみに旧PCは以下の2つです。

  • dynabook(2011年購入)
    windowsが入っていましたが，使っているうちに重くなってきたのでubuntuに入れ替えました。(ubuntuは軽いですね。)
    ただ解像度がWXGAだったのがプログラミングの勉強をするには辛く，今回の買い換え理由の一番の要因となっています。
  • HP Pavilion ノートだけど自宅据え置きPCにしようと考えていたのでサイズも大きめの15.4インチ。
    windowsが入っていますが，なぜかすぐ重くなる。ディスク使用率が100%に張り付くんですよねー。
    ログインしてchromeを開くまでで20分ほどかかってましたから，もう完全な戦力外でした。

ということで買い換えの検討をした結果，macbook proという個人的には清水の舞台から飛び降りるような決断をしました！

私のニーズを全て満足してくれそうです！
これでどこでもプログラミングできるぞ！

機械学習環境の構築

それでは機械学習をやるためのPython環境を作っていきましょう。 尚，以下の記事を参考にさせて頂きました。
https://qiita.com/yoshizaki_kkgk/items/4663148a2b3ca078ddbc

brewのインストール

macではbrewというパッケージマネージャーを使うんですね。 ubuntuのaptと同じ位置付けかな。

homebrewのページからインストールのコマンドをターミナルにコピペします。homebrew

$ usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

python3のインストール

会社ではpython2を使うことがほとんどなんですが，今回はpython3で行きます。

$ brew install python3

これだけです。簡単ですね。

よく使うライブラリのインストール

本当はvirtualenvとかを使って管理したいんですが，その使い方は次の機会にまとめることにします。 ここでは仮想環境ではなく，ホストに入っていても良いほど使用頻度の高い物をいくつかインストールしておきます。
これに画像処理系のライブラリを追加すれば，最低限の機械学習環境にはなると思います。
(私が画像系のエンジニアであることをご了承下さい。)

$ pip3 install numpy matplotlib pandas scikit-learn ipython jupyterlab

 周辺のライブラリも一緒にインストールされましたが，全て正常にインストールを完了することができました。

最後に

初めてのmac OSで，機械学習の環境構築を行いました。
普段からLinux OSを使われている方は，ほとんど違いがないと感じられたかと思います。
mac OSの親はLinuxの親でもあるUnixベースらしいので，当然と言えば当然なのでしょう。
まだまだ環境構築は入口段階なので，自分好みの環境を作り上げていきたいと思います。