Anacondaをインストールして、python/機械学習へ自分を入門させるために、用語が分からなすぎるのでまとめてみた。メモ。
機械学習の学び方は、どうやら、アカデミックに統計、微分、積分などを学習するボトムアップ型の学習方法と、ツールを使いながら感覚を掴みつつ行うトップダウン型の学習方法がある（まあ、薄々分かってはいたけど）。ボトムアップ型の学習のほうが「間違いはない」と思う一方で、社会人の場合はボトムアップでやっている根気も時間もないので、トップダウン型学習に終始せざるを得ない。そのためツールを使ってみて、その原理的な部分にピンポイントで戻って時間と労力をかける。この繰り返しで体系的に学ぶ方法を取らざるを得ないかと思う。
- Navigator…アナコンダのプロジェクト管理ツール
- Anaconda…pythonのディストリビューション
- 通常のpythonであるCPythonの他、.net frameworkで動くIronPythonやJVMで動くJPythonというものがある。
- Anacondaはベースとなる環境から、仮想環境を作り出す。仮想環境ごとに必要なソフトウェア（モジュール？）をインストールして使用する。
- Django…フルスタックWebフレームワーク
- Spyder…AnacondaのIDE
- 機械学習系ライブラリ一覧（言葉として出てこないのでまとめた）
- TensorFlow…（テンサーフロー）googleのディープラーニング関連ニューラルネットワーク関連のライブラリ
- Teano…（テアノ）深層学習のライブラリ
- scikit-learn…（サイキット・ラーン）
- Chainer…（チェイナー）日本国産の機械学習ライブラリ
- Pytorch…（パイトーチ）pythonで使用するtorch。
- Pyevolve…（パイエボルブ？）evolve=進化。遺伝的アルゴリズム/ニューラルネットワーク
- DEEP…（ディープ）深層学習系？
- PyStan…（パイスタン）pythonで使用するStan。
- Edward…（エドワード）確率的プログラミング。
- Jupyter Notebook…（ジュピターネットワーク）Jupyter Notebook。
- Pandas（パンダス）とNumPy（ナムパイ）
- 機械学習の仕事の９割はデータセットにあるそうな。
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