Jupiter Notebookで機械学習はじめの一歩
はじめに
大学卒業から７年ほど日本語教師をしていて、専門領域が第二言語習得ということもあり、機械学習の自然言語処理に興味を持ちました。
そこで、kindleセールのときに気になっていたBERTの本を買ってみました。
「入門」と書いてあったので理解できるかと思いきや、文系の私には遠い記憶の数式がたくさんでてきて無事ノックアウト。全く理解できませんでした。
高校数学から勉強し直さないといけないのか...
と途方に暮れていたところ、今の自分の理解度にちょうどよい本に巡り合うことができました。
今回はこちらの本で学習したJupyter Notebookという環境でPythonで機械学習のはじめの一歩をやってみます。
機械学習のつまずきを一歩ずつ進む
わたしがはじめに買ったBERT本でのつまずきは、
という３点でした。
こちらのつまずきを解決するために、
はじめの一歩から分かりやすく丁寧に説明してくれる機械学習の入門書が必要でした。
環境構築はJupyterNotebookが便利
以前の記事で機械学習の環境構築をやったものの、HuggingFaceからモデルをダウンロードしてもうまく動かなかったり、環境系のエラーが発生してしまいました。
自分であれこれやってつまずいて時間を取られているのがもったいなかったので、ここは腰を据えてお勉強していこうと思いました。
今回買った機械学習の教科書では、Jupyter Notebookという実行環境でPythonを動かしていきます。
WindowsからAnacondaのインストーラーをダウンロードしていい感じに機械学習に必要なパッケージを揃えることができました。まさにはじめの一歩にぴったりのお手軽さでした。
まずは四則演算からやってみた
Pythonで何をしたらいいのか、、、と言っても足し算引き算くらいはできます。
自分が完全に理解できるレベルまでぐっと目線を下げてやってみると、意外と自信を持ってステップアップできていきます。
ほんとうに足し算やってます↓
ここからステップアップしていきます。
グラフ描画が簡単にできて楽しい変遷です。
Pythonでランダムなグラフを描くことができました↓
それっぽいグラフになってきました↓
高校数学の教科書に出てきそうなグラフになってきました↓
たくさんグラフを出せるようになった↓
数値を色で表現してみました↓
まとめ
Jupyter Notebookという実行環境でPythonを動かして計算をしてグラフ描画までやってみました。
ここでの学びは「自分が完全に理解できるところからスタートする」ことの大切さです。
ChatGPTでなんでもコードを書いてくれる便利な時代になりましたが、なぜそのコードが動くのかという原理を知ることは純粋に楽しいです。
原理を知るには基礎からしっかりと積み上げて勉強するのがシンプルですが一番良いですね！
これからも続けていきます。
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