‫Ora abbiamo un framework che possiamo usare per problemi di machine learning.
‫È ora di iniziare a far corrispondere il framework agli strumenti di data science e di machine learning esistenti.
‫Inizieremo proprio da.
‫La fondazione afferma che l'apprendimento automatico è piuttosto ampio.
‫Ci sono molti strumenti diversi che potremmo usare.
‫Quindi abbiamo bisogno di qualcosa che ci aiuti a gestire i nostri strumenti.
‫Per farlo, puoi usare Anakonda, molti QandA e Condah, e ora so che potresti pensare ai serpenti, di che
‫diavolo stai parlando?
‫Ma fidati di me, una volta che hai capito le cose, impostare futuri progetti di apprendimento automatico come quelli
‫che utilizzano strumenti come vedi qui sarà un gioco da ragazzi.
‫Puoi pensare ad Anakonda e molti Kunda come al negozio di ferramenta e al banco di lavoro dei data scientist e a
‫QandA come al tuo assistente personale.
‫Anaconda e molte altre nostre distribuzioni software, proprio come quando scarichi un'app dall'App Store, viene
‫fornita con il codice.
‫Altre persone hanno scritto che puoi usare sul tuo computer o smartphone.
‫Lo stesso vale per questi due.
‫Vengono con il codice.
‫Altre persone hanno scritto, che possiamo sfruttare sui nostri computer per i nostri progetti di apprendimento
‫automatico.
‫Le raccolte di codice scritte da altre persone vengono spesso chiamate pacchetti o strumenti.
‫Ad esempio, per il nostro problema di classificazione delle malattie cardiache di cui abbiamo parlato, potremmo voler
‫utilizzare diversi pacchetti Python, ognuno dei quali potrebbe essere considerato uno strumento diverso per le diverse fasi del
‫progetto.
‫All'inizio, potremmo usare i pacchetti panda e matplotlib per l'analisi e l'esplorazione dei dati.
‫Quindi, per costruire un modello di apprendimento automatico, potremmo usare il pacchetto della linea Saikat.
‫Potrebbe utilizzare tutti questi pacchetti all'interno di un notebook Jupiter, che proviene dal pacchetto Jupiter.
‫Ora, il download di Anakonda sul tuo computer richiede circa tre gigabyte di spazio e
‫installa tutti i principali pacchetti di data science e machine learning.
‫Tuttavia, ricorda come ha detto che Anakonda è come il negozio di ferramenta di strumenti di data science.
‫Ciò significa che ha quasi tutti gli strumenti di data science che puoi immaginare.
‫E dalla mia esperienza, molti di loro non si abituano.
‫E poiché ci concentriamo sull'essere praticanti, utilizzeremo quelli più utili.
‫È qui che entrano in gioco molti QandA.
‫Molti QandA, ricorda, sono come il banco di lavoro dei data scientist.
‫Inizia con i requisiti minimi per iniziare, come Python e pochi altri.
‫E ora a causa di ciò, occupa fino a circa 10 volte meno spazio sul tuo computer arrivando a circa
‫duecento megabyte.
‫Quindi, per risparmiare spazio e per iniziare, useremo molte Konda.
‫Ma ho menzionato Anakonda perché voglio che tu ne sia consapevole se qualcuno lo menziona o lo vedi da qualche parte
‫online.
‫Successivamente, esamineremo QandA, che è come il tuo assistente fornito con molti QandA.
‫Quindi, una volta scaricato, avrà alcuni strumenti, ma poi utilizzerai QandA per aiutarti a gestire quegli strumenti per
‫te.
‫Esamineremo questo più in un secondo.