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Anaconda 入門

この記事はAnaconda初学者向けの内容をまとめたものです。Anacondaの利用を検討している方、導入はしたけど使い方がわからないという方などの役に立てばと思います。

なお本サイトのAnaconda解説記事はWindows環境下のものが中心です。

目次

Anaconda とは

AnacondaとはAnaconda社が提供する機械学習やデータサイエンス用のプラットフォームです。PythonやR言語のディストリビューションで、対応プラットフォームはWindows、macOS、Linuxです。

Anacondaを利用して開発環境を構築することでPythonやR言語のライブラリもまとめて導入できるため、環境構築が容易となります(インストールできるもの:Python本体と各種ライブラリなど)。curlなどのユーティリティや、NvidiaのGPUを利用する際に必要となるCUDAなどの環境もインストールできるようになっています。

PythonやR言語を利用したいだけの場合Anacondaは不要ですが、科学技術計算などの利用を検討している場合にはおすすめです。

Anaconda Python 環境と通常 Python 環境の違い

Anacondaを利用してPython環境を構築した場合と、通常のPython環境を構築した場合の大きな違いは、前者ではPythonを使った機械学習等で必要となるツールやライブラリが自動的にセットアップされることです。

通常Pythonで開発を行う場合は、必要とするライブラリを後からインストールする必要があります。しかし、Python初学者にとっては自分が必要とするライブラリが何であるのかを調べること自体が難易度が高いと思います。Anacondaでは、そんなPython初学者、また機械学習等の初学者が開発環境構築の段階で躓かなくて済むようにあらかじめ目的(機械学習やデータサイエンス)に合わせた環境構築をサポートしてくれます。よってAnacondaでPython環境を構築するとすぐに目的の開発を行うことができます。

また、通常のPythonはバージョンを決めて起動します。(例:今回はPython 2で起動しよう。)これにより開発途中でPythonのバージョンを切り替えたくなった(Python 3を使いたいなど)といった際は、一度今起動しているバージョンのPythonを終了させ、その後で新たに使いたいバージョンのPythonを起動させなければいけません。Pythonはバージョン依存が多いとされており、バージョンが異なると使えないライブラリなどもあります。そのためバージョンの場合によってはバージョンの切り替えを頻繁にしなくてはならず、その際はPythonの起動、終了という操作を繰り返すことになります。

しかし、Anaconda Python環境ではこの問題は生じません。Anacondaには仮想環境が存在しその中でPythonを起動するため、バージョンの異なるPythonを同時に複数起動できます。つまり、通常Python環境とは異なりバージョンの切り替え時に起動、終了の作業を繰り返さずに済みます。

機械学習やデータサイエンスでのPython利用を考えている方はAnacondaを使われると便利だと思います。

インストール

Anacondaをインストールする方法についてはこちらの記事で解説しています。

アンインストール

Anacondaをアンインストールする方法についてはこちらの記事で解説しています。

アップデート

Anaconda本体、ライブラリ、Pythonをアップデートする方法についてはこちらの記事で解説しています。

Jupyter Notebookショートカット一覧

Jupyter Notebookで使えるショートカットの一覧記事です。

おまけ 機械学習おすすめ書籍

おまけとして、Anacondaに直接関係するわけではないですが、機械学習をこれから学ぶ方向けの書籍をいくつか紹介します。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

以下の2冊は機械学習と密接な関係にある脳について学べる良書です。機械学習を齧った後に読んでみると新たな発見があると思います。

メカ屋のための脳科学入門-脳をリバースエンジニアリングする-

続 メカ屋のための脳科学入門-記憶・学習/意識 編-

お知らせ

不定期にはなりますが、今後も当サイトではAnaconda関連の情報を更新していく予定です。

Anacondaの入門的な部分に関しては当記事にまとめていきますので、よろしければ今後もご利用ください。

【追記情報】

  • 2020/10/16 アップデートの方法を追加
  • 2020/10/19 Jupyter Notebookのショートカット一覧を追加
  • 2020/10/16 アップデートの方法に個別記事を追加
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