‫Vous pensez peut-être, pourquoi passons-nous à travers tous ces timbres, j'ai mon ordinateur.
‫Pourquoi dois-je télécharger de nombreux QandA avec Python, puis Conder, puis installer tous ces packages ?
‫Je veux juste commencer à coder.
‫Et donc vous devriez être heureux d'entendre que vous voulez coder en fera beaucoup bientôt, mais obtenir votre
‫ordinateur et configurer nos ordinateurs avec de nombreux Condah et QandA sont des étapes importantes qui vous feront
‫gagner beaucoup de temps à l'avenir.
‫Lorsque vous téléchargez de nombreux QandA et par la suite QandA, Konda vous donne la possibilité de créer des environnements.
‫Vous en entendrez beaucoup dans les différents projets sur lesquels vous travaillez.
‫Laisse moi te donner un exemple.
‫Un flux de travail pour notre projet de classification des maladies cardiaques peut impliquer de commencer par notre ordinateur, puis de
‫créer un dossier de projet qui contient les données, nous utilisons les dossiers des patients et les outils que nous
‫utilisons pour notre projet d'apprentissage automatique.
‫Après un peu d'expérience, nous savons qu'il existe une collection d'outils que nous pourrions vouloir utiliser, tels que les
‫panners et matplotlib pour l'analyse des données.
‫Une collection d'outils ou de packages s'appelle un environnement.
‫Nous utilisons QandA pour créer l'environnement, puis l'utilisons à nouveau pour y installer différents packages, outils de science des
‫données et d'apprentissage automatique.
‫Ensuite, chaque fois que nous travaillons sur notre site de projet pour classer les maladies cardiaques, nous utilisons les outils de
‫notre environnement.
‫Alors passons en revue cela.
‫Vous avez votre ordinateur.
‫Vous voulez démarrer un nouveau projet comme travailler sur les maladies cardiaques.
‫Vous pouvez créer juste un dossier séparé, peut-être sur le bureau ou quelque chose comme ça.
‫Et puis dans ce fichier unique où vous conservez tout ce que vous allez utiliser avec ce
‫projet dans ce dossier, comme les données, rappelez-vous, les dossiers des patients pourraient être les données et l'environnement QandA, qui sont ce
‫sont tous les des outils sur lesquels vous allez travailler pour trouver des informations sur ces données afin d'essayer de
‫prédire les maladies cardiaques.
‫QandA est ce que vous utilisez pour créer cet environnement, installer et mettre à jour les outils dont vous avez besoin.
‫Maintenant, pourquoi est-ce pourquoi est-ce utile ?
‫Pourquoi le ferions-nous de cette manière?
‫Eh bien, voici où il est utile.
‫Disons, par exemple, que vous travaillez sur votre projet de maladie cardiaque.
‫Étant donné qu'une grande partie de l'apprentissage automatique est expérimentale, vous pouvez utiliser un certain nombre d'outils différents pour
‫un même projet.
‫Maintenant, et si quelqu'un d'autre voulait commencer à travailler sur ce sur quoi vous travaillez avec vous ?
‫Au lieu de configurer leur propre plan de travail à partir de zéro, Konda vous permet de partager avec eux exactement
‫le même ensemble d'outils et de packages que vous avez utilisés afin qu'ils puissent commencer immédiatement.
‫Cela peut ne pas sembler utile si vous travaillez en grande partie seul en ce moment, mais je peux vous assurer que c'est
‫l'un des plus gros problèmes lorsque vous commencez à travailler en équipe.
‫Il y aurait des jours où moi et mes coéquipiers, nous passions littéralement toute la journée à travailler sur le même
‫projet ou à essayer de mettre en place ou d'essayer de travailler sur le même projet.
‫Mais nous n'avons pas pu car nous avons rencontré des problèmes de dépendance.
‫Un problème de dépendance est un terme utilisé lorsque vous n'avez pas le bon package pour
‫le problème sur lequel vous travaillez, car ce problème, ce projet de classification erronée des maladies cardiaques, dépendra de
‫ces outils ici.
‫Et lorsque nous avons rencontré des problèmes de dépendance, cela signifie que nous ne pouvions pas installer certains de ces outils.
‫QandA aide à résoudre ce problème de dépendance.
‫Cela garantit que vous pouvez créer cet environnement qui est facilement partageable et mis à jour, que vous pouvez
‫partager avec quelqu'un d'autre.
‫Donc, si vous aviez plusieurs personnes dans votre équipe et que vous travaillez tous sur un projet similaire avec des
‫données similaires et des outils de science des données et d'apprentissage automatique similaires, la raison pour laquelle nous effectuons ce workflow est que vous
‫puissiez créer un dossier de projet.
‫Et puis, si vous deviez le partager avec l'ordinateur de quelqu'un d'autre ou un autre membre
‫de votre équipe, vous pourriez simplement leur envoyer le dossier du projet qui contient les données et votre environnement Kondor,
‫et ils pourraient commencer immédiatement.
‫Maintenant, encore une fois, si cela semble beaucoup et qu'il y a beaucoup à faire, nous allons
‫nous entraîner à configurer un dossier de projet ainsi qu'un environnement pour chacun des projets pratiques que nous allons à couvrir tout
‫au long de ce cours.