‫Artık makine öğrenimi problemleri için kullanabileceğimiz bir çerçevemiz var.
‫Çerçeveyi mevcut veri bilimi ve makine öğrenimi araçlarıyla eşleştirmeye başlamanın zamanı geldi.
‫Temelden başlayacağız.
‫Makine öğrenimi oldukça geniş bir alan olduğu için.
‫Kullanabileceğimiz pek çok farklı araç var.
‫Bu yüzden araçlarımızı bizim için yönetecek bir şeye ihtiyacımız var.
‫Bunu yapmak için Anaconda, mini condor ve Condor kullanabilirsiniz.
‫Ve şimdi yılanları düşünüyor olabileceğinizi biliyorum.
‫Daniel neden bahsediyor?
‫Ancak bana güvenin, bunları anladıktan sonra, burada gördüğünüz gibi araçları kullananlar gibi gelecekteki
‫makine öğrenimi projelerini kurmak çok kolay olacak.
‫Anaconda ve Mini Conda'yı veri bilimcilerin donanım mağazası ve çalışma tezgahı olarak düşünebilirsiniz.
‫Anaconda kişisel asistanınız olarak.
‫Anaconda ve birçok Condor yazılım dağıtımlarıdır.
‫Uygulama mağazasından bir uygulama indirdiğinizde olduğu gibi, bilgisayarınızda veya akıllı telefonunuzda kullanabileceğiniz
‫başkalarının yazdığı kodlarla birlikte gelir.
‫Aynı şey bunlar için de geçerli.
‫Kodla birlikte geliyorlar.
‫Diğer insanlar, kendi makine öğrenimi projelerimiz için bilgisayarlarımızda yararlanabileceğimiz şeyler
‫yazdılar.
‫Başkaları tarafından yazılan kod koleksiyonları genellikle paket veya araç olarak adlandırılır.
‫Örneğin, bahsettiğimiz kalp hastalığı sınıflandırma problemimiz için, her biri projenin farklı
‫aşamaları için farklı bir araç olarak kabul edilebilecek birkaç Python paketi kullanmak isteyebiliriz.
‫Başlangıçta, veri analizi ve veri keşfi için pandas ve map plot lib paketlerini kullanabiliriz.
‫Daha sonra bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için psişik kredi paketini kullanabiliriz.
‫Tüm bu paketleri Jupyter paketinden gelen bir Jupyter Notebook içinde kullanabiliriz.
‫Anaconda'yı bilgisayarınıza indirmek için yaklaşık üç gigabaytlık bir alan gerekiyor
‫ve tüm önemli veri bilimi ve makine öğrenimi paketlerini yüklüyor.
‫Ancak, Anaconda'nın veri bilimi araçlarının donanım mağazası gibi olduğunu söylediğimizi hatırlıyor musunuz?
‫Bu, hayal edebileceğiniz neredeyse tüm veri bilimi araçlarına sahip olduğu anlamına gelir.
‫Ve deneyimlerime göre, bunların çoğu kullanılmıyor.
‫Ve biz uygulayıcı olmaya odaklandığımız için en faydalı olanları kullanacağız.
‫İşte burada birçok temas devreye giriyor, birçok davranış.
‫Unutmayın, bu veri bilimcilerin çalışma tezgahı gibidir.
‫Başlamak için Python ve diğer birkaçı gibi minimum gereksinimlerle başlar.
‫Ve şimdi, bu nedenle, bilgisayarınızda yaklaşık on kat daha az yer kaplıyor.
‫Yaklaşık 200 megabayt.
‫Bu yüzden yerden tasarruf etmek ve başlamak için çok sayıda kullanacağız.
‫Conda Ancak Anaconda'dan bahsettim çünkü biri bahsettiğinde ya da internette bir yerde gördüğünüzde bundan haberdar
‫olmanızı istiyorum.
‫Sırada, birçok davranışla birlikte gelen asistanınız gibi olan davranışa bakacağız.
‫Yani Marie Kondo'yu indirdiğinizde, birkaç araca sahip olacak, ancak daha sonra bu araçları sizin için yönetmeye yardımcı olması için Conda'yı
‫kullanacaksınız.
‫Bu konuya birazdan daha detaylı bakacağız.