Anaconda: Комплексний інструмент для науки про дані та машинного навчання
Anaconda – це потужний дистрибутив Python, що широко використовується у сферах машинного навчання, аналізу даних та інтегрованого середовища розробки. Однак, її можливості не обмежуються лише мовою Python.
Платформа пропонує підтримку численних бібліотек з відкритим кодом, таких як TensorFlow, PyTorch, SciPy, scikit-learn та інших, які є ключовими для обробки даних та розробки моделей машинного навчання.
Розглянемо деякі інструменти з відкритим кодом, інтегровані в Anaconda, які сприяють науковим обчисленням:
- OpenCV – це бібліотека для комп’ютерного зору та машинного навчання, написана на C++, Java та Python. Вона є кросплатформенною та підтримує всі основні операційні системи.
- TensorFlow – це комплексна платформа для машинного навчання, що дозволяє створювати та навчати моделі з використанням API для Java, C++, Javascript та Python.
- Bokeh – це бібліотека для візуалізації даних у веб-браузерах, що надає різноманітні інструменти та віджети для покращення візуального представлення даних.
- Spyder – інтегроване середовище розробки (IDE), що постачається разом з Anaconda. Воно забезпечує повний набір інструментів для розробників, що працюють з даними та машинним навчанням.
- Conda – це менеджер пакетів, який є частиною Anaconda. Він використовується для керування та встановлення пакетів для різних мов програмування, включаючи Python, R та Julia. Для Python, встановленого окремо, існує менеджер пакетів pip, який є альтернативою conda. Pip завантажує пакети з індексу пакетів Python, аналогічно до npm, але для Python.
Сфери застосування Anaconda
Багатство Anaconda полягає в її широкій підтримці різноманітних пакетів, які можна використовувати в різних галузях:
Обробка зображень
Завдяки підтримці бібліотек, таких як OpenCV і scikit-image, Anaconda є ефективним інструментом для обробки зображень та реалізації проектів комп’ютерного зору. За допомогою цих бібліотек з відкритим кодом можна здійснювати різноманітні операції із зображеннями, зокрема аналіз, обробку, очищення, відновлення та багато іншого.
Аналіз даних
Надійна екосистема бібліотек та інструментів Anaconda забезпечує широкі можливості для маніпулювання даними, їх попередньої обробки та виявлення важливої інформації.
Бібліотеки, такі як Pandas і Numpy, дозволяють фахівцям з обробки даних аналізувати, очищати та маніпулювати даними в структурований та контрольований спосіб.
Візуалізація даних
Проект Anaconda під назвою Holoviz є набором інструментів для візуалізації даних на основі Python. Він включає Panel, hvPlot, Datashader та інші пакети Python, що роблять візуалізацію даних більш ефективною та точною.
Візуалізація даних є надзвичайно цінною для наочного представлення ідей та концепцій, що випливають з даних. Ефективні візуалізації допомагають покращити процес прийняття рішень, виявляючи закономірності в даних.
Машинне навчання
Anaconda пропонує такі бібліотеки для проектів машинного навчання, як Tensorflow, Pytorch і scikit-learn.
Обробка природної мови
Для фахівців та розробників у галузі обробки природної мови Anaconda створює сприятливе середовище для експериментів з різними алгоритмами та стратегіями. Серед підтримуваних бібліотек NLP є NLTK, gensim та spaCy.
Отже, Anaconda — це набір інструментів та бібліотек, корисних для науки про дані та машинного навчання.
З огляду на це, розглянемо процес встановлення Anaconda.
Встановлення Anaconda
Вимоги
Мінімум 5 ГБ дискового простору
Anaconda можна встановити, завантаживши інсталятор, який є сценарієм bash, перевіривши його хеш та запустивши.
#1. Завантаження скрипту
Ви можете завантажити інсталятор з офіційного сайту Anaconda. Якщо потрібна старіша версія, скористайтеся ‘curl’. Скрипти bash для всіх випусків Anaconda доступні тут.
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
#2. Перевірка хешу sha256
Після завантаження необхідно перевірити хеш файлу, порівнявши його з хешем, вказаним на офіційному сайті. Ця перевірка важлива для гарантії цілісності файлу та захисту від виконання зловмисного коду.
Для цього потрібно знати назву завантаженого сценарію bash. Назву можна отримати командою `ls`.
Отримайте хеш за допомогою команди:
sha256sum your_bash_script_filename
Порівняйте отриманий хеш з хешем, вказаним на сайті Anaconda для відповідної версії встановлення. Якщо вони збігаються, можна продовжувати!
#3. Виконання сценарію bash
Запустіть сценарій bash командою:
bash bash_script_name.sh
Потрібно буде погодитись з ліцензією та умовами використання, ввівши “yes”. Після цього потрібно буде підтвердити місце встановлення.
Розпочнеться процес встановлення. Після успішного завершення Anaconda запропонує ініціалізацію за допомогою `conda init`. Введіть “yes” для підтвердження.
#4. Активація Anaconda
Для активації Anaconda в майбутньому скористайтеся командою:
source <conda installation path>/bin/activate
Після цього запустіть `conda init`. Потрібно буде перезапустити термінал.
#5. Додавання шляху до встановлення Anaconda
Якщо ви не ініціалізували conda під час встановлення, додайте шлях до Anaconda вручну. Додайте наступний рядок у файл `~/.bashrc`, замінивши `<шлях встановлення anaconda>` на реальний шлях.
export PATH=<anaconda installation path>/bin:$PATH
На цьому все! Anaconda успішно встановлено на Ubuntu. Перевірте встановлення, виконавши наступні кроки.
#6. Перевірка встановлення
Перезапустіть термінал та введіть `conda list`. Команда відобразить список всіх встановлених пакетів.
conda list
Або перевірте версію Python, що встановлена з Anaconda.
python --version
Налаштування середовища
Середовища в Anaconda – це зручний спосіб ізолювати різні інсталяції Python та пакетів, необхідних для окремих проектів. Кожне середовище є як окрема “коробка” зі своєю версією Python та набором потрібних пакетів.
#1. Створення середовища
Після активації Anaconda ви потрапляєте в базове середовище. Це показує ключове слово (base) перед шляхом у терміналі.
Створіть нове середовище, використовуючи команду, де `<
conda create --name <<env_name>>
При створенні середовища ви побачите наступні результати.
Щоб використовувати конкретне середовище, запустіть команду `conda activate <
Назва середовища має відображатися перед шляхом у терміналі.
#2. Створення середовища з пакетами
Під час створення середовища можна вказати версію Python, яка буде використовуватись в ньому:
conda create --name <<env_name>> python=<<python_version>>
Щоб використовувати останню версію Python, виконайте:
conda create --name <<env_name>> python
#3. Перелік всіх середовищ
Щоб отримати список усіх доступних середовищ, введіть в терміналі:
conda env list
Заключні слова
Anaconda є потужним інструментом для наукових обчислень, оскільки надає ефективне управління середовищем, попередньо встановлені пакети та комплексну екосистему для розробників.
Фахівці та дослідники в галузі обробки даних отримують значну вигоду, маючи можливість зосередитися на аналізі та дослідженні даних, не відволікаючись на технічні деталі програмного забезпечення.
Зацікавлені розпочати кар’єру у сфері науки про дані та машинного навчання? Ось ресурси для Data Science і Machine Learning, які допоможуть вам у вашій подорожі.