プロジェクト README

このプロジェクトは、Dockerを使用して機械学習環境をセットアップし、Jupyter notebookを実行するためのものです。

目次

1. Dockerのセットアップと使用方法
2. プロジェクトの構造
3. Jupyter Notebookの使用方法

Dockerのセットアップと使用方法

前提条件

• Dockerを使えること (使えない場合は先輩に聞いて下さい)

Dockerコンテナの作成と起動

1. プロジェクトのルートディレクトリに移動します。

2. 以下のコマンドを実行して、Dockerコンテナをビルドし起動します:

   docker-compose up -d --build
   

   このコマンドは、Dockerfileに基づいてイメージをビルドし、バックグラウンドでコンテナを起動します。

Dockerコンテナへの接続

コンテナが起動したら、以下のコマンドで接続します：

docker-compose exec iris_null /bin/bash

これにより、コンテナ内のbashシェルが起動します。

Dockerコンテナからの退出

コンテナ内での作業が終わったら、以下のコマンドで退出します：

exit

Dockerコンテナの停止

作業が完全に終了したら、以下のコマンドでコンテナを停止します：

docker-compose down

プロジェクトの構造

• Dockerfile: Dockerイメージの設定ファイル
• docker-compose.yml: Docker Composeの設定ファイル
• README.md: このファイル
• basic.ipynb: Pythonの基本的な文法とよく使うライブラリの説明
• code/: ソースコードディレクトリ
• dataset/: データセットディレクトリ
• demo.ipynb: データセット読み込みとNNの学習デモ

Jupyter Notebookの使用方法

1. VSCodeを開き、プロジェクトのディレクトリを開きます。

2. .ipynbファイル（basic.ipynbまたはdemo.ipynb）を開きます。

3. VSCodeの右上にある「カーネルを選択」をクリックし、Python 3 (ipykernel)を選択します。

4. これで、Jupyter Notebookのセルを実行できるようになります。セルの左側にある実行ボタンをクリックするか、Shift + Enterキーを押してセルを実行します。

basic.ipynb

このノートブックには、以下の内容が含まれています：

• Pythonの基本的な文法
• よく使用するライブラリ（NumPy, Pandas, Matplotlib等）の使用例

demo.ipynb

このノートブックでは、以下の内容を実行できます：

• データセットの読み込み
• ニューラルネットワーク（NN）モデルの定義
• モデルの学習プロセス
• 学習結果の評価

各ノートブックのセルを順番に実行し、コメントを読みながら理解を深めてください。

参考

• https://lilaboc.work/archives/29143610.html

データセット

• https://www.kaggle.com/c/titanic

Initial commit