Merge branch 'master' of github.com:kujirahand/book-mlearn-gyomu

Author: kujirahand

README.md

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 - 書籍名: すぐに使える!業務で実践できる! PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応
 - 単行本: 414ページ
 - 出版社: ソシム (2020/10/22)
-- ISBN-10: 4802612796 (旧版: 4802611641)
-- ISBN-13: 978-4802612791 (旧版: 978-4802611640)
+- ISBN-10: 4802612796 (改訂前: 4802611641)
+- ISBN-13: 978-4802612791 (改訂前: 978-4802611640)
 
 なお、書籍のAPENDIXに開発環境のセットアップについて、まとめられています。
 
-- 書籍の購入→ http://amzn.to/2HKmTYd (旧版) https://amzn.to/2sWAMrM
+- 書籍の購入→ http://amzn.to/2HKmTYd (改訂前)→ https://amzn.to/2sWAMrM
 - 書籍の正誤表 → https://kujirahand.com/blog/go.php?764
 
 ## ソースコードを取得するには？
@@ -43,19 +43,21 @@ Gitでリポジトリを取得する場合、ターミナルで以下のコマ
 git clone https://github.com/kujirahand/book-mlearn-gyomu.git
 ```
 
-## Vagrantで環境を構築する場合
+## Vagrantで環境を構築する場合 (Windows/Intel Macの場合)
 
 以下、VagrantにUbuntuをセットアップする方法が参考になります。
 
 - [VagrantでUbuntuをセットアップする方法](https://kujirahand.com/blog/go.php?748)
 
-## M1チップ搭載のMacを利用する場合 (2021/11/01追加)
+## Apple M1チップ搭載のMacを利用する場合 (2021/11/01追加)
 
 ネイティブ環境にTensorflowなどをインストールすることもできます。こちらは若干インストールに手間がかかりますが、最もマシンの性能を活用できます。今後インストール方法が整備されていくと思いますが、流動的なのでこの方法は本書ではサポート対象外とさせてください。
 
  - [参考リンク:Apple M1環境のrosettaなしでpandas,numpy,Scikit-learn, matplotlibの使用。](https://qiita.com/cheuora/items/c2111ed4d9956e804100)
  - [参考リンク:M1 Macでディープラーニングしてみる](https://zenn.dev/karaage0703/articles/0ab9e654cfb0ec)
 
+### Dockerイメージを利用して環境を作る
+
 そこで、オススメなのが、Dockerを使う方法です。以下の記事が参考になります。
 
  - [参考リンク:M1搭載Macでも環境を汚さずにDeep Learningしたい！](https://qiita.com/sonoisa/items/6d6b4a81169397a96dd8)
@@ -72,13 +74,14 @@ cd src
 docker run -it -p 8888:8888 -v `pwd`:/src sonoisa/deep-learning-coding:pytorch1.6.0_tensorflow2.3.0
 ```
 
-Dockerが動き出したら以下のコマンドを実行して必要なソフトウェアをインストールします。または、上記の対応ライブラリより手動でソフトウェアをインストールしてください。その際、Tensorflowは既にDockerイメージに含まれています。
+Dockerが動き出したら以下のコマンドを実行して必要なソフトウェアをインストールします。または、上記の対応ライブラリより手動でソフトウェアをインストールしてください。
 
 ```
 cd /src/vagrant
-bash ubuntu-install.sh
+bash docker-install.sh
 ```
 
+> 現状、pipでseabornがインストールできないため、Wineのサンプルでは、import seabornの一行を削除して実行してください。