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AI研究のための環境構築 Ⅰ

対象となる読者

・基本的には多少パソコンに触れたことがある方。
・キーボード操作がある程度できる方。
・日本語が理解できる方。

以上が対象者になります。つまりは初心者を対象にプロから見ればアホか?と思われるくらい噛み砕いて解説していこうと思っています。
バラバラに物事を理解するよりも1つのテーマから少しづつ身につけていけば、遥かに理解が深まり、応用が効く知識になるかと思います。
でも、いきなりAIとはぶっ飛びすぎかなと思いますが、筆者もAI開発については初心者なのでご一緒に学んでいけば面白いかなと思い、執筆しています。

ちなみに現役のプログラマーでも解らないことは絶えず検索を繰り返し、スキルを磨いています。有る物は当然に利用する。”車輪の再発明” はしないことです。
業界用語ですが、簡単に説明すると”必要なプログラム”があったとします。
それを一から記述して、それが出来上がり5時間かかったとします。
ですが、ネットで検索するとそれを実現してくれるプログラムが配信されていたとしたら、無駄な時間を費やしたということになります。
そのような行為を揶揄して”車輪の再発明”と呼び、アホか?と言われます。(笑)

必要な開発環境

・MacもしくはWindowsパソコン(バージョンは最新のものがgood)
・メモリは4Gバイト程度が有ると良いです。
・ハードディスクは250Gバイト以上が有ると幸せになります。
・ディスプレイは大きい方が良いですが、持ち運びも含めてノートタイプで
 したら13インチ程度で、デスクトップタイプでしたら広い画面が便利です

必要な開発環境と題していますが、要は最低限必要なパソコンとそのパソコンの能力のことです。箇条書きにはしていませんが、インターネットに接続できることは必須です。
パソコンについてのバージョンですが、できるだけ最新のOS(オペレーティングシステム)を使ってください。特にWindowの場合はHomeEditionではなくproの利用をお勧めします。
何故かというと利用できないアプリケーションプログラムがあるかもしれないからです。 筆者はMac book Airを使っています。持ち運びが楽で軽いので(・・;)

メモリは一時記憶するデバイス(物理的機能)です。高画質の長時間動画編集や多くのメモリを必要とするゲームなどを利用しなければ、それほど大きなメモリは必要としません。 ですが、パソコンの画面上に多くのアプリケーションプログラムを同時に起動しますし、データ処理速度を考えると大きいことは良いことだとなりますので、ご一考を。
ハードディスクについてはSSDタイプが良いです。昔ながらのヒューンとディスクが回転するタイプは読み書きがどうしても遅いですし、物理的ショックに弱いです。(おかんに茶碗を投げられた時に防げるのは最高っす!)←試してはイケマセン
冗談はさておき、たくさんのデータとプログラムをインストールしていきますので、余裕のあるハードディスク(主記憶装置)があれば余裕が生まれます。
外付けもあれば便利ですが、持ち運びはNGですね。
ちなみにカードタイプの記憶媒体(SDカードなど)は壊れやすいのであまりお勧めできないです。
ディスプレイについてですが、ノートパソコンの場合は大きさに限度がありますので、持ち運びをあまり必要としないのであれば、できるだけ大きなものが良いです。 筆者は13インチタイプを使ってますが、あまり見やすいとは思いません。移動が多いので持ち運びを考えて重量と大きさを決定しました。
後ほど解説しますが、ターミナルを複数起動・Google Chrome・MAMP・Finderなどを一気に立ち上げて、格別に操作するので画面が小さいと非常に不便です

インターネットは宝の山です。

この次は情報の収集と集積の手段について記載していきます。
インターネットが普及して、誰もが意識せず利用するのが当たり前になっています。GAFA(ガーファ)と言われてピントきた方は病気です。(嘘です)
Google・Apple・Facebook・Amazonの頭文字をとってGAFAと呼ばれています。これらの企業は世界時価総額のトップ4位を占めています。(2019年現在)


彼らの収益源は多くありますが、その基礎は個人や企業のいわゆる社会的なデータに有ると言っても良いでしょう。
ピンとこないかもしれませんが、国単位・地域単位やもっと細分化したデータを元に人間の嗜好・文化や考え方などありとあらゆる細やかなことをデータ化して蓄積しています。
箇条書きにしてみるとわかりやすいでしょう。

主なもので記載すると
・ ブログ、SNSなどのトレンド(注目されていること・流行)解析
・ 画像データ(Instagramなど)集積
・ ネットショップや商品データの利用(Amazonは有名ですね)のデータ
・ 金融情報
・ 各国の行政機関の情報

こんな感じです。これをどのように大きな収益につなげているのかは本題ではないので語りませんが、上記のデータも個人でも利用できるのだということを頭に置いておいてください。

この学習の流れについて

プロローグから今回のAI研究の環境構築Ⅰまでは大まかな説明を語ってきました。 今後の流れは複数を同時進行するように研究を進めていきます。
枝葉のように記載しますが、必要であると思った箇所はじっくりと掘り下げたいと思います。
以下の図は解りづらいかもしれませんが、今後の流れを記しました。



長丁場になりますが、趣味と実益を考えて皆さんと一緒に進めていきたいと思います。 途中で解らないことや説明が欲しいという方がいらっしゃいましたら、ページ下部のコメント欄から伝えて頂けると助かります。

                      2019年8月 Chockey

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