‫Vâng, tất cả mọi người và chào mừng đến với số không đến với đại diện Mastery ML GitHub.
‫Bây giờ nếu bạn đang xem điều này trong video mà bạn đang xem và bạn truy cập URL này tại
‫đây, github dot com chém Mr. de berk chém không hai ML tinh thông.
‫Bạn có thể nhận thấy rằng repo này đã thay đổi và đó là bởi vì khóa học này liên tục được xây
‫dựng và liên tục phát triển.
‫Và khi mọi thứ được thêm vào và thay đổi, cấu trúc thư mục ở đây, phương tiện màu đỏ có thể thay đổi, nhưng quy
‫trình làm việc mà chúng ta sắp theo dõi sẽ không.
‫Và bây giờ là nơi làm việc cụ thể mà chúng tôi đang theo dõi trong suốt khóa học.
‫Bạn có thể nhận thấy rằng chúng tôi sử dụng Máy tính xách tay Jupyter vì Máy tính xách tay Jupyter là không gian làm việc cho
‫nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư máy học.
‫Và vì vậy nếu bạn muốn tải xuống mọi thứ trong repo GitHub này, bạn có thể làm theo bản sao hoặc
‫tải xuống một phần nhỏ tại đây.
‫Nhưng có thể bạn muốn làm việc trên một sổ ghi chép cụ thể.
‫Bạn không muốn mọi thứ, vì vậy bạn chỉ muốn truy cập vào một sổ ghi chép.
‫Có thể đó là một phần của bài tập hoặc bài tập.
‫Hãy để tôi chỉ cho bạn cách bạn có thể làm điều đó.
‫Giả sử chúng ta muốn làm vở bài tập về gấu trúc.
‫Chúng tôi muốn làm việc trên đó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhấp vào cái này.
‫Bài tập về gấu trúc.
‫Chúng tôi có URL này ở đây.
‫Nếu chúng ta muốn tải xuống một thư mục cụ thể này hoặc một tệp cụ thể này, chúng ta có thể nhấp vào
‫nút thô này.
‫Và sau đó những gì chúng tôi sẽ làm là đưa ra tất cả văn bản này, nhưng điều đó thực sự không có ý nghĩa
‫đối với chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tìm cách để làm cho nó có ý nghĩa.
‫Chúng tôi sẽ truy cập trang lưu tệp và tôi có một thư mục trên máy tính để bàn của mình có tên là khóa học ML và tôi sẽ lưu tệp này
‫vào thư mục khóa học ML của mình, nơi tôi đang làm việc trên tất cả các tài liệu của khóa học.
‫Bạn có thể có một số loại thư mục như thế này và tôi sẽ lưu nó vào thư mục dự án mẫu.
‫Tôi sẽ giữ nó với tên tệp đó.
‫Vì vậy, Save Beautiful sẽ tải xuống và tôi sẽ mở một thiết bị đầu cuối.
‫Hãy xem cách chúng tôi truy cập vào một Máy tính xách tay Jupyter cụ thể đó.
‫Vì vậy, những gì tôi sẽ làm, tôi sẽ thay đổi thư mục sang máy tính để bàn của tôi, sau đó đến thư mục khóa học ML của tôi và sau
‫đó một lần nữa vào thư mục dự án mẫu nơi tôi vừa tải xuống.
‫Nếu tôi nhấn LHS, tôi sẽ có các bài tập về gấu trúc IP, văn bản IP NB, là tệp văn bản này ở đây.
‫Vì vậy, làm thế nào tôi sẽ truy cập này để làm việc trên nó?
‫Điều tôi sẽ phải làm là kích hoạt môi trường anaconda của mình.
‫Vì vậy, nếu tôi tiếp tục kích hoạt và nếu bạn không chắc điều này có nghĩa là gì, đừng lo lắng, chúng tôi cũng sẽ đề cập đến
‫vấn đề này.
‫Tôi chỉ chỉ cho bạn cách bạn truy cập một sổ ghi chép cụ thể.
‫Vì vậy, một môi trường khác trong bản tóm tắt Anaconda là một tập hợp các công cụ để làm việc trên các dự án khoa học
‫dữ liệu và học máy.
‫Vì vậy, người dùng của tôi được lưu trữ ở đây.
‫Daniel Desktop ML Khóa học.
‫Cửa dự án mẫu cửa sổ kết thúc.
‫Vì vậy, nó là tập tin nhỏ này ở đây.
‫Đây là những gì tôi đang cố gắng kích hoạt.
‫Bây giờ, nhấn enter ở đó.
‫Bạn sẽ nhận thấy nó thay đổi từ cơ sở sang đường dẫn tệp này ở đây.
‫Xinh đẹp.
‫Và vì tôi đã kích hoạt môi trường của mình, tôi có thể truy cập công cụ Jupyter Notebook.
‫Vì vậy, nếu tôi nhấn đó.
‫Thao tác này sẽ tải lên máy chủ Jupyter Notebook đang chạy trên máy tính của tôi.
‫Và bạn có thể nhận thấy chúng tôi có các bài tập cho gấu trúc.
‫Đây là tệp mà chúng tôi đã tải xuống trước đó ở đây.
‫Bài tập về gấu trúc, chấm IP, Y notebook và B là notebook.
‫Và chúng tôi có một số cái khác ở đây mà tôi có một biểu tượng hơi khác.
‫Đúng.
‫Vì vậy, IP và B này là viết tắt của I Python Notebook hoặc Jupyter Notebook.
‫Bây giờ, làm thế nào chúng ta sẽ chuyển đổi nó thành một trong những thứ này?
‫Hãy xem nào.
‫Chúng tôi chỉ mở ra điều này.
‫Một cách dễ dàng để làm điều đó là chỉ cần thay đổi loại bỏ phần mở rộng văn bản dấu chấm và nhấp vào OK, sau
‫đó nhấn các lệnh.
‫Hoặc thực sự chúng tôi thậm chí không cần phải làm điều đó.
‫Nó sẽ tự động cập nhật.
‫Chúng tôi trở lại đây.
‫Xinh đẹp.
‫Bạn nhận thấy rằng các bài tập của gấu trúc IP và B bây giờ đã được thay đổi thành biểu tượng cuốn sách nhỏ này.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đóng nó và mở lại sổ ghi chép này.
‫Những gì chúng ta có thể thấy là chúng ta có một sổ ghi chép cá nhân.
‫Tải xuống từ GitHub.
‫Và đang chạy trên máy tính của chúng tôi bây giờ nếu chúng tôi kiểm tra xem điều này có hoạt động không, nhập gấu trúc là PD shift và enter.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, ô đó được chạy mà không có lỗi.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể xóa nó bởi vì chúng tôi không cần nó.
‫Bây giờ bạn có thể đang nghĩ nếu bạn chỉ trải qua điều này, bạn có thể nghĩ, Chà, Daniel, đó là
‫một loạt các bước.
‫Nhưng đừng lo lắng, khi bạn làm việc trong suốt khóa học, bạn sẽ ngày càng quen thuộc hơn với loại quy
‫trình làm việc mà chúng tôi vừa trải qua.
‫Tuy nhiên, nếu bạn muốn bắt đầu nhanh hơn, có một cách khác.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ quay lại đây.
‫Và một cách bạn có thể làm điều đó là đi vào.
‫Cho dù bạn muốn mở sổ ghi chép nào.
‫Chúng tôi sẽ sao chép URL.
‫Vì vậy, trong trường hợp này, nó giống hệt như trước khi gấu trúc thực hiện các bài tập chấm IP và B, và chúng ta
‫sẽ chuyển sang một công cụ nhỏ gọi là CoLab.
‫Và bây giờ điều này được thực hiện bởi Google.
‫Và vì vậy những người ở Google đã gặp phải vấn đề này giống như chúng tôi đang gặp phải bây giờ.
‫Và máy tính xách tay Jupyter, tuyệt vời như vậy, có thể hơi khó khăn một chút để bắt đầu chạy
‫và vì vậy, Google đã làm những gì họ đã tạo ra một công cụ có tên CoLab, về cơ bản là Máy
‫tính xách tay Jupyter trong Google Drive.
‫Vì vậy, bạn sẽ cần một tài khoản Google để thực hiện quy trình nhỏ này.
‫Nhưng những gì bạn có thể làm là truy cập trang web này tại đây và những gì chúng tôi có thể thấy,
‫chúng tôi có ổ đĩa Google của tôi ở đó, nhưng chúng tôi cũng có GitHub để tôi có thể sao chép URL này của thực hành Pandas này.
‫Jupyter Notebook, quay lại CoLab, chuyển đến tab GitHub và nhập URL vào đó.
‫Và nếu mọi thứ hoạt động bình thường, Code Lab sẽ tự động lấy tất cả thông tin này từ
‫Jupyter Notebook trên GitHub.
‫Ah.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tôi nên nhấn enter khi tôi nhấn vào đó.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi vào đây, đây là cái chúng tôi muốn.
‫Vì vậy, có một chút nhỏ cho bạn.
‫Đảm bảo bạn nhấn enter khi sao chép liên kết.
‫Và chúng tôi đã có nó.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có Sổ tay Jupyter của chúng tôi từ đây.
‫Trong một sổ ghi chép Jupyter của Google CoLab về cơ bản, chúng chạy hoàn toàn giống nhau về cơ bản, chúng trông hơi khác một
‫chút so với sổ ghi chép Jupyter truyền thống, nhưng điều này là do chúng có kiểu dáng của Google.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi nhập khẩu, chúng tôi chạy mã chính xác đó, nhập gấu trúc dưới dạng PD.
‫Cảnh báo.
‫Sổ ghi chép này không phải là tác giả của Google.
‫Sổ ghi chép này đã được tải từ GitHub có thể yêu cầu truy cập dữ liệu của bạn được lưu trữ trong Google hoặc chấm đỏ
‫và thông tin đăng nhập.
‫Vui lòng xem lại mã nguồn trước khi thực hiện sổ ghi chép này.
‫Vì vậy, đó là một cái gì đó bạn có thể phải.
‫Nếu có bất kỳ cảnh báo nào như vậy, hãy đảm bảo rằng bạn đã đọc qua chúng.
‫Nhưng nếu không, bạn có thể nhận thấy rằng sổ ghi chép này đang hoạt động hoàn hảo sau
‫khi chỉ sao chép URL từ GitHub và nhập nó vào nghiên cứu chuyên mục.
‫Google. com.
‫Và nếu bạn muốn mở thứ gì đó trên github, hãy sao chép URL, nhấn enter rồi nhấp vào sổ ghi chép bạn
‫muốn mở.
‫Trong trường hợp này, chúng tôi chỉ mở cùng một cái.
‫Sau đó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi có thể bắt đầu chạy mã hóa một cách dễ dàng và dễ dàng.
‫Vì vậy, đó chỉ là một chút nhỏ.
‫Hãy nhớ rằng, nếu bạn tham khảo lại GitHub e-mail chính không hai và nó trông hơi khác so với những gì
‫bạn đã thấy trong video này, đừng quá lo lắng.
‫Đó chỉ là vì khi chúng tôi tiếp tục, chúng tôi đang cập nhật nó và liên tục thêm nội dung mới và cập nhật.