素人のひっかかるところ Visual Studio と Python

今までPythonはAnacondaに同梱されていたSpyderでやっていました。
軽く使いやすかった、参考書が使用していた、というのが主な理由です。

この度、Surface goを購入し、そちらに開発環境を移設することにしました。
Surface goのコンセプトは「MS製品を使い倒す」としたため、IDEをSpyderからVSにお引越ししました。
それに伴っていろいろと問題が出てきたので、今日はそこのメモです。

・パッケージのインストール
Visual Studioでのパッケージのインストール方法がわからず、numpyすら使えない状態でした(´・ω・｀)
Python環境のウィンドウにさえ気づければいろいろと捗りますね。

・プロジェクトファイルとファイルパス
VisualStudioにソースを移行した際、ファイルパスが訳わかんなくなってしまったので、プロジェクトファイルを作りました。(.pyploj)
今まで参考書のコードを写経していたのでそれらすべてをプロジェクト下に配置。
実行したいソースをスタートアップファイルに指定して上がればコードは動きました。

・作業ディレクトリ
どうもファイルパスがうまくいかず、csv読み込みでfile not foundを喰らいます。
そこで、作業ディレクトリの初期値を「/」からソースコードが置いてあるディレクトリに指定。
そうすることで相対パスは読み込み可能に。


問題点
・作業ディレクトリを複数のマシンで共有すると、マシンごとにディレクトリ構成が異なるためエラーが発生。プロジェクトファイルはgithubでの共有対象外としたほうが良さそう？

Pythonによる機械学習入門

Pythonによる機械学習入門 Ohmshaを読みました。
一通り目を通したレベルです。

アマゾン

なんで買ったのか

思い起こせば、鬱で休職中になにか自分のできることを広げたいという一心からでした。
買ったのは６月か７月頃、実際に読み始めたのは7月の半ば。
本腰入れてサンプルコードをいじっていたのはここしばらくでした。

本書に求めていたもの

いわゆる機械学習、ディープラーニングとはなんぞや？という理論を知りたかったんだと思います。それを理解することで、専門家とは行かなくとも社内でディープラーニングは語れる存在になりたかったんだと思います。
本を選んだ基準自体は、とにかくサンプルで動かせるコードの載っている本が欲しかっただけなので、上記のような目的は潜在的な意識の中にある「技術書とはこうあるべき」という先入観だったと思っています。

それは達成されたのか

前半については否でした。
一章で概要を掴むことはできましたが、その後は詳細な理論ではなく、実践的な関数の使い方とサンプルコードでした。
ですが、後半についてはとても有益だったと感じています。
少なくとも、なにか一冊の技術書を自分でじっくり読んで、消化するという経験を恥ずかしながらこれまでしてこなかったので、とても良い経験になりました。
本書は「Pythonを用いて機械学習を実践する入門書」でした。ですので、方法論、実際のソースコードが中心なのは当然のことでした。
最終章の実践については、私もなにかテーマを決めて実践するのにちょうどいいサンプルだと考えています。

人に薦められる？

Pythonでとにかくなにか機械学習をしてみたい、という方、Pythonを触ってみたい、という方にはちょうどいいかもしれません。私自身がそれくらいの立ち位置でしたが、理解しながら読むことができました。

ただし、すくなくとも、プログラミングをある程度理解している人でないと厳しいとは思います。
サンプルコードを理解するための基礎知識はある程度必要です。また、当然ですが数学の基礎知識はないとわけがわからないと思います。