‫OK, maintenant je sais que vous avez traversé beaucoup de choses, et ce genre de diagramme ici peut sembler très déroutant au début, et ne vous inquiétez
‫pas, il m'a fallu plusieurs fois pour vraiment comprendre ce qui se passait ici
‫et ainsi que cette mise en place ici.
‫Droit.
‫Vous avez donc votre ordinateur.
‫Vous comprenez probablement cela.
‫Mais ceci, si vous n'avez jamais travaillé sur un projet d'apprentissage automatique auparavant, cela peut sembler un peu
‫exagéré.
‫Vous avez un projet pour vos données.
‫Vous avez un environnement.
‫QandA vous aide à créer cet environnement.
‫Et dans cet environnement, vous disposez de différents outils de science des données et d'apprentissage automatique.
‫Eh bien, ce que nous allons faire dans cette élection, c'est pour Mac OS, d'ailleurs.
‫Donc, si vous utilisez un ordinateur Windows, vous voudrez peut-être consulter l'autre version de cette conférence qui
‫passe par les mêmes étapes.
‫Mais ce que nous allons faire dans cette section de cette conférence et supporter avec moi, car c'est un
‫processus un peu compliqué, mais nous allons le traverser ensemble.
‫Il y a de la documentation dans la section des ressources qui vous aidera si vous êtes bloqué.
‫Mais ne vous inquiétez pas, ce genre de concept prend un certain temps à arriver au début.
‫Mais une fois que vous l'aurez compris, vous commencerez à réaliser, d'accord, je vois où c'est utile et vous pourrez l'utiliser tout au
‫long de votre carrière en science des données et en apprentissage automatique.
‫Maintenant, tout d'abord, ayez votre ordinateur.
‫Ce que nous allons faire, c'est télécharger Mini QandA avec QandA, puis utiliser Condah pour créer un environnement
‫contenant certains de ces outils.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Eh bien, téléchargez de nombreux QandA, qui viendront avec, créeront un dossier de projet, puis nous créerons
‫un exemple d'environnement comme celui-ci.
‫Et ce pour quoi nous pouvons utiliser cet environnement, c'est parce qu'il contient des outils pour la science des données et l'apprentissage
‫automatique.
‫Nous pouvons l'utiliser pour nos futurs projets.
‫Ce cours magistral met en place tout le reste du cours.
‫Ainsi, une fois que nous avons configuré ces environnements, nous pouvons commencer à travailler sur des projets, mettre la main sur la main, commencer à travailler
‫avec des données, arrêter de créer des modèles d'apprentissage automatique.
‫Mais la mise en place de la bonne fondation est très importante.
‫Donc en disant ça.
‫J'ai développé un petit organigramme ici, et encore une fois, ce lien sera dans la section des ressources de quelques
‫étapes de ce que nous allons faire avec Anakonda Mini Conder et.
‫Et ne vous inquiétez pas, nous n'allons pas passer par là alors que nous allons en fait le parcourir étape par
‫étape.
‫Mais pour l'instant, je vous laisse voir ça par vous-même.
‫Mais ce sont les mesures que nous allons prendre.
‫Téléchargez de nombreux Condah.
‫Permettez-moi de zoomer, de télécharger de nombreux QandA, de l'installer sur votre ordinateur, de l'installer par un terminal, de créer un
‫dossier de projet et de le modifier.
‫Ce dossier de projet est donc un peu comme le workflow que nous allons configurer pour chacun
‫des projets.
‫Ils auront chacun leur propre projet, créeront un environnement personnalisé dans le dossier du projet.
‫Maintenant, rappelez-vous qu'un environnement est une collection de packages ou d'outils que nous utilisons pour des projets de science des
‫données.
‫Nous allons activer notre nouvel environnement et ensuite nous allons charger un notebook Jupiter, qui est
‫l'un des outils.
‫Ne vous inquiétez pas, si ce n'est pas le cas, je ne sais pas ce qu'est un super bloc-notes.
‫Nous examinerons cela dans une seconde.
‫Mais Dupatta Notebook est l'un des outils que nous utilisons le plus souvent pour la science des données et l'apprentissage automatique.
‫Très bien, donc la première étape est de télécharger de nombreux QandA et ce que nous allons faire.
‫Il y a un lien ici dans cet organigramme, mais je vais juste vous montrer comment vous le trouverez.
‫Tant de téléchargements de KONDA, nous ouvrons un navigateur, nous allons donc vers de nombreux KONDA.
‫Maintenant, rappelez-vous, nous utilisons Mini parce que c'est environ 10 fois moins d'espace qu'Anaconda maintenant,
‫parce que j'utilise Mako, je vais télécharger la version Mac.
‫Je souhaite télécharger la dernière version car Python deux virgule sept est un Python deux points.
‫Tout est en train de disparaître à partir de vingt vingt.
‫N'oubliez donc pas que si vous utilisez Windows, vous voudrez peut-être consulter la version Windows de cette conférence.
‫Mais si vous utilisez Mac OS, ces étapes sont pour vous.
‫Alors téléchargez ceci dans la version pkg.
‫Faites-moi confiance quand je dis la version pkg.
‫Téléchargez cela, ce que cela va faire, va le télécharger dans notre section de téléchargement de l'ordinateur.
‫Cela ne prend pas trop de temps, nous allons donc attendre que cela se produise.
‫Magnifique, une fois que c'est fini, on peut l'ouvrir.
‫Cela va ouvrir le programme d'installation de Minniecon à trois, vous serez donc guidé à travers les étapes
‫nécessaires pour installer ce logiciel.
‫Beau.
‫Nous allons parcourir ces clics.
‫Se mettre d'accord.
‫Choisissez l'isolation.
‫Maintenant, c'est la valeur par défaut ici, juste en magasin pour moi seulement, vous voulez également cliquer sur celui-ci.
‫L'installation de ce logiciel nécessite cent quatre vingt quinze mégaoctets d'espace.
‫Alors rappelez-vous, Anakonda, même si cela s'appelle le logo Anakonda ici, vous voulez qu'il fasse attention et beaucoup
‫de genre trois.
‫Donc, cela prend Anakonda va prendre environ trois gigaoctets.
‫Cela prend environ deux cents mégaoctets, ce qui est bien.
‫Et maintenant, l'installation de mini konda va venir avec.
‫Certains des outils fondamentaux dont nous avons besoin pour démarrer avec la science des données et l'apprentissage automatique.
‫N'oubliez pas de nombreux pays comme un établi de data scientist afin qu'il puisse continuer à s'installer.
‫Excellent.
‫Donc, après quelques secondes, cela n'a pas vraiment pris trop de temps, cela passera automatiquement à cette petite fenêtre ici
‫où il est dit que l'installation s'est terminée avec succès.
‫Beau.
‫On peut fermer ça.
‫Maintenant, déplacez-vous vers Ben.
‫Alors qu'avons-nous fait concrètement ?
‫Ce que nous avons fait, c'est que nous allons à notre ordinateur et nous venons de faire cette chose.
‫Nous avons installé de nombreux QandA plus QandA.
‫Et rappelez-vous, Minniecon va venir avec quelque chose comme Python, ce dont nous avons besoin
‫pour utiliser ces packages.
‫Tous ces packages sont écrits en code Python.
‫Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est mettre en place ce petit flux de travail.
‫Nous avons notre ordinateur.
‫Nous allons configurer un dossier de projet, puis nous allons utiliser QandA, fourni avec de nombreux QandA
‫pour créer un environnement.
‫Alors faisons-le.
‫Maintenant, si vous êtes sur un Mac, vous pouvez le faire via un terminal.
‫Je vais donc ouvrir le terminal.
‫Et je vais l'agrandir un peu pour que nous puissions zoomer maintenant, si vous n'avez jamais vécu cela auparavant.
‫Ce que fait Terminal, c'est essentiellement vous permettre de taper des commandes.
‫Il va dire à votre ordinateur de faire quelque chose.
‫Et c'est ce que nous voulons.
‫Nous voulons dire à notre ordinateur d'aller, hé, créez ce dossier de projet, puis nous utiliserons KONDA pour créer
‫cet environnement.
‫Et vous pouvez le faire avec des commandes dans la ligne de commande, c'est là où nous en sommes maintenant.
‫Comme je viens de le dire, vous pourriez entendre cela sous le nom de terminal de ligne de commande Basche.
‫Si vous êtes sous Windows, c'est peut-être autre chose.
‫Mais si jamais vous entendez ces mots Terminal Bashkim en ligne, c'est probablement dans l'application de terminal
‫sur Mac à retenir.
‫Vous pouvez constater qu'en allant au terminal maintenant avant d'installer Mini QandA, cela n'aurait pas été ici.
‫Mais parce que nous avons installé de nombreux QandA, nous avons maintenant une petite chose ici appelée base.
‫Et ce que ces parenthèses sont le début de votre nom.
‫Vous voyez, c'est mon MacBook Pro et je veux dire mon compte utilisateur.
‫Daniel, cela signifie où nous en sommes actuellement dans l'environnement de base.
‫Lorsque nous téléchargeons Mini Konda sur notre ordinateur, il va configurer un environnement de base.
‫Maintenant, cet environnement de base est fourni avec les outils par défaut, mais nous souhaitons créer notre propre environnement personnalisé
‫dans notre propre dossier de projet personnalisé.
‫Alors, comment ferions-nous cela?
‫Eh bien, tout d'abord, nous allons changer de répertoire sur le bureau lorsque nous pouvons le faire en appuyant
‫sur le bureau où c. D signifie changer de répertoire.
‫Et si vous vous demandez quel est le répertoire, c'est un peu comme un dossier.
‫Donc si on regarde dans finde et je vais voir Daniel.
‫Permettez-moi de zoomer sur ce point.
‫Voilà donc où nous en sommes maintenant, Daniel.
‫Et ce que je veux faire, c'est changer pour le bureau, donc je vais changer ici.
‫Et nous allons créer un dossier sur le bureau appelé Exemple de projet.
‫Et ce ne sera qu'un exemple de la façon dont nous créons un dossier de projet et un environnement
‫dans ce dossier de projet afin que nous puissions nous préparer pour l'avenir pour chaque projet que nous traversons dans
‫ce cours créera un nouveau projet exactement comme celui-ci .
‫Nous allons donc changer le bureau maintenant pour créer un dossier.
‫Nous pouvons faire l'exemple de projet d'appel où mkdir signifie make directory.
‫Donc, si nous appuyons sur Entrée pendant que nous faisons cela, nous devrions pouvoir voir si nous appuyons sur LC, qui signifie LIST, ce qui
‫signifie répertorier tous les fichiers qui se trouvent sur le bureau.
‫Il indique Cours ML et exemple de projet.
‫Et revenons au bureau.
‫Dedans, dehors.
‫Vous pouvez voir que l'exemple de projet a été créé aujourd'hui à une heure et demie. m. , et il y a un cours normal, donc
‫à la fin de ce cours, vous aurez peut-être un exemple de dossier de projet pour commencer tout au long
‫de cette conférence, puis probablement trois ou quatre autres ou selon le nombre de projets, vous aurez un dossier
‫pour chaque projet sur lequel nous travaillons.
‫Et rappelez-vous, nous avons fait la première étape ici.
‫Nous avons notre dossier de projet.
‫C'est ce que nous venons de créer.
‫Votre ordinateur a téléchargé Mini Konda.
‫Nous n'avons pas encore utilisé beaucoup de Condee, mais nous avons créé cet exemple de projet de dossier de projet.
‫Nous allons maintenant utiliser Condah pour créer un environnement contenant les outils d'apprentissage automatique et de science des données
‫dont nous avons besoin.
‫Revenons donc au terminal.
‫C'est là que nous pouvons à nouveau utiliser Kondor.
‫Nous allons donc changer de répertoire dans notre exemple de projet avec Seed Sample Project.
‫Maintenant, nous sommes à l'intérieur d'un exemple de projet et si nous nous attaquons, il n'y aura rien ici.
‫Revenez en arrière pour ne rien découvrir ici.
‫Ce qui a du sens, non ?
‫Parce que c'est un tout nouveau dossier.
‫Maintenant, pour créer un échantillon ou créer un environnement, nous pouvons utiliser la commande conduct, create
‫et dans notre cas, nous allons utiliser spécifiquement le préfixe QandA create dot slash.
‫Et ne vous inquiétez pas, je vais vous expliquer ça dans une seconde.
‫Kittleman, site Web de Panda num pi matlab.
‫Vous envisagez peut-être une remise.
‫Bon sang alors sache qu'il y a beaucoup de commandes et beaucoup de ces noms n'ont même pas de sens pour moi.
‫Et il y a même ce qui se passe ici.
‫Eh bien, bonne question parce que cela m'a pris, il m'a fallu un certain temps pour contourner cela aussi.
‫Bref, qu'est-ce que cela dit ?
‫Nous devons créer donc condah créer un environnement et un préfixe et qu'est-ce que cela dit même ?
‫QandA a créé essentiellement l'introduction à chaque fois que vous souhaitez créer l'un de ces environnements, vous
‫tapez QandA créé en disant, QandA, vous interrogez votre assistant personnel en cours, hé, je
‫veux créer quelque chose maintenant.
‫C'est quelque chose dans notre cas a un préfixe.
‫Cette fin de point signifie que nous allons utiliser le préfixe du dossier actuel pour être au début de ce dossier
‫d'environnement que nous allons créer.
‫Et puis ces pandas, num, matplotlib, Saikat, apprennent d'autres outils ou packages que nous voulons mettre dans
‫notre environnement.
‫Maintenant, c'était un aperçu rapide de cette ligne de code, et nous pourrions la décompresser davantage, mais le plus souvent, il est important d'essayer
‫simplement d'exécuter le code et de voir ce qui se passe.
‫Alors faisons-le.
‫Maintenant, ce qui va se passer, c'est ce que nous venons de faire, donc votre liste ici, je vais vous montrer ce que nous venons
‫de faire.
‫Voici donc une ligne de code pour créer un point de préfixe et une ligne cycad Panas Nampo matplotlib.
‫Beau.
‫Maintenant, l'environnement, l'emplacement, voyez où j'ai dit que c'était le préfixe, donc nous avons le préfixe alors, Don.
‫C'est ce que je veux dire.
‫Cela signifie que vous allez utiliser le préfixe de cet exemple de dossier de projet ou la partie du chemin d'accès
‫au fichier au début de ce dossier de fin pour créer un autre dossier M à l'intérieur de l'exemple de projet et en utilisant un ours, vous m'avez
‫perdu.
‫Ne t'inquiète pas.
‫Quand j'ai compris cela pour la première fois ou que je suis passé par ce flux de travail, je me suis dit, qu'est-ce qui se passe?
‫Il y a juste des barres obliques et des dossiers et tout et tout est partout.
‫Mais après avoir fait cela plusieurs fois, cela commencera à avoir un sens.
‫Et vous réalisez la valeur d'une configuration comme celle-ci.
‫Cela veut donc dire que notre environnement, notre emplacement, rappelez-vous, c'est ce que nous créons, l'environnement
‫va être un utilisateur.
‫Daniel sur le bureau, c'est dans notre exemple de projet de dossier.
‫Maintenant, ce nom peut changer en fonction du projet sur lequel nous travaillons.
‫Et ça va être et ça s'appelle fin et c'est l'abréviation d'environnement.
‫C'est comme si l'une de ces manières abrégées de taper quelque chose comme du code était de changer de répertoire.
‫Vous verrez que cela très courant dans votre environnement de science des données et d'apprentissage automatique peut être abrégé en
‫M, et maintenant Kondor nous dit que nous allons y ajouter la mise à jour de ces packages.
‫Pourquoi ceux-là ?
‫Eh bien, parce que nous leur avons parlé de pandas, numpty, matplotlib, ligne psychique.
‫Maintenant, vous pensez peut-être, Daniel, pourquoi les avez-vous choisis ?
‫Eh bien, allons par ici.
‫Nous allons zoomer et regarder ici.
‫C'est l'environnement que nous voulons créer avec certains de ces outils.
‫Il y a matplotlib, il y a les pandas, il y a le cyclone et il n'y a pas de high.
‫Revenons donc au terminal et faisons défiler vers le bas.
‫Kona va nous dire quelques choses.
‫Les packages suivants seront donc téléchargés.
‫Les nouveaux packages suivants seront installés.
‫Ouais.
‫Et c'est donc dire que numpties va être installé.
‫Panda va être installé.
‫Mais rappelez-vous à quel point les contraires sont notre assistant personnel, même si nous n'avons tapé que quatre packages
‫pour matplotlib de Tool, pas de pandas.
‫Donc I Quitline Kondor est notre assistante.
‫Et ce sont des packages autonomes sur eux-mêmes, mais ils dépendent également d'un autre code.
‫Alors parce que Canudos, notre assistant personnel, ça va aller, hé, demandez à Internet, de quoi ai-je
‫besoin pour les exécuter ?
‫Et puis QandA va aller chercher toutes ces choses supplémentaires pour nous automatiquement.
‫Nous allons dire, oui, merci, QandA.
‫S'il vous plait procédez.
‫Et maintenant, ce qui va se passer, c'est de télécharger depuis Internet et d'extraire différents extraits de packages,
‫ce qui signifie simplement que nous avons installé de nombreux extraits de QandA, cela signifie simplement que nous allons le télécharger et
‫suivre les étapes d'installation pour nous.
‫Maintenant, cela va prendre quelques secondes car cela va passer par les pandas maintenant, pi matplotlib et donc
‫je peux apprendre.
‫Nous allons juste attendre que cela se termine.
‫Excellent.
‫Cela a donc pris quelques secondes pour télécharger quelques éléments sur Internet, mais maintenant, qu'avons-nous fait ?
‫Eh bien, préparer la transaction effectuée, vérifier la transaction effectuée, exécuter la transaction effectuée.
‫Beau.
‫Maintenant, pour activer cet environnement, utilisez.
‫Ceci est un message de QandA Condah activer les utilisateurs Daniel slash desktop slash fin du projet Apple.
‫OK, donc si nous retournons dans le dossier du projet exemple, nous pouvons voir ici que nous avons maintenant un dossier M.
‫Alors ce que nous avons fait, nous revenons à notre présentation.
‫Nous regardons ici, nous avons créé un dossier de projet appelé Sample Data.
‫Nous avons maintenant créé un dossier d'environnement appelé EMB, qui contient Jupiter.
‫Je suis désolé que nous n'ayons pas encore installé Jupiter.
‫C'est un petit spoil pour ce qui s'en vient, ce qui est matplotlib et cyclone de Panda grâce à la conduite.
‫Nous allons donc faire attention à ce que dit QandA.
‫Exécutons ce code pour l'activer et maintenant j'aime taper des choses au lieu de copier et coller parce que
‫cela m'habitue à taper ces différentes commandes et vous arriverez à vous pourriez voir cela et penser, oh
‫mon Dieu, c'est tellement .
‫Mais ne vous inquiétez pas.
‫Comme je l'ai dit, nous ne sommes pas là pour la facilité.
‫Nous sommes là pour faire les choses correctement et obtenir et créer des solutions pratiques d'apprentissage automatique.
‫Et cela en fait partie.
‫Donc, vous voudrez peut-être écrire celui-ci.
‫Votre activité spéciale pourrait être similaire à la mienne.
‫Peut-être avez-vous votre nom ici afin que vous puissiez l'utiliser à l'avenir.
‫Maintenant, une fois que nous l'avons écrit, nous allons entrer.
‫Donc, ce que vous verrez changer ici, c'est, écoutez, nous sommes partis de la base.
‫To maintenant utilise Daniel Desktop Sample Project et maintenant cette section ici est le MVP, rappelez-vous, c'est
‫l'environnement actif.
‫Donc, si nous allons QandA et la liste, qui va dire, hé, Hakamada, liste les environnements que nous
‫avons.
‫Nous avons la base et nous avons.
‫L'amphore dans notre exemple de projet maintenant l'étoile indique laquelle est active, ce qui est logique
‫car celle-ci est la même que celle-ci.
‫OK, maintenant nous avons mis en place un environnement avec quelques outils dont nous avons besoin.
‫Ce que nous allons faire, c'est démarrer un notebook Jupiter et essayer d'importer les outils dont nous avons besoin.
‫Et rappelez-vous, importer en Python, c'est comme dire, hé, Python, va chercher ces outils.
‫J'ai besoin de les utiliser.