‫Jetzt haben wir ein Framework, mit dem wir Probleme des maschinellen Lernens verwenden können.
‫Es ist an der Zeit, das Framework an vorhandene Data Science- und Machine Learning-Tools anzupassen.
‫Wir fangen gleich an.
‫Laut der Stiftung ist maschinelles Lernen ziemlich breit gefächert.
‫Es gibt viele verschiedene Tools, die wir verwenden könnten.
‫Wir brauchen also etwas, das uns hilft, unsere Tools für uns zu verwalten.
‫Um dies zu tun, können Sie Anakonda, viele QandA und Condah verwenden, und jetzt weiß ich, dass Sie vielleicht an Schlangen denken, was zum
‫Teufel redest du da?
‫Aber vertrauen Sie mir, sobald Sie die Dinge verstanden haben, wird die Einrichtung zukünftiger Machine-Learning-Projekte, wie
‫solche, die Tools wie hier verwenden, ein Kinderspiel sein.
‫Sie können sich Anakonda und viele Kunda als den Baumarkt und die Werkbank von Data Scientists und QandA
‫als Ihren persönlichen Assistenten vorstellen.
‫Anaconda und viele andere unserer Software-Distributionen, so ähnlich wie wenn Sie eine App aus dem App Store herunterladen,
‫wird sie mit Code geliefert.
‫Andere Leute haben geschrieben, die Sie auf Ihrem Computer oder Smartphone verwenden können.
‫Das gleiche gilt für diese beiden.
‫Sie kommen mit Code.
‫Andere haben geschrieben, die wir auf unseren Computern für unsere eigenen Machine-Learning-Projekte nutzen
‫können.
‫Codesammlungen, die von anderen Personen geschrieben wurden, werden oft als Pakete oder Tools bezeichnet.
‫Für unser besprochenes Problem mit der Klassifizierung von Herzkrankheiten möchten wir beispielsweise mehrere Python-Pakete
‫verwenden, von denen jedes als ein anderes Werkzeug für verschiedene Phasen des Projekts betrachtet werden
‫könnte.
‫Am Anfang könnten wir Pandas und Matplotlib-Pakete für die Datenanalyse und Datenexploration verwenden.
‫Um dann ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, können wir das Saikat-Line-Paket verwenden.
‫Es kann alle diese Pakete in einem Jupiter-Notebook verwenden, das aus dem Jupiter-Paket stammt.
‫Das Herunterladen von Anakonda auf Ihren Computer erfordert jetzt etwa drei Gigabyte Speicherplatz
‫und installiert alle wichtigen Data Science- und Machine Learning-Pakete.
‫Denken Sie jedoch daran, wie er sagte, Anakonda sei wie der Baumarkt für Data-Science-Tools.
‫Das bedeutet, dass es fast jedes Data-Science-Tool hat, das Sie sich vorstellen können.
‫Und meiner Erfahrung nach gewöhnen sich viele davon nicht.
‫Und da wir uns darauf konzentrieren, Praktizierende zu sein, werden wir die nützlichsten verwenden.
‫Hier kommen viele QandA ins Spiel.
‫Denken Sie daran, dass viele QandA wie die Werkbank von Data Scientists sind.
‫Es beginnt mit den Mindestanforderungen für den Einstieg, z. B. Python und einige andere.
‫Aus diesem Grund nimmt es jetzt bis zu etwa 10 Mal weniger Speicherplatz auf Ihrem Computer ein, nämlich etwa
‫zweihundert Megabyte.
‫Um Platz zu sparen und um loszulegen, werden wir viele Konda verwenden.
‫Aber ich habe Anakonda erwähnt, weil ich möchte, dass Sie sich dessen bewusst sind, wenn es jemand erwähnt oder Sie es irgendwo online
‫sehen.
‫Als nächstes werden wir uns QandA ansehen, das wie Ihr Assistent ist, der mit vielen QandA geliefert wird.
‫Sobald Sie es heruntergeladen haben, enthält es einige Tools, aber dann verwenden Sie QandA, um diese Tools für Sie zu
‫verwalten.
‫Wir werden uns das in einer Sekunde genauer ansehen.