Raspberry Piのターゲット分野は、教育、だよね。
Raspberry Pi4の性能が高いので錯覚しそうになった。
Raspberry Piは、そもそも教育用に創られたものだが、性能改善を繰り返すことでRaspberry Pi4では、まるでPCかと思うようなスペックを持つに至りました。 でもね、錯覚してはいけないよね、本来の目的と違う使い方をしたら、両者（Raspberry Piと利用者）にとって不幸な結果を招くよね。
RAMを４GB搭載していたり、イーサネットやBluetoothに対応しHDMI出力で４Kデュアルディスプレイ対応となると僕が持っている古いPCよりも見た目のスペックは高い。 でも、Raspberry Piが生きる世界はPCの世界ではなく、コンピュータというものを理解し、深いレベルでハード、ソフトを学ぶための教育というか学びの領域にあると思う。
僕が使っているRaspberry Pi4
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僕は62歳だが、僕たちが若いころはSBC（シングルボードコンピュータ）というものがあって、コンピュータのデバイスレベルの知識を勉強しながら機器制御という仕事をやっていた。 えっ、勉強しながら仕事？と思うかも知れないが、実際にそうだった。 1980年代はそういう時代だった。 産業機器の制御はマイコンと言われるシングルボードコンピュータを使って行われていた。
参考資料：1970年代後半のSBC（TK-80)
当時はアセンブラでプログラムを書いていたが、アセンブラでは、CPUのレジスタを直接的に制御したり、入出力用のLSIのレジスタを直接制御して装置を動かしていた。 OSも自分で作った。 そういうことを行うことで、深いレベルで機器を理解することができた。 今は時代が変わり、こんなことをしなくて良くなった。 CPUの存在を意識する必要もないし、入出力LSIがどんなものかを知っておく必要もない。 でも、その結果、競争領域はソフトの領域に特化されるようになった。 これは日本の良さを失うことになる。 そういういみでRaspberry Piは日本にとって、ある意味で救世主のような存在であると僕は思っている。 Raspberry Piへ色々な情報（信号）を入力し、それを解析して問題を解決する。 こういう勉強を行うことが今の日本のエンジニアの卵たちにに必要ではないかと思う。
参考になる書籍は沢山あるが、Interfaceなんかは記事も短く考え方や
コードも掲載されていて実習してみる良い素材と思う。
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ということで、Raspberry Pi2も買ってしまったし、今回は、Raspberry Pi4も買ってしまった。 昔を懐かしむ気持ちが強いんだよね。 でも、Raspberry Pi4は、懐かしさだけで動かせるようなシロモノではないね。 さて、何をするかね。
Rapberry Piは、機械学習の勉強に適しているかも。
Raspberry Pi4は能力も上がったことだし、その能力を活かせる領域で使って見ようということで機械学習をRaspberry Pi4の上で動かしてみることにした。 使う言語は今流行のPythonで。 ということで、この本を買いました。
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この本は、370ページぐらいある厚い本ですが、機械学習とはなにか、の説明から、Raspberry PiへのPythonの実装から、具体的な応用事例まで入っています。 Pythonをすぐに動かすには、Raspbianに入っているThonny Python IDEを使えば可能です。
Raspberry Pi4の画面例：Thonny Python IDEがある。
僕は、できるだけPCと同じ環境でPythonの開発をやろうとJupyterの導入にチャレンジしました。 これが結構難航していて、本日時点でも上手くいっていません。 ネットで調べても僕と同じようにJupyterの導入に難航している人が沢山います。 Rasbianとの関係かも知れないので最悪OSを入れ直しになります。 これはこれで困ったもので、悩みに悩んで構築したRaspberry Piの今の環境を捨てるわけで勇気がいります。 何とかJupyterを入れたいと思いますが、最悪、Jupyterは無理にしてもanacondaの導入はしたいと思っています。 ということで今もチャレンジを続けています。 続編は出来次第UPします。
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開発環境を構築したうえで、幾つかの実例に関する記事を掲載しようと思います。
PCでのJupyter画面例
（追記）
色々と触っているとき、とうとうRaspberry PiのOS部分を破壊してしまいました。
OSインストールからやり直しです。
まあ、何度も経験しているのでひとつづつ進めていきます。
