Во-первых, давайте развернемся и узнаем, что на самом деле такое машинное обучение. Согласно Википедии, «Машинное обучение - это область информатики, которая дает компьютерам возможность учиться, не будучи явно запрограммированной». Итак, в нем говорится, что оно дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Это означает, что Модель, которую мы запрограммировали, уже использует любой из языков программирования, таких как python, R, Scala и т. д. обучает нашу Машину таким образом, что она учится, когда пользователь X приходит и запрашивает конкретный вопрос, для которого наша Модель была обучена.

Вы можете узнать об основах искусственного интеллекта здесь: Искусственный интеллект - вещи, которые вам нужно знать

В этом посте я буду обсуждать различные категории ИИ, такие как Data Science, Machine Learning, Neural Nets, IoT. Это всего лишь краткое введение об ИИ.

Если вы думаете, что машинным обучением могут заниматься только ведущие исследователи и разработчики со всего мира, то вы обманываете себя, и в первую очередь этот пост для вас. Этот пост разделен на три категории, в которых вы узнаете, как настроить среду для выполнения кода машинного обучения.

Настройка среды:

В Интернете доступно множество бесплатных сред, в которых вы можете сразу начать программировать, но Anaconda на базе Continuum Analytics является среда, которую каждый может использовать для программирования на Python и R. Если вы хотите программировать на Python, то Jupyter Notebook i ваше место, где у вас есть доступ к большому количеству научных и цифровых библиотек. в R

А. Установка Anaconda:

  • нажмите на эту ссылку, чтобы получить Anacondas в сети, https://www.anaconda.com/download/
  • Выберите необходимую ОС, которая у вас есть на вашем ПК (Linux, Windows, Mac)

  • После скачивания файла установите ваше программное обеспечение в систему. См. Это видео для получения дополнительной информации о том, как легко установить Anaconda.
  • Это будет ваш главный экран вашего запроса Anaconda. Это похоже на хром, где вы набиты множеством веб-страниц, но здесь есть множество различных инструментов, которые предлагает нам Anaconda, таких как Jupyter, R studio, Orange, Spyder и т. Д.

  • Что ж, поздравляем с настройкой среды для кодирования алгоритма машинного обучения.

Б. Настройка записной книжки Jupyter:

Обратите внимание, что Jupyter Notebook работает в вашем браузере, поэтому каждый раз, когда вы открываете записную книжку, вы будете перенаправляться в браузер по умолчанию. Я в основном использую Chrome, но некоторые предпочитают Mozilla Firefox из-за его своевременности.

  • Нажмите кнопку запуска для Jupyter Notebook, доступного в приглашении Anaconda.

  • После нажатия кнопки «Запустить» вы будете перенаправлены в браузер по умолчанию, который выглядит следующим образом.

  • Здесь будет показано список доступных папок в вашем каталоге.
  • Чтобы ввести код в python, нажмите New - ›python 3.

  • Теперь вы находитесь на своей первой странице среды Python. Здесь вы можете выполнить свой интерактивный код и сохранить его во время выполнения. Лучшее в Jupyter Notebooks - это то, что он автоматически сохраняется при каждом редактировании кода.

С. Настройка Spyder:

Spyder - это интерактивная среда разработки Python, предоставляющая подобные MATLAB функции в простом и легком программном обеспечении. Он также предоставляет вашему приложению готовые к использованию виджеты на чистом Python. Я большой поклонник Spyder и использую его в повседневной жизни, потому что он не только позволяет вам получить доступ ко многим библиотекам, но вы также можете переключаться между File Explorer, Variable Explorer, Ipython »Консоль и окно справки на одном экране.

Чтобы войти в Spyder, вы должны выполнить несколько простых шагов. К счастью, в Spyder есть Anaconda, поэтому вам не нужно их устанавливать, вам просто нужно запустить их, как и наш предыдущий блокнот Jupyter.

  • Нажмите кнопку запуска для Spyder, доступного в приглашении Anaconda.

  • Вы не будете перенаправлены в ваш браузер, вместо этого вы увидите такой открытый экран,

  • Правая сторона экрана - место, где вы вводите код.
  • Верхняя левая сторона экрана - место, где вы играете со своими файлами и исследуете результат. Вы также можете использовать меню «Справка», чтобы узнать свой синтаксис.
  • Нижняя левая сторона экрана - место, где вы видите результат.
  • Если вы хотите узнать больше о том, как кодировать и выполнять в Spyder, посетите Узнайте, как кодировать в Spyder.

Мы подошли к концу этого поста. В этом посте вы узнали о том, как настраивать и запускать различные среды, такие как Anaconda, Jupyter, Spyder - три основных редактора, которые следует использовать для написания кода машинного обучения.

В следующем посте я попытаюсь начать очень упрощенно объяснять алгоритмы, которые составляют основу машинного обучения.

Посетите мой веб-сайт, чтобы увидеть более интересные алгоритмы, концепции и инструменты, объясненные в упрощенной форме https://mytakeondata.wordpress.com

Поделитесь этим постом, если хотите :)