僕は個人事業を通して、中小企業や零細企業へのマーケティングやシステム開発の支援が
必要だと感じるようになった。マーケティングやシステム開発がコアビジネスでない企業の
場合、アウトソースするケースが多いのだが、情報の非対称性のため高いお金を払ったのに
使い物にならないシステムやビジネスツールを提供されているケースが目立つ。
僕はクライアント側に立ち、提案や助言をしたり時には自分の手を動かしてインフラ構築や
システム開発を行っていきたい。
僕自身のコアコンピタンスもマーケティングとシステム開発を掛け合わせた領域におきたい。
その一環なのだが、最近流行りの機械学習を学んでみたくなった。
そのための入門書を探していて、Amazonで高評価の
『ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』を購入
しようとしたのだが、なんとAmazonでは売切れ。Kindle版もない。
本書はO'REILLYという技術書を専門に扱う出版社の本なのだが、サイトを見ると3万部も
売れている人気書籍だった。オライリーのサイトでは電子版（PDF）も変えるのだが、
ヨドバシ.comで書籍の在庫があったので即購入。
すぐにビジネスに繋がるわけではないかもしれないが、自分の視野や事業ドメインを広げる
ためにもこの分野の学習は進めていきたい。
MacBookProに機械学習のためのPython3環境構築
以下、自分用の備忘録で追記。
まずはパッケージ管理ツールのHomeBrewをインストール。
$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
pythonのバージョン管理するためにpyenvをHomeBrewでインストール。
$ brew install pyenv
パスを設定する。
$ export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv" $ export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH" $ eval "$(pyenv init -)"
最新だった3.5.2をインストール。
$ pyenv install 3.5.2 $ pyenv versions * system (set by /Users/ユーザー名/.pyenv/version) 3.5.2
同バージョンをグローバルに設定。
$ pyenv global 3.5.2 $ pyenv rehash
Pythonの標準的なパッケージ管理ツールpipをインストール。
$ easy_install pip
機械学習に必要なライブラリをpipでインストール。
$ pip install numpy $ pip install matplotlib
matplotlibを使おうとしたところ、エラーが出た。
RuntimeError: Python is not installed as a framework
他に必要なライブラリをインストールして無事実行可能になった。
$ pip install scikit-learn $ brew install freetype $ sudo pip install python-dateutil $ sudo pip install pyparsing
