‫ربما تفكر ، لماذا نمر بكل هذه الطوابع؟
‫لدي جهاز الكمبيوتر الخاص بي.
‫لماذا يجب علي تنزيل Mini Conda مع Python و Conda ثم تثبيت كل هذه الحزم؟
‫أريد فقط أن أبدأ البرمجة.
‫وهكذا يجب أن تكون.
‫من الجيد أن تسمع أنك تريد البرمجة.
‫سنفعل الكثير من ذلك قريبًا.
‫لكن الحصول على جهاز الكمبيوتر الخاص بك وإعداد أجهزة الكمبيوتر الخاصة بنا باستخدام mini conda و Conda هي خطوات
‫مهمة ستوفر الكثير من الوقت في المستقبل.
‫عندما تقوم بتنزيل Mini Conda وبعد ذلك Conda ، تمنحك Conda القدرة على إنشاء بيئات.
‫ستسمع الكثير من هؤلاء في مشاريع مختلفة تعمل عليها.
‫اسمحوا لي أن أقدم لكم مثالا.
‫قد يتضمن سير العمل الخاص بمشروعنا "تصنيف أمراض القلب" البدء بجهاز الكمبيوتر الخاص بنا ثم
‫إنشاء مجلد مشروع يحتوي على البيانات التي نستخدمها سجلات المرضى والأدوات التي نستخدمها لمشروع
‫التعلم الآلي الخاص بنا.
‫بعد قليل من الخبرة ، نعلم أن هناك مجموعة من الأدوات التي قد نرغب في استخدامها ، مثل الباندا
‫وخريطة lib لتحليل البيانات.
‫تسمى مجموعة الأدوات أو الحزم بيئة.
‫نستخدم Conda لإنشاء البيئة ثم نستخدمها مرة أخرى لتثبيت حزم مختلفة.
‫أدوات علوم البيانات والتعلم الآلي لها.
‫ثم في كل مرة نعمل فيها في موقع مشروعنا لتصنيف أمراض القلب ، نستخدم الأدوات المتوفرة في
‫بيئتنا.
‫لذلك دعونا نسير من خلال هذا.
‫لديك جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
‫تريد أن تبدأ مشروعًا جديدًا مثل العمل على أمراض القلب.
‫يمكنك إنشاء مجلد منفصل فقط ، ربما على سطح المكتب أو شيء من هذا القبيل.
‫وبعد ذلك داخل هذا المجلد الفردي ، يمكنك الاحتفاظ بكل ما ستستخدمه مع هذا
‫المشروع في هذا المجلد ، مثل البيانات ، تذكر ، يمكن أن تكون سجلات المرضى هي البيانات وبيئة
‫conda ، وهي جميع الأدوات ستعمل على إيجاد رؤى حول تلك البيانات لمحاولة التنبؤ بأمراض
‫القلب.
‫Conda هي ما تستخدمه لإنشاء هذه البيئة ، وتثبيت وتحديث الأدوات التي تحتاجها.
‫الآن ، لماذا هذا؟
‫لماذا هذا مفيد؟
‫لماذا نفعل ذلك بهذه الطريقة؟
‫حسنًا ، هنا حيث يكون مفيدًا.
‫لنفترض ، على سبيل المثال ، أنك تعمل في مشروع أمراض القلب لأن الكثير من التعلم الآلي هو تجريبي.
‫قد تستخدم عددًا من الأدوات المختلفة لمشروع واحد.
‫الآن ، ماذا لو أراد شخص آخر أن يبدأ العمل معك على ما تعمل عليه؟
‫بدلاً من إعداد طاولة العمل الخاصة بهم من البداية ، تسمح لك Conda بمشاركة نفس مجموعة الأدوات
‫والحزم التي كنت تستخدمها بالضبط حتى يتمكنوا من البدء على الفور.
‫قد لا يبدو هذا مفيدًا إذا كنت تعمل بمفردك إلى حد كبير في الوقت الحالي ، لكن يمكنني أن أؤكد لك أنها
‫واحدة من أكبر المشكلات عندما تبدأ العمل في فريق.
‫كانت هناك أيام حيث أقضي أنا وزملائي في الفريق ، حرفيًا طوال اليوم في العمل على
‫نفس المشروع أو محاولة الإعداد أو محاولة العمل في نفس المشروع.
‫لكننا لم نتمكن من ذلك لأننا واجهنا مشاكل التبعية.
‫قضية التبعية هي مصطلح يستخدم عندما لا يكون لديك الحزمة المناسبة للمشكلة
‫التي تعمل عليها ، لأن هذه المشكلة ، هذا المشروع ، تصنيف أمراض القلب هذه سوف تعتمد على
‫هذه الأدوات هنا.
‫وعندما واجهتنا مشكلات التبعية ، فهذا يعني أننا لا نستطيع تثبيت بعض هذه الأدوات.
‫تساعد Conda في حل مشكلة التبعية هذه.
‫إنه يضمن أنه يمكنك إنشاء هذه البيئة التي يمكن مشاركتها بسهولة والتحديث والتي يمكنك مشاركتها
‫مع شخص آخر.
‫لذلك إذا كان لديك العديد من الأشخاص في فريقك وكنت تعمل جميعًا في مشروع مماثل ببيانات
‫مماثلة وعلوم البيانات المماثلة وأدوات التعلم الآلي.
‫السبب في قيامنا بسير العمل هذا هو أنه يمكنك إنشاء مجلد مشروع ، ثم
‫إذا كان عليك مشاركته مع كمبيوتر شخص آخر أو شخص آخر في فريقك ، فيمكنك
‫فقط إرسال مجلد المشروع الذي يحتوي على البيانات وبياناتك. كوندا وسيكونون قادرين على البدء
‫على الفور.
‫الآن مرة أخرى ، إذا كان هذا يبدو كثيرًا وكان هناك الكثير من الأشياء التي يجب استيعابها ، فسوف يكون
‫لدينا تدريب عملي على إعداد مجلد مشروع بالإضافة إلى بيئة لكل من الأيدي في المشاريع التي سنغطيها
‫خلال هذه الدورة.