‫Maintenant que nous avons un framework, nous pouvons utiliser des problèmes d'apprentissage automatique.
‫Il est temps de commencer à faire correspondre le cadre aux outils existants de science des données et d'apprentissage automatique.
‫Nous allons commencer tout de suite.
‫La fondation affirme que l'apprentissage automatique est assez large.
‫Il existe de nombreux outils différents que nous pourrions utiliser.
‫Nous avons donc besoin de quelque chose pour nous aider à gérer nos outils pour nous.
‫Pour ce faire, vous pouvez utiliser Anakonda, de nombreux QandA et Condah, et maintenant je sais que vous pensez peut-être aux serpents, de
‫quoi diable parlez-vous ?
‫Mais croyez-moi, une fois que vous aurez compris les choses, la mise en place de futurs projets d'apprentissage automatique tels que ceux
‫qui utilisent des outils comme ceux que vous voyez ici sera un jeu d'enfant.
‫Vous pouvez considérer Anakonda et de nombreux Kunda comme la quincaillerie et l'établi des scientifiques des données et
‫QandA comme votre assistant personnel.
‫Anaconda et de nombreuses autres distributions de nos logiciels, un peu comme lorsque vous téléchargez une application depuis l'App Store,
‫elle est livrée avec du code.
‫D'autres personnes ont écrit que vous pouvez utiliser sur votre ordinateur ou votre smartphone.
‫Il en va de même pour ces deux-là.
‫Ils viennent avec un code.
‫D'autres personnes ont écrit, dont nous pouvons profiter sur nos ordinateurs pour nos propres projets d'apprentissage
‫automatique.
‫Les collections de code écrites par d'autres personnes sont souvent appelées packages ou outils.
‫Par exemple, pour notre problème de classification des maladies cardiaques dont nous avons parlé, nous pourrions
‫vouloir utiliser plusieurs packages python, chacun pouvant être considéré comme un outil différent pour différentes étapes du
‫projet.
‫Au début, nous pourrions utiliser des packages pandas et matplotlib pour l'analyse et l'exploration des données.
‫Ensuite, pour créer un modèle d'apprentissage automatique, nous pouvons utiliser le package de ligne Saikat.
‫Il peut utiliser tous ces packages dans un bloc-notes Jupiter, qui provient du package Jupiter.
‫Désormais, le téléchargement d'Anakonda sur votre ordinateur nécessite environ trois gigaoctets d'espace, et il installe
‫tous les principaux packages de science des données et d'apprentissage automatique.
‫Cependant, rappelez-vous comment il a dit qu'Anakonda est comme la quincaillerie d'outils de science des données.
‫Cela signifie qu'il dispose de presque tous les outils de science des données que vous pouvez imaginer.
‫Et d'après mon expérience, beaucoup d'entre eux ne s'habituent pas.
‫Et puisque nous nous concentrons sur le fait d'être des praticiens, nous allons utiliser les plus utiles.
‫C'est là qu'interviennent de nombreux QandA.
‫N'oubliez pas que de nombreux QandA sont comme l'établi des data scientists.
‫Cela commence par les exigences minimales pour démarrer, telles que Python et quelques autres.
‫Et maintenant, à cause de cela, il prend jusqu'à environ 10 fois moins d'espace sur votre ordinateur pour environ deux
‫cents mégaoctets.
‫Alors pour gagner de la place et pour commencer, nous allons utiliser de nombreux Konda.
‫Mais j'ai mentionné Anakonda parce que je veux que vous en soyez conscient si quelqu'un le mentionne ou si vous le voyez quelque part en
‫ligne.
‫Ensuite, nous allons examiner QandA, qui est comme votre assistant fourni avec de nombreux QandA.
‫Ainsi, une fois que vous l'aurez téléchargé, il contiendra quelques outils, mais vous utiliserez ensuite QandA pour vous aider à gérer ces outils pour
‫vous.
‫Nous examinerons cela plus en détail dans une seconde.