‫Ahora tenemos un marco en el que podemos usar problemas de aprendizaje automático.
‫Es hora de comenzar a hacer coincidir el marco con las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático existentes.
‫Vamos a empezar de inmediato.
‫La fundación dice que el aprendizaje automático es bastante amplio.
‫Hay muchas herramientas diferentes que podríamos utilizar.
‫Por eso, necesitamos algo que nos ayude a administrar nuestras herramientas.
‫Para hacerlo, puedes usar Anakonda, muchos QandA y Condah, y ahora sé que podrías estar pensando en serpientes, ¿de qué
‫diablos estás hablando?
‫Pero créame, una vez que entienda las cosas, configurar futuros proyectos de aprendizaje automático, como los que
‫usan herramientas como las que ve aquí, será muy fácil.
‫Puede pensar en Anakonda y muchos Kunda como la ferretería y el banco de trabajo de los científicos de datos y
‫QandA como su asistente personal.
‫Anaconda y muchas otras distribuciones de nuestro software, al igual que cuando descarga una aplicación de la
‫App Store, viene con código.
‫Otras personas han escrito que puede usar en su computadora o teléfono inteligente.
‫Lo mismo ocurre con estos dos.
‫Vienen con código.
‫Otras personas han escrito, lo que podemos aprovechar en nuestras computadoras para nuestros propios proyectos de aprendizaje
‫automático.
‫Las colecciones de código escrito por otras personas a menudo se denominan paquetes o herramientas.
‫Por ejemplo, para nuestro problema de clasificación de enfermedades cardíacas del que hemos hablado, es posible que deseemos
‫usar varios paquetes de Python, cada uno de los cuales podría considerarse una herramienta diferente para las diferentes etapas del
‫proyecto.
‫Al principio, podríamos usar pandas y paquetes matplotlib para el análisis y la exploración de datos.
‫Luego, para construir un modelo de aprendizaje automático, podríamos usar el paquete de línea Saikat.
‫Podría usar todos estos paquetes dentro de un cuaderno Jupiter, que proviene del paquete Jupiter.
‫Ahora, descargar Anakonda a su computadora requiere alrededor de tres gigabytes de espacio e instala
‫todos los principales paquetes de ciencia de datos y aprendizaje automático.
‫Sin embargo, recuerde cómo dijo que Anakonda es como la ferretería de herramientas de ciencia de datos.
‫Esto significa que tiene casi todas las herramientas de ciencia de datos que pueda imaginar.
‫Y por mi experiencia, muchos de ellos no se acostumbran.
‫Y dado que estamos enfocados en ser practicantes, usaremos los más útiles.
‫Aquí es donde entran muchos QandA.
‫Muchos QandA, recuerde, son como el banco de trabajo de los científicos de datos.
‫Comienza con los requisitos mínimos para comenzar, como Python y algunos otros.
‫Y ahora, debido a esto, ocupa hasta 10 veces menos espacio en su computadora con alrededor de
‫doscientos megabytes.
‫Entonces, para ahorrar espacio y comenzar, usaremos muchos Konda.
‫Pero mencioné Anakonda porque quiero que lo sepas si alguien lo menciona o lo ves en algún lugar en
‫línea.
‫A continuación, veremos QandA, que es como su asistente que viene con muchos QandA.
‫Entonces, una vez que lo descargue, tendrá algunas herramientas, pero luego usará QandA para ayudarlo a administrar esas herramientas por
‫usted.
‫Veremos esto más en un segundo.