‫Bây giờ chúng tôi đã có một khuôn khổ mà chúng tôi có thể sử dụng cho các vấn đề về máy học.
‫Đã đến lúc bắt đầu kết hợp khung với các công cụ máy học và khoa học dữ liệu hiện có.
‫Chúng ta sẽ bắt đầu ngay từ nền tảng.
‫Vì học máy khá rộng.
‫Có nhiều công cụ khác nhau mà chúng tôi có thể sử dụng.
‫Vì vậy, chúng tôi cần một cái gì đó để giúp quản lý các công cụ của chúng tôi cho chúng tôi.
‫Để làm như vậy, bạn có thể sử dụng Anaconda, mini condor và Condor.
‫Và bây giờ tôi biết bạn có thể đang nghĩ về rắn.
‫Daniel đang nói cái quái gì vậy?
‫Nhưng tin tôi đi, một khi bạn hiểu những dự án thiết lập máy học trong tương lai này, chẳng hạn như những dự
‫án sử dụng các công cụ như bạn thấy ở đây, sẽ trở nên dễ dàng.
‫Bạn có thể coi Anaconda và Mini Conda là nơi lưu trữ phần cứng và bàn làm việc của các nhà khoa học dữ liệu.
‫Anaconda là trợ lý riêng của bạn.
‫Anaconda và nhiều Condor là các bản phân phối phần mềm.
‫Giống như khi bạn tải xuống một ứng dụng từ cửa hàng ứng dụng, nó đi kèm với mã mà người khác đã viết để bạn
‫có thể sử dụng trên máy tính hoặc điện thoại thông minh của mình.
‫Điều này cũng xảy ra tương tự.
‫Chúng đi kèm với mã.
‫Những người khác đã viết mà chúng tôi có thể tận dụng trên máy tính của mình cho các dự án máy học của
‫riêng chúng tôi.
‫Bộ sưu tập mã do người khác viết thường được gọi là gói hoặc công cụ.
‫Ví dụ: đối với vấn đề phân loại bệnh tim mà chúng tôi đã đề cập, chúng tôi có thể muốn sử
‫dụng một số gói Python, mỗi gói có thể được coi là một công cụ khác nhau cho các giai đoạn khác nhau của
‫dự án.
‫Lúc đầu, chúng tôi có thể sử dụng các gói lib của gấu trúc và bản đồ để phân tích dữ liệu và khám phá dữ liệu.
‫Sau đó, để xây dựng một mô hình học máy, chúng tôi có thể sử dụng gói cho vay tâm linh.
‫Chúng tôi có thể sử dụng tất cả các gói này trong một Máy tính xách tay Jupyter, đến từ gói Jupyter.
‫Bây giờ tải Anaconda vào máy tính của bạn yêu cầu khoảng ba gigabyte dung lượng hoặc hơn và
‫nó cài đặt tất cả các gói khoa học dữ liệu và máy học chính.
‫Tuy nhiên, hãy nhớ cách chúng tôi đã nói Anaconda giống như kho phần cứng của các công cụ khoa học dữ liệu?
‫Điều này có nghĩa là nó có hầu hết mọi công cụ khoa học dữ liệu mà bạn có thể tưởng tượng.
‫Và từ kinh nghiệm của tôi, nhiều người trong số họ không được sử dụng.
‫Và vì chúng tôi tập trung vào việc trở thành học viên, chúng tôi sẽ sử dụng những thứ hữu ích nhất.
‫Đây là nơi có nhiều sự tiếp xúc, nhiều ứng xử.
‫Hãy nhớ rằng, nó giống như bàn làm việc của nhà khoa học dữ liệu.
‫Nó bắt đầu với các yêu cầu tối thiểu để bắt đầu, chẳng hạn như Python và một số thứ khác.
‫Và bây giờ, vì điều này, nó chiếm ít hơn khoảng mười lần dung lượng trên máy tính của bạn.
‫Có dung lượng khoảng 200 megabyte.
‫Vì vậy, để tiết kiệm dung lượng và để bắt đầu, chúng tôi sẽ sử dụng nhiều.
‫Conda Nhưng tôi đã đề cập đến Anaconda bởi vì tôi muốn bạn biết về nó nếu ai đó đề cập đến nó hoặc bạn thấy nó ở
‫đâu đó trên mạng.
‫Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét hạnh kiểm, giống như trợ lý của bạn đi kèm với nhiều hạnh kiểm.
‫Vì vậy, khi bạn tải xuống Marie Kondo, nó sẽ có một vài công cụ, nhưng sau đó bạn sử dụng Conda để giúp quản lý những công
‫cụ đó cho bạn.
‫Chúng tôi sẽ xem xét điều này nhiều hơn sau một giây.