‫Agora, temos uma estrutura em que podemos usar problemas de aprendizado de máquina.
‫É hora de começar a combinar a estrutura com as ferramentas existentes de ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫Vamos começar bem em.
‫A base diz que o aprendizado de máquina é bastante amplo.
‫Existem muitas ferramentas diferentes que podemos usar.
‫Portanto, precisamos de algo para ajudar a gerenciar nossas ferramentas para nós.
‫Para fazer isso, você pode usar Anakonda, muitos QandA e Condah, e agora eu sei que você pode estar pensando em cobras, do que
‫diabos você está falando?
‫Mas acredite em mim, depois que você entender as coisas, configurar projetos futuros de aprendizado de máquina, como
‫os que usam ferramentas como você vê aqui, será muito fácil.
‫Você pode pensar no Anakonda e em muitos Kunda como a loja de hardware e bancada de cientistas de dados e no
‫QandA como seu assistente pessoal.
‫O Anaconda e muitas outras distribuições de software nosso, assim como quando você baixa um aplicativo da App Store,
‫ele vem com o código.
‫Outras pessoas escreveram que você pode usar em seu computador ou smartphone.
‫O mesmo vale para esses dois.
‫Eles vêm com código.
‫Outras pessoas escreveram, o que podemos aproveitar em nossos computadores para nossos próprios projetos de aprendizado de
‫máquina.
‫Coleções de código escrito por outras pessoas são freqüentemente chamadas de pacotes ou ferramentas.
‫Por exemplo, para nosso problema de classificação de doenças cardíacas de que falamos, podemos usar
‫vários pacotes python, cada um dos quais pode ser considerado uma ferramenta diferente para diferentes estágios do
‫projeto.
‫No início, podemos usar os pacotes pandas e matplotlib para análise e exploração de dados.
‫Então, para construir um modelo de aprendizado de máquina, podemos usar o pacote da linha Saikat.
‫Ele pode usar todos esses pacotes em um bloco de notas Jupiter, que vem do pacote Jupiter.
‫Agora, baixar o Anakonda para o seu computador requer cerca de três gigabytes ou mais de espaço e
‫instala todos os principais pacotes de ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫No entanto, lembre-se de como ele disse que o Anakonda é como uma loja de hardware de ferramentas de ciência de dados.
‫Isso significa que ele tem quase todas as ferramentas de ciência de dados que você possa imaginar.
‫E pela minha experiência, muitos deles não se acostumam.
‫E como estamos focados em ser praticantes, usaremos os mais úteis.
‫É aqui que entram muitos QandA.
‫Muitos QandA, lembre-se, são como a bancada de trabalho dos cientistas de dados.
‫Ele começa com os requisitos mínimos para começar, como Python e alguns outros.
‫E agora, por causa disso, ele ocupa cerca de 10 vezes menos espaço em seu computador, chegando a cerca de
‫duzentos megabytes.
‫Portanto, para economizar espaço e começar, usaremos muitos Konda.
‫Mas eu mencionei o Anakonda porque quero que você saiba disso se alguém mencioná-lo ou se você o vir em algum lugar
‫online.
‫A seguir, vamos dar uma olhada no QandA, que é como seu assistente que vem com muitos QandA.
‫Assim, depois de baixá-lo, ele terá algumas ferramentas, mas você usará o QandA para ajudar a gerenciar essas ferramentas para
‫você.
‫Veremos isso mais em um segundo.