‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda Mini Conda ana sayfasına veya indirme sayfasına gittik.
‫Unutmayın, bu Windows içindir ve Python 3'ün Windows sürümünü indirdik. 7 Mini Conda'yı bilgisayarımıza
‫kurduk.
‫Daha spesifik olarak, yaptığımız şey şuydu.
‫Anaconda'yı indirin.
‫Bilgisayarınıza yükleyin.
‫Şimdi bu ders için bu adımlarla ilgileneceğiz.
‫Kurulumu test edin, bir proje klasörü oluşturun, içinde özel bir ortam oluşturun.
‫Yeni ortamınızı etkinleştirin.
‫Jupyter Yüklü Jupyter Notebook'u yükleyin.
‫Şimdi yine, Daniel, bu çok fazla adım diye düşündüğünüzün farkındayım.
‫Sadece kodlamaya başlamak istiyorum.
‫Haklısınız, bu tür şeylerde ben de aynıyım.
‫Ama inanın bana, bu iş akışını kurmak bizim yaptığımız şey.
‫Bilgisayarınızı aldık, bir proje klasörü oluşturacağız ve ardından Conda kullanarak bir
‫ortam oluşturacağız, tüm makine öğrenimi ve veri bilimi araçlarımızı içeren bir ortam.
‫Bu, ileride yapılacak projeler için temel ve çok önemli olacak.
‫O zaman şimdi yapalım.
‫Mini Conda'nın indirme adımlarını geçtik ve bilgisayarımıza kurduk.
‫Arama kısmına yazıp Anaconda istemi diye bir şey arayarak orada olup olmadığını kontrol edebiliriz.
‫Mini daire.
‫Birçok davranış yükledikten sonra bu burada olacaktır.
‫Bu yüzden buna tıklayacağız.
‫İşte oldu.
‫Burada gördüğünüz bu anakonda, Mac OS'de terminal olarak adlandırılır, ancak aslında bilgisayarınızın
‫küçük bir parçasıdır, kod yazabileceğiniz ve bilgisayarınızın onu çalıştırmasını sağlayabileceğiniz
‫küçük programımızdır.
‫Bunun anlamı, buradaki küçük bölüme MX istemi denmesidir.
‫Şimdi, unutmayın, bir ortam oluşturuyoruz.
‫Bu, Mini Conda'yı ve daha sonra Conda'yı indirdiğinizde otomatik olarak yüklenen varsayılan ortamdır.
‫Ve burası da içinde bulunduğumuz dosya yolu.
‫Yani C sürücüsünde, kullanıcılar klasöründe, kullanıcılar klasöründeyim.
‫Daniel Adınızın ne olduğuna bağlı olarak sizinki biraz farklı olabilir.
‫Şimdi bunu ayarladık.
‫İlk olarak bir proje klasörü oluşturmamız gerekiyor.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bunu yapmak için.
‫Klasörde hangi mevcut klasörlerin bulunduğuna bir göz atacağız.
‫Daniel.
‫Bunu Windows'ta dizin anlamına gelen R tuşuna basarak yapabiliriz ve bu da bir dizi klasörü
‫listeleyecektir.
‫Şimdi, bunları görmek istersek, bunu ilk kez görüyor ve "Aman Tanrım, bu biraz kafa karıştırıcı" diye
‫düşünüyor olabilirsiniz, ancak size tam olarak ne yazdırdığını göstereyim.
‫Burada dosya tarayıcısına giriyoruz.
‫PC'ye gidebiliriz.
‫Şimdi bunu kopyalamak istiyoruz.
‫Gördüğünüz gibi kullanıcılar var.
‫Daniel, biz de buna bakacağız.
‫Yerel DC kullanıcılarına gideceğim çünkü burada kullanıcılarımız olduğunu hatırlayın ve sonra kullanıcılara
‫gideceğiz.
‫Daniel.
‫Yani bunu gerçekten yazarsak, slash kullanıcı slash Daniel'i görürsek, burada gördüğümüzle aynıdır.
‫Şimdi bu listeyi burada karşılaştırırsak, 3D nesnelerimiz, kişilerimiz, masaüstü belgelerimiz, indirmelerimiz
‫vb. var.
‫Yapmak istediğimiz şey, bu kullanım durumu için, masaüstünde oluşturacağız.
‫Yani ona kolayca erişebiliyoruz.
‫Bununla kastettiğim şey, masaüstündeki tüm proje bilgilerimizi içerecek olan
‫ve bunlardan bir diğeri olan bu proje klasörünü oluşturacağız.
‫Yani ona kolayca erişebiliyoruz.
‫O zaman masaüstüne geçelim.
‫Bununla kastettiğim şey, bu yolun masaüstüne geçmek için nasıl eğik çizgi Daniel kullandığına bakın.
‫Masaüstünü gör tuşuna basacağım.
‫CD'nin açılımı, dizinin masaüstüne değiştirilmesidir.
‫Yani şimdi ben gidersem. R. masaüstündeki tüm klasörleri listeleyecektir.
‫Bana örnek projeler gösterecek.
‫Masaüstüne gidersek, örnek projemiz var, şimdi bunlardan bir tane daha oluşturacağız.
‫Yani buna zaten sahip olmayabilirsiniz, ama yaratacağımız şey bu.
‫Bu ders için buna Örnek Proje Bir diyeceğiz.
‫Burada zaten bir gösterim var, ancak yeni bir tane oluşturuyoruz.
‫Bir klasör oluşturmak için Dizin Oluştur anlamına gelen m k dear komutunu yazabiliriz çünkü biz buna Örnek Proje
‫bir adını vereceğiz.
‫Biz de onlara bunu söylüyoruz.
‫Yani bilgisayarımıza şunu söylüyoruz: Hey, bu sürücüdeyiz, kullanıcılar klasöründeyiz, Daniel'deyiz,
‫masaüstündeyiz ve Sample Project one adında bir dizin oluşturmak istiyorum.
‫Enter'a basacağız.
‫Şimdi bunun oluşturulduğunu görebilirsiniz.
‫Örnek Proje bir.
‫Buraya geri döneceğiz.
‫Az önce ne yaptık peki?
‫İlk adımı attık.
‫Proje klasörünü oluşturduk.
‫Şimdi bu ortamı oluşturmak için Conda'yı kullanacağız.
‫Akış şemamıza geri dönersek, bir proje klasörü oluşturun ve içine geçin.
‫Yapmamız gereken de bu.
‫Proje klasörü oluşturuldu, ancak henüz içinde değiliz, bu yüzden içine geçmemiz gerekiyor.
‫Dizini değiştirmeyi ve örnek proje bire geçmeyi unutmayın.
‫Şimdi elimizde olan şey bu.
‫Buradayız, masaüstündeyiz, örnek proje birimiz var ve burada hangi dosyaların olduğunu görmek için aşağı
‫inersek, aslında burada hiçbir şey yok.
‫Yani sıfır bayt, sıfır dosya.
‫Örnek proje 1'e bakarsak.
‫Bu klasör boş, bu yüzden mantıklı.
‫Tamam, şimdi sonraki adımlar ne?
‫Üstümü değiştirdim.
‫Proje klasörü içinde özel bir ortam oluşturun.
‫Yapalım o zaman.
‫Yani Conda'yı bir ortam oluşturmak için kullanmak.
‫Unutmayın, buna bakarsak, bunu oluşturmak için Conda'yı kullanacağız.
‫İşte bu adım.
‫Conda komutunu çalıştırabilirsiniz.
‫Bu, "Hey, Conda, kişisel asistanımız yarat ve ona prefix etiketini ileteceğiz" demek gibi
‫bir şey.
‫Ve şimdi bunu yazacağım.
‫Slash env pandas num py map plot lib.
‫Ve priz hattı.
‫Buna bakıp, "Aman Tanrım, Daniel, burada neler oluyor?" diyor olabilirsiniz.
‫Bu harika bir soru.
‫Unutmayın, söylediğimiz şey davranış, hey, kişisel asistan davranışı, yaratmak.
‫Aslında değiliz.
‫Bu biraz acımasızcaydı.
‫Lütfen önek oluşturun diye bağırmıyoruz.
‫Bu çift hashtag'leri gördüğünüzde, işlev oluşturmaya gidebilecek küçük bir komut gibidir.
‫Bu nokta, buradaki dosya yolunu kullanacağı anlamına gelir.
‫Yani esasen nokta, örnek proje içinde bir klasör diyor.
‫Ve env adında bir klasör oluşturun.
‫Ve bu zarf ve bu eksiklik ortamı içerisinde ki bu da şudur.
‫Bu env içinde pandas numpy map, plot lib ve socket learn yükleyin.
‫Bunlar nedir?
‫Peki, buraya bakarsak, map pop lib numpy pandas, socket, learn.
‫Şimdi enter tuşuna basarak bunu çalıştıralım ve ne olacağını görelim.
‫Şimdi de kişisel asistanımız Condor.
‫Az önce ne oldu?
‫Burada bu komutu çalıştırdığımız için bir sürü kod ortaya çıktı, con, create,
‫prefix, env, vb.
‫Bunun yapacağı şey, veri bilimi araçlarını toplamak için kişisel asistanımız konda.
‫Unutmayın, bunlar veri bilimi araçlarıdır, burada internete gidip indirecek veya internette
‫sorgulayacak ve Hey, Daniel bilgisayarında map plot, lib numpy, pandas ve cyclone ile bir ortam
‫oluşturmak istiyor.
‫Ve böylece aşağıdaki paketler indirilecektir.
‫Bu Conda'dan bir mesaj.
‫Tek yaptığımız enter tuşuna basmaktı.
‫Conda'nın yapacağı şey, bu paketlerin kendilerinin veya bu araçların çalışmak için içlerinde başka araçlara
‫ihtiyaç duymalarıdır.
‫Yani bir sürü kod.
‫Bunun nedenlerinden birçoğu, insanların geçmişte çok sayıda kod yazmış olması ve tüm kodun yeniden
‫yazılmasını önlemek için mevcut araçların birçoğunun başka mevcut araçlardan yararlanmasıdır.
‫Yani Conda otomatik olarak.
‫Conda'nın güzel bir yanı da bu.
‫Başlamak için ihtiyacımız olan tüm ekstra araçları indirecek.
‫Ve bu da burada listelenen şeydir.
‫Bu yüzden devam etmek istiyoruz.
‫Bunu yapmak için, tuşuna basacağız.
‫Neden?
‫Şimdi Conda bir alıntı indirecek.
‫Ayıklamak, kurulumu için gereken tüm paketleri yüklemek anlamına gelir.
‫İnternet bağlantınıza veya sabit disk hızınıza bağlı olarak bu işlem bir dakika kadar sürebilir veya belki
‫biraz daha uzun sürebilir.
‫Bu yüzden bunun geçmesine izin vereceğim ve bittiğinde derse devam edeceğiz.
‫Mükemmel.
‫Kunda şimdi bilgisayarımda yaklaşık bir dakika kadar süren işlemi bitirdi.
‫Aslında yapılan şey, bunun internete aktarılmasıdır.
‫Bu paketleri indirdi ve kurdu.
‫Yani çevremizde bunlardan oluşan büyük, uzun bir liste.
‫Şimdi şuraya bir bakalım.
‫İşte yapılan şey bu.
‫Bir proje klasörü oluşturun.
‫Şimdi Conda create komutunu kullanarak Conda'dan bu ortamı oluşturmasını istedik.
‫Örnek projemizin bir klasörüne geri dönersek, burada artık Env adında bir klasör var, bu da
‫ortamın kısaltması.
‫Buraya giriyoruz, buraya tıklıyoruz, burada bir sürü farklı dosya olacak.
‫Dürüst olmak gerekirse, burada neler olduğunu bile anlamıyorum.
‫Bilmeniz gereken en önemli şey, bunun tüm veri bilimi ve makine öğrenimi araçlarımızı içerdiğidir.
‫Artık tüm araçlarımızın hazır olduğu bir ortama sahip bir proje klasörümüz var.
‫Yani bu ortama erişmek ve kullanmak istediğimiz araçlara erişmek için Condit bize bu ortamı etkinleştirmemizi
‫söylüyor.
‫C kullanıcılarını etkinleştirmek için con komutunu kullanın.
‫Daniel Masaüstü Örnek Projesi bir m.
‫Şimdi bunu bir yere yazmak isteyebilirsiniz.
‫Bunu ilk kez yapıyorsanız, sizinki benimkinden biraz farklı olabilir, kullanıcı adınız farklı
‫olabilir ve bunu başka bir şey olarak adlandırmış olabilirsiniz çünkü bunu istediğiniz gibi adlandırabilirsiniz.
‫Gerçekten MV'yi aramalısın Her zaman beni ara M Bu, ortamın evrensel bir adı veya kısaltılmış versiyonudur, ancak yeni oluşturduğumuz
‫bu ortamı etkinleştirmek için bu komutu kullanabiliriz.
‫Ve şimdi komutları yazmanın büyük bir hayranıyım, bu yüzden sadece kopyalayıp yapıştırmak yerine
‫gideceğiz, ki bunu kesinlikle yapabiliriz, ancak bu şeyleri yazarak pratik yapacağız çünkü sonuçta yapmak istediğimiz
‫şey bu.
‫Kendi kodumuzu yazmaya başlamak istiyoruz ve bunu yazacağım.
‫Örnek Proje bir eğik çizgi EMP çalışması.
‫Şimdi fark edeceğiniz şey değişti.
‫Yani kelimenin tam anlamıyla sadece bunu yazıp enter tuşuna basıyorum.
‫Enter tuşuna basarsak, bu tabanın artık buradaki dosya yolu olarak değiştiğini fark edeceksiniz, bu da bunun ortam istemi olduğu
‫anlamına gelir.
‫Şimdi bu ortamı etkinleştirdik.
‫Bunun anlamı, bu ortamdaki tüm araçlara erişebilecek.
‫Yani yeni kurduklarımız.
‫Öyleyse deneyelim ve test edelim.
‫Bunu yapmak için, komutu kullanarak bir Jupyter Notebook yüklemeyi deneyeceğiz.
‫Jupyter Notebook.
‫Ve daha önce hiç Jupyter Notebook kullanmadıysanız endişelenmeyin, bununla ilgili bir bölüm olacak.
‫Ancak Jupyter Notebook, bir tür veri bilimci çalışma defteri gibi bilmeniz gereken bir şeydir.
‫Kod yazabilirsin, yazı yazabilirsin, metin yazabilirsin, projeler üzerinde çalışabilirsin.
‫Aslında, üzerinde çalıştığımız tüm projeler Jupyter Notebook'lar içinde olacak.
‫Bu, tüm makine öğrenimi çalışmalarımızın temeli gibi.
‫O zaman bir tane başlatmayı deneyelim.
‫Tamam.
‫Burada bir hata alıyoruz.
‫Jüpiter dahili veya harici bir komut olarak tanınmaz.
‫Şimdi, bunun nedeni, daha önce çalıştırdığımız kodu tam olarak hatırlıyorsanız ve hatırlamıyorsanız da sorun değil.
‫Yaptık.
‫Com to create prefix m pandas num pi map plot lib cyclone.
‫Hmm.
‫Diyagramımıza geri dönecek olursak, elimizde ne var?
‫Pandas harita çizimi lib num pi siklonu.
‫Ama şimdi, Jüpiter, Jüpiter'i bu sıraya dahil etmeyi unuttuk.
‫Endişelenme.
‫Conda install adında kullanışlı bir komut olduğu için kişisel asistanımız Condi yine imdadımıza
‫yetişti.
‫Bunun anlamı, eğer Jupiter yazarsak Conda install mevcut aktif ortamımıza yeni bir araç yükleyecektir,
‫ki bu tam olarak istediğimiz şeydir.
‫Jupyter Notebooks kullanmak istediğimiz için Jupyter paketine ihtiyacımız var.
‫Enter tuşuna basarak bunu çalıştıralım.
‫Conde ne ile aynı şeyi yapacak?
‫Buraya çıkmadan önce ne yaptığını.
‫Tüm bunları daha önce görmüştük, ancak bu sefer sadece ortamdaki Jüpiter'e, konum kullanıcılarına, Daniel Desktop Sample
‫Project one'a odaklanıyor ve bu yüzden bunu takip edersek, Condor harika olduğu için tüm bu ekstra
‫paketleri yükleyecek.
‫Bu bizim kişisel asistanımız.
‫Unutmayın, tüm bu paketler veri bilimcileri için ihtiyaç duyduğumuz araçlardır ve biz de "Neden?" diye sorarız.
‫Koşmak için.
‫Ve yine, bu indirme ve çıkarma adımlarından geçecek.
‫Dersi durduracağız, bunun bitmesini bekleyeceğiz ve bittiğinde geri geleceğiz.
‫Çok güzel.
‫Bu iş bittiğine göre, Jüpiter'e erişebiliriz.
‫Şimdi yaptıklarımızın hızlı bir özetini yapalım.
‫Böylece bir proje klasörü oluşturduk ve içine girdik.
‫Bu örnek proje bir.
‫Özel bir ortam oluşturun.
‫Yeni ortamımızı etkinleştirmek için bunu com ile yaptık.
‫Evet.
‫Bunu Jupiter'i etkinleştirerek yaptık çünkü Jupiter'e erişmeye çalıştık ama Conda ile çalışmadı.
‫Jüpiter'i kurun.
‫Şimdi bir Jüpiter not defteri yüklemeli ve ihtiyacımız olan araçları kontrol etmeliyiz.
‫Tamam, bunu deneyelim.
‫Yani Jupiter'i gerçekten yüklediysek, komutu tekrar çalıştırabilmelidir.
‫Jüpiter defteri.
‫Daha önce denediğimiz işe yaramadı.
‫Bunu Jüpiter not defterine yazıp enter tuşuna basacağız.
‫Şimdi bunun yapacağı şey, tarayıcınızı, varsayılan tarayıcınızı otomatik olarak açmak ve Jüpiter
‫arayüzünü başlatmak olacaktır.
‫Dolayısıyla, daha önce hiç görmediyseniz burada birkaç yeni şey görebiliriz.
‫Dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta da Jupyter arayüzünün oluşturulmuş olmasıdır.
‫Şu anda terminalde bulunduğumuz klasörün içinden kullanıcılar Daniel Desktop Sample Project one Jupyter Notebook.
‫Bu, bilgisayarınıza "Hey, örnek proje bir klasöründe bir Jupyter Notebook başlat" demek gibidir.
‫Buraya bakıyoruz, son klasörümüz var.
‫Birinci örnek projemize geri dönüyoruz.
‫Son klasör de elimizde.
‫Şimdi bir Jupyter Notebook başlatmak için, bir veri bilimcisinin veya makine öğrenimi mühendisinin farklı projeler üzerinde
‫çalışarak çok fazla kodlama yapacağı çalışma alanı.
‫Buraya kadar gidebilirsiniz Yeni Defter, Python 3.
‫Ve yine, Jupyter not defterleri üzerine koca bir bölümümüz olacak.
‫Yani burada ne olduğundan emin değilseniz çok fazla endişelenmeyin.
‫Peki bu ne yapacak.
‫Burada ne oldu?
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Sadece yüklenmesi biraz zaman aldı.
‫Peki orada ne yaptık.
‫Aslında bunu yapmak zorundayız çünkü bilgisayarımda bir sorun vardı ve açılması
‫biraz zaman aldı.
‫İşte başlıyoruz, İsimsiz I, P ve B, açılımı I Python Notebook, Jupiter'in önceki adıydı.
‫Ve işte burası Jüpiter arayüzü, kesinlikle güzel bir alan.
‫Kurs boyunca bunu kullanmaya çok aşina olacağız.
‫Ve yine, bu konuyla ilgili koca bir bölümümüz olacak.
‫Ancak şimdilik bilmeniz gereken şey, Python kodunu burada çalıştırabileceğinizdir.
‫Yani hello world ve sonra shift ve enter tuşlarına basın ve bu gelecektir.
‫Bu, Jupyter Notebook'lardaki bir hücredir.
‫Bu bir hücre olarak adlandırılır.
‫Ayrıca, metin demek gibi olan markdown olarak değiştirebilir ve bu hücrenin basit bir toplam yaptığını ve aşağıdaki hücrenin bir artı bir kaydırma ve enter
‫yapacağını söyleyebilirsiniz.
‫Ancak bizim odaklandığımız şey, ortamımızın hazır olup olmadığını test etmek.
‫Yani özellikle Jüpiter'i işaretledik, Jüpiter'e erişimimiz var çünkü şu anda
‫Jüpiter arayüzündeyiz.
‫Pandas, socket, learn numpy ve map pop lib'e erişimimiz olup olmadığını görmek istiyoruz.
‫Bunu onları içe aktararak yapabiliriz.
‫Ve unutmayın, import deyimi, hey python, git ve bizim için bu paketleri veya araçları al ve
‫onlara erişebilmemiz için çalışma alanımıza getir demek gibidir.
‫Yani import pandas as PD import numpy as MP import map plot lib dot py plot lib pi plot as plt import src satırını yapın ki bu cyclone'un
‫kısaltmasıdır.
‫Şimdi bunlar, pi olmayan MP'nin komplo kurabileceği PD gibi pandalar gibi olabilirsiniz.
‫Bu şekilde kısaltmamızın nedeni, her zaman panda yazmak zorunda kalmamaktır.
‫Artık PD veya MP plt görürseniz, bunların pandas num pi map, plot loop veya pi plot olduğunu varsayabilirsiniz.
‫Bunları test etmek için.
‫Onlara gerçekten erişimimiz varsa ve ortamımız ayarlanmışsa, bu hücreyi çalıştırabiliriz.
‫Herhangi bir hata yoksa veri bilimi ve makine öğrenimi çalışmalarına başlamak için hazır bir ortamımız
‫olmalı.
‫Parmaklar çapraz.
‫Çok güzel.
‫Hata olmadığını söyleyebiliriz çünkü burada bir sayı göreceksiniz.
‫Bir Jupyter hücresini her çalıştırdığınızda.
‫Bu konuyu gelecekteki bir dersimizde ele alacağız.
‫Sayı artacak.
‫Yani ilk çalıştırdığınız bir tane olacak.
‫Şu anda yedi oldu çünkü yedi farklı hücre çalıştırdık.
‫Ama bu heyecan verici.
‫Makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri üzerinde çalışmak için bir ortam kurduk.
‫Bir göz atalım.
‫Bu bilgisayarınızla başladık.
‫Daha sonra Python ve Conda ile birlikte gelen birçok Conda indirdik.
‫Daha sonra bu araçları özellikle bir ortam içinde kurmak için Conda'yı kullandık.
‫Şimdi, buraya geri dönersek, bu adımlardan geçtik.
‫Bir önceki derste birçok Conda indirmiş ve kurmuştuk.
‫Kurulumumuzu Anaconda komut istemi aracılığıyla test ettik.
‫Bir proje klasörü örnek proje bir oluşturduk ve içine girdik ve proje klasörü içinde özel bir
‫ortam oluşturduk.
‫Yeni ortamı etkinleştirdik, böylece araçlara erişimimiz oldu.
‫Jupyter'i kurduk, ardından bir Jupyter not defteri yükledik ve ihtiyacımız olan araçlara sahip olup olmadığımızı
‫kontrol ettik.
‫Vay be.
‫Bunu kabul etmek çok zordu.
‫Gelecekteki projelerde ve derslerde bunun üzerinden geçerek bolca pratik yapmak istemiyorum.
‫Peki şimdi ne yapacağız?
‫Jupyter Notebook'umuz çalışıyor, ancak belki de günü bitirmek istiyorsunuz ve kapatmak istiyorsunuz.
‫Az önce yaptığım şey kurtarıldı.
‫Bir Jupyter Notebook'u kaydetmek için, ya bu kaydet simgesine tıklayabilirsiniz ve bu, yüklendikten sonra onu kaydedecektir
‫ya da command s veya control s veya buna benzer bir şeye basabilirsiniz.
‫Ancak kapatmak için anaconda istemimize geri döneceğiz ve control c tuşuna basacağız.
‫İşte böyle.
‫Basın kontrolü.
‫Bakın, şimdi bir çekirdek çekirdeği kapatılıyor diyor.
‫Çekirdek, Jupyter Notebook'umuzu arka planda çalıştıran şeydir.
‫Şimdi burada göreceksiniz.
‫Jüpiter 9 ile bağlantımız koptu.
‫O zaman gidelim.
‫Tamam.
‫Bu da Jupyter Notebook'umuz anlamına geliyor.
‫Artık ona bağlı değiliz.
‫Yani buraya geri döndük ve hâlâ kendi ortamımızdayız.
‫Ancak çevreyi devre dışı bırakmak için belki de dışarı çıkmak ve yeni bir çevre yaratmak istediniz.
‫Bu yüzden Conda Deactivate yazacağız.
‫Bu bizi üsse geri götürecek.
‫Şimdi, bunu neden yapmak isteyelim ki?
‫Ya da belki yeni bir ortam yaratmak istiyoruz.
‫Belki de başka bir proje üzerinde çalışmak istiyorsunuz, böyle bir örnek proje de farklı bir ortam kullanıyor.
‫Çok sayıda neden olabilir.
‫Ancak, ortamınıza nasıl geri dönersiniz?
‫Neyse ki bu kod parçasını daha önce yazmıştık.
‫Eğer yapmadıysan, sorun değil.
‫Etkinleştirmek için ikinci sırada.
‫Bak, bunu yazacağız.
‫Bu uygulama EMP'yi kesiyor.
‫Şimdi, bu, işinize geri dönüyorsanız ve projenize geri dönmek istiyorsanız geçerlidir.
‫Daniel Slash Burası örnek proje bir ortamımızı oluşturduğumuz yerdir.
‫Şimdi bu gelecekte olabilir, bir örnek olabilir, proje iki olabilir, proje üç olabilir ya da buna benzer
‫bir şey olabilir.
‫Ama burada genellikle sonda ne var.
‫Yani harekete geçirmek için.
‫Şimdi çevre.
‫Çok güzel.
‫Şimdi temelden ortamımızın etkin olmasına geri döndük, böylece Jupiter Notebook'a yazabiliriz.
‫Geri çekilin.
‫Bir Jupyter Notebook bizi ana sayfaya götürecektir.
‫İşte oldu.
‫Elimizde 2 dakika önce kaydedilmiş İsimsiz IP ve B var.
‫Şuna tıklayın.
‫Ve işte daha önceki kodumuz.
‫Böylece projemiz üzerinde çalışmaya devam edebilir, ihtiyaç duyduğumuzda kaydedebilir ve üzerinde çalışmamız gerekmediğinde
‫çıkabiliriz.
‫Üzerinde çalıştığımız her bir proje için bunu giderek daha fazla göreceğiz.
‫Unutulmaması gereken şey, bizim yaptığımızın bu olduğudur.
‫Bunu gelecek için hazırladık.
‫Bilgisayarımız var, bir proje klasörü oluşturduk, diyelim ki kalp hastalığı sınıflandırması üzerinde çalışmak istedik.
‫Bunun için bir dosya hazırlarsın.
‫Bir ortam oluşturursunuz, Conda kullanarak ihtiyacınız olan araçları yüklersiniz.
‫Tek başınıza çalışıyorsanız bunu yapmanıza gerek olmayabilir.
‫Ancak gelecekte, ekipler halinde çalıştığınızda, makine öğrenimi ekibi olarak
‫yaşadığımız en büyük zorluklardan biri, diğer insanların bizimle aynı projeler üzerinde çalışabilmesi için
‫bu ortamları paylaşmaktı.
‫Biz de öyle yaptık.
‫Bu yüzden gelecek derslerde ve projelerde aynı adımları uygulayacağız, bir proje klasörü oluşturacağız,
‫Conda kullanarak ihtiyacımız olan araçlarla bir ortam oluşturacağız.
‫Ve sonra her seferinde içeri gireceğiz, ortamımızı etkinleştireceğiz, böylece araçlara erişebileceğiz ve ardından
‫Jupyter Notebook'larda projelerimiz üzerinde çalışacağız.
‫Tamam, bu çok fazla oldu.
‫Endişelenmiyorum.
‫Ekte kaynaklar var ve isterseniz bu videoyu tekrar izleyin, adım adım gözden geçirin.
‫Adım adım kılavuz için kaynaklar bölümüne göz atın.
‫Ve eğer takılırsanız, endişelenmeyin, ben bunu çözerken pek çok kez takıldım.
‫Birkaç denememi aldı.