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Python環境構築 Anacondaのインストール
python本体や、機械学習でよく使うライブラリ、便利機能、UIを一気に入れる事ができるディストリビューション「Anaconda」。
そんなAnacondaをWindows環境にインストールする手順をまとめました。
記事を書いた人
元営業という経歴を活かしながら、金融・製造・流通業のお客様を中心にAI活用コンサルや定着支援・人材育成の支援をしたり、講演や執筆活動など幅広く活動しています。
ヤエリ（@yaesuri_man）
普段のお客様との会話の中でよく話題に出るこのテーマ。
技術畑ではないものの、長らく現場の実務に携わってきた視点は喜ばれることが多いです。
GPU対応の実行環境（kernel）が提供されているkaggleですが、ローカルでpythonの実行環境を準備しておけば、お手軽に試すことができますので、おすすめです。
Anacondaのインストール
それでは順を追って説明していきます。
プログラムのダウンロード
まずはプログラムをダウンロードします。
Anacondaのダウンロードページから。
ページの下の方の「Anaconda Installers」にリンクがあります。
Windows10の場合、こちらの「64-Bit ・・・」で良いでしょう。
また、インストーラのファイルサイズはWindows版で500MB近く、Mac版では600MBを超えますので、通信環境にご注意ください。
更には、最新のプログラムを少し前のWindowsにインストールしようとすると、以下のようにWindowsUpdateを促される場合があります。
もし、「意地でもWindows Updateしたくない！」という私のような強情な方がいらっしゃいましたら、以下のアーカイブから過去バージョンをダウンロードすることも可能です。
プログラムのインストール
ダウンロードしたインストーラをダブルクリックしてインストール開始です。
基本的には「NEXT」を押していくだけです。
Next>
I Agree>
利用規約が表示されるので「I Agree」
少し注意して Next>
個別ユーザとしてインストールするか、ユーザ全体としてインストールするかの選択です。
ここで少し注意点が。
- Just Me（recommended）
- All Users（requires admin privileges）
のいずれかを選択して「Next>」を選ぶわけなのですが、例えば私のように「program files」直下にAnacondaをインストールしたい人は、推奨されている「Just Me」ではなく、「All Users」を選びましょう。
はい
「このアプリがデバイスに変更を加えることを許可しますか？」が出ますので、「はい」。
インストールするディレクトリを選択 Next>
前の画面で「All Users」を選択すると、インストール先のデフォルトはCドライブ直下の「Program Data」内となります。
基本的にはこのままでokなので「Next」。
※ちなみに前の画面で「Just Me（recommended）」を選択した場合、デフォルトのインストール先はmy documentになります。
Install
Advanced Optionsの画面です。
詳細は割愛しますが、このままで問題ありません。「Install」。
インストール開始
これでやっとインストールが開始されるわけですが、ここからの処理が結構長くて不安になります。
「Show Details」を押せば、止まっているわけではない事が分かりますので、気長に待ちましょう。
私の環境（Core i3 メモリ16GB）では、約20分程かかりました。
Next>
以下の通り、画面に「Completed」が出れば完了です。
Next>
Finish
インストールが完了すると、以下のようにAnacondaへのショートカットスタートメニューに登録されます。
必要なパッケージのインストール
後は「Anaconda Navigator」を起動し、今後必要になりそうなパッケージをインストールしておきます。
画面左側メニューの「Environments」を選択。
まずは画面下の「Create」から、開発環境を個別に生成しておきましょう。
- NAME：何でもOK。私は「my_environments」としました。
- Package：Pythonの3.6か3.7にしておきましょう（私は3.6にしました）
インストールされているもの一覧が表示されますので、以下の「Installed」部分を「Not Installed」に変更。
あとはこちらの検索窓から検索して、選択して、「Apply（インストール）」するだけです。
最低限、以下は入れておいた方が良いと思います。
- Jupyter（開発環境）
- JupyterLab（開発環境。Jupyter Notebookの後継）
- Pandas（データ加工・整形パッケージ）
- Matplotlib（データ可視化パッケージ）
- Scikit-learn（機械学習パッケージ）
- LightGBM（機械学習パッケージ）
- py_XGBoost（機械学習パッケージ）
- keras（深層学習パッケージ）
- TensolFlow（深層学習パッケージ）
- pandas-profiling（データのプロファイリング結果を出力するライブラリ）
いずれも検索窓から検索可能です。
Anaconda Promptからのインストール
category_encodersやtqdmといったパッケージについては、Anaconda NavigatorのGUI上からはインストールできず、Anaconda Promptというコマンドラインからインストールします。
といっても全く難しいことは無く、Anaconda Promptを起動して以下の3行を順に打ち込むだけです。
conda config --append channels conda-forge conda install py-xgboost keras lightgbm category_encoders tqdm conda install -c conda-forge category_encoders
寂しい画面ではありますが、一応インストール中であることはコマンドラインなりの表現で教えてくれます。
途中で、
Proceed ([y]/n)?
などと聞かれますので、ここは「y」です。
Python環境構築 Anacondaのインストール まとめ
後は普通に「Jupyter Notebook」を開けばokです。
お疲れ様でした！
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ここからは、実際に私が購入し、おすすめできると思った本やオンラインスクールを紹介します。
機械学習のための「前処理」入門
まずはこちら。「機械学習のための『前処理』入門」です。
- これから機械学習を始めてみたい
- kaggleやSIGNATEにチャレンジしてみたい
という方には最適な本で、個人的には一番のおすすめです。
データモデルの精度向上には特徴量エンジニアリングが不可欠、というよりこれが全てと言っても過言ではありません。
各種環境準備の方法やコーディングの詳細に至るまで、誰にでも分かりやすく書かれています。
この一冊さえあれば、とりあえずkaggleにトライすることができます。
Udemy「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」
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数学や統計的な知識はそこそこに、文字通り人工知能と機械学習をゼロから学習できます。
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人工知能は人間を超えるか
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この界隈では有名な、東大の松尾豊先生の著書「人工知能は人間を超えるか」。
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全てのビジネスマンにおすすめできる一冊。中古でもkindleでも構いませんので、これだけは目を通しておいた方が良いです。