【2024年版】理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonの機械学習の環境構築をする｜WindowsとMacの説明あり

▼Dockerをもっと詳しく学習するなら「キノクエスト」 ※Docker入門やAI開発、機械学習を学習する場合は「プレミアムプラン」を選択ください。入会時メンタリングサービスや相談会サービスも付いています！ https://kino-code.com/kinoquest-premium/?utm_source=youtube.com&utm_medium=referral&utm_campaign=4hzsy3Xqw0o_gaiyo_kinoquest-prem ====== Docker Scout や Docker Business に関する詳細はエクセルソフト社のウェブサイトをご覧ください。ウェビナーやオンデマンド動画などの無償サービスも提供しています。https://www.xlsoft.com/jp/products/docker/youtube.html?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=docker&utm_content=kinocode Docker 社ウェブサイトはこちら (Docker Desktop)。 https://dockr.ly/3zjTEq4 ====== ▼目次 00:00 この動画で説明する内容、Dockerとは？ 02:00 Dockerのいいところ 03:28 手順 03:53 Dockerをインストール 09:31 Dockerfileの用意 11:33 ymlファイルの用意 12:31 コンテナ構築 13:18 JupyterLabにアクセス 13:49 機械学習のコードを実行 15:44 コンテナの停止と起動方法 16:20 Dockerの便利機能 16:52 Dockerの便利機能①Docker Scout 17:16 Dockerの便利機能②docker init 18:53 Dockerでよく使うコマンド10選 20:05 おわりに ▼動画で使用しているファイルのダウンロード方法 https://kino-code.com/dockerpython_2024/#toc2 1. 上記サイトにアクセス 2. キノクエストに仮登録（料金は発生しません） 3. 仮登録した状態で、上記サイトの「ダウンロードはこちら」をクリック 4. 「環境構築」のタブから該当する動画の欄からダウンロードボタンをクリック （訂正）14:10 「4つのファイル」ではなく正しくは「5つのファイル」です。 ▼関連動画 理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする｜WindowsとMacの説明あり https://youtu.be/yoBvz39X55w 【完全版】Pythonでできること174例と学習ロードマップを徹底解説！（仕事の自動化、データ分析、機械学習、Webアプリ開発） https://youtu.be/AOHY4U5DPpA 【注目のAIを作ってみたい人へ】AI（機械学習）でできること30例とPython学習ロードマップを丁寧に解説｜初心者スタートOK https://youtu.be/-3rq3UCP_bo ＜再生リスト＞人工知能（AI）開発入門講座 https://www.youtube.com/watch?v=eKQvbCoxrz8&list=PLavQwENTsEBW-15YJshb3nwtcEO50BF1b アプリはなぜ動くのか？｜アプリが動く仕組みをわかりやすく解説 https://youtu.be/G8nqO7epuO4 ▼動画で話している内容 この動画は、Docker社さまのスポンサーで制作しています。 Dockerを使えば、パソコンが変わっても同じ環境を作ることができる便利なソフトウェアです。 例えるなら、あなたのパソコンの中にもう一つバーチャルなパソコンを作るようなイメージです。 こんな悩みを抱えていませんか？ 「パソコンの環境が変わるたびに、設定やツールのインストールに手間がかかる。」 「開発チーム全員が同じ環境で作業できず、エラーや不具合が発生する。」 「機械学習やAI開発の環境構築が難しく、手順がわからない。」 そこでこの動画では、これらの悩みを解決できる方法を解説しています。 Dockerを使えば、どんなパソコンでも同じ環境を簡単に構築でき、チーム全員が同じ開発環境で作業できるようになります。 弊社にはエンジニアが複数人いますが、全員が同じ環境で開発ができるようにDockerを使っています。 Dockerは、今やエンジニアの必須のツールとなっています。 この動画では、機械学習やAI開発に必要な環境を作り、動かしてみる、ということをゴールに説明をします。 具体的には、JupyterLabを開発環境として、データ解析にPandas、データ可視化にMatplotlibとSeaborn、機械学習にはscikit-learnが使えるような環境を作ります。 そして、作成した環境で、機械学習の入門に相応しいと言われている「タイタニック号の生存予測」をしてみましょう。 キノコードのチャンネルでは、プログラミングに必要な環境構築やプログラミング学習についての情報を配信しています。 今後も様々な情報を発信しますので、チャンネル登録をお願いいたします。 ## Dockerのいいところ Dockerは、コンテナ仮想化の技術を使ったソフトウェアです。アメリカのDocker社が提供しています。 コンテナ仮想化の技術とは、コンテナという箱のようなものに、OSやソフトウェアがインストールされた環境を閉じ込めておくようなイメージです。 Dockerのいいところを挙げると、次の5つです。 * 一貫した環境：Dockerを使えば、開発環境と実行環境を同じにできるため、環境の違いによる問題がなくなります。これにより、個人プロジェクトでも動作が安定します。 * 簡単なセットアップ：複雑なソフトウェアをインストールする必要がなく、Dockerイメージを使うだけで簡単に環境を構築できます。 * 軽量で高速：Dockerコンテナは軽量で起動が速いので、個人のPCのリソースを有効に使えます。これにより、複数のアプリケーションを同時に試すことができます。 * プロジェクトの整理：コンテナごとにプロジェクトを分けられるので、異なるプロジェクトが干渉し合うことなく作業できます。 * 簡単なバックアップと共有：Dockerイメージとしてプロジェクトを保存でき、他の人と簡単に共有できます。再設定の手間を省けるので便利です。 ## 手順 それでは、機械学習やAI開発に必要な環境を作りましょう。 手順は次の通りです。 1. Dockerのインストール 2. Dockerfile/ymlファイルの作成 3. コンテナの構築 4. コンテナの作成、実行 以上の手順にそって、説明を進めます。 （続く） ▼書き起こしブログページ https://kino-code.com/dockerpython_2024 #python #docker #環境構築 #ai