Anaconda reprezintă o distribuție Python concepută pentru a facilita învățarea automată, știința datelor și dezvoltarea integrată a aplicațiilor. Totuși, capacitățile sale depășesc sfera Pythonului.
Platforma oferă suport pentru biblioteci open-source esențiale, cum ar fi TensorFlow, PyTorch, SciPy și scikit-learn, care sunt larg utilizate în domeniul științei datelor și al învățării automate.
Să analizăm câteva instrumente open-source susținute de Anaconda și folosite în calculele științifice:
- OpenCV – O bibliotecă dedicată viziunii computerizate și învățării automate, compatibilă cu C++, Java și Python, și disponibilă pe toate sistemele de operare majore.
- Tensorflow – O platformă completă pentru învățarea automată, destinată antrenării modelelor ML, cu API-uri pentru Java, C++, Javascript și Python.
- Bokeh – O bibliotecă de vizualizare a datelor pentru navigatoare web, care pune la dispoziție instrumente și widget-uri pentru o înțelegere mai profundă a specificului datelor.
- Spyder – Un IDE inclus în Anaconda, care oferă un mediu complet de dezvoltare pentru specialiștii în știința datelor și învățarea automată.
- Conda – Un manager de pachete inclus în Anaconda, utilizat pentru a administra și instala pachete pentru diverse limbaje de programare, cum ar fi Python, R și Julia. Python, când este instalat independent, vine cu un manager de pachete numit pip, o alternativă la conda. Pip descarcă pachete din indexul pachetelor Python, similar cu npm pentru Python.
Aplicații ale Anaconda
Anaconda se distinge prin suportul extins pentru diverse pachete, acoperind multiple domenii, printre care:
Procesarea imaginilor
Datorită bibliotecilor precum OpenCV și scikit-image, Anaconda se afirmă ca o soluție robustă pentru proiecte de procesare a imaginilor și viziune computerizată. Manipularea, analiza, procesarea, curățarea și restaurarea imaginilor sunt doar câteva dintre operațiunile posibile cu ajutorul acestor instrumente open-source.
Analiza datelor
Ecosistemul vast de instrumente și biblioteci al Anaconda facilitează manipularea datelor, preprocesarea și obținerea de informații relevante.
Biblioteci precum Pandas și Numpy permit analiștilor să examineze, să curețe și să manipuleze datele într-un mod organizat și controlat.
Vizualizarea datelor
Holoviz, un proiect Anaconda bazat pe Python, este un instrument valoros pentru vizualizarea datelor, oferind pachete precum Panel, hvPlot și Datashader, care îmbunătățesc acuratețea și impactul vizualizărilor de date.
Vizualizarea datelor este esențială pentru comunicarea clară a conceptelor și ideilor prin intermediul datelor. Reprezentările vizuale eficiente facilitează luarea deciziilor, evidențiind modelele ascunse în date.
Învățarea automată
Pentru proiectele de învățare automată, Anaconda oferă biblioteci precum Tensorflow, Pytorch și scikit-learn.
Procesarea limbajului natural
Anaconda oferă un mediu ideal pentru cercetătorii și dezvoltatorii NLP, permițându-le să testeze o varietate de algoritmi și strategii. Biblioteci NLP acceptate includ NLTK, gensim și spaCy.
În concluzie, Anaconda este un pachet complet care integrează instrumente și biblioteci esențiale pentru știința datelor și învățarea automată.
Acum, să explorăm procesul de instalare al Anaconda.
Instalarea Anaconda
Condiții prealabile
Spațiu liber pe disc de cel puțin 5 GB.
Instalarea Anaconda se realizează prin descărcarea unui script bash, verificarea hash-ului acestuia și rularea ulterioară.
#1. Descărcarea scriptului
Scriptul de instalare poate fi descărcat de pe site-ul oficial Anaconda. Pentru a descărca o versiune mai veche, puteți utiliza comanda „curl”. Arhivele de scripturi bash pentru toate versiunile Anaconda sunt disponibile aici.
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
#2. Verificarea hash-ului sha256
După descărcare, verificați hash-ul fișierului comparându-l cu cel specificat aici. Această verificare este esențială pentru a garanta că fișierul nu a fost modificat și pentru a preveni executarea de scripturi malițioase.
Pentru aceasta, aveți nevoie de numele fișierului scriptului bash. Puteți obține acest nume folosind comanda ls.
Obțineți hash-ul folosind următoarea comandă:
sha256sum your_bash_script_filename
Comparați hash-ul obținut cu cel listat pe site-ul Anaconda pentru tipul specific de instalare. Dacă se potrivesc, puteți continua!
#3. Executarea scriptului bash
Executați scriptul bash cu următoarea comandă:
bash bash_script_name.sh
Vi se va cere să acceptați termenii licenței. Introduceți „da” pentru a continua. Apoi, vi se va solicita să confirmați locația de instalare.
Instalarea va începe. La final, veți primi un mesaj pentru a inițializa Anaconda folosind comanda conda init. Tastați „da” dacă doriți să faceți acest lucru.
#4. Activarea Anaconda
Pentru a activa Anaconda mai târziu, utilizați următoarea comandă:
source <calea de instalare conda>/bin/activate
Apoi, rulați conda init. Trebuie să reporniți terminalul după aceea.
#5. Adăugarea PATH la instalarea Anaconda
Adăugați manual calea către instalarea Anaconda dacă ați ales să nu inițializați conda în timpul instalării. Adăugați următoarea linie în fișierul ~/.bashrc, înlocuind <calea de instalare anaconda> cu calea reală.
export PATH=<calea de instalare anaconda>/bin:$PATH
Ați instalat cu succes Anaconda pe Ubuntu! Pentru a verifica instalarea, urmați pașii de mai jos.
#6. Verificarea instalării
Reporniți terminalul și tastați conda list. Această comandă va afișa toate pachetele instalate pe sistemul dvs.
conda list
Alternativ, puteți verifica versiunea de Python instalată de Anaconda.
python --version
Configurarea mediilor
Mediile din Anaconda permit izolarea diferitelor instalări de Python și alte pachete specifice fiecărui proiect. Fiecare mediu este ca o „cutie izolată” cu propria versiune de Python și set de pachete.
#1. Crearea mediilor
La prima activare a Anaconda, vă aflați în mediul de bază, indicat prin cuvântul (base) înaintea căii terminalului.
Pentru a crea un mediu nou, utilizați următoarea comandă, înlocuind <<nume_mediu>> cu numele dorit:
conda create --name <<nume_mediu>>
Veți vedea rezultatele următoare în timpul creării mediului.
Pentru a utiliza un anumit mediu, rulați conda activate <<nume_mediu>>.
Numele mediului va apărea înaintea căii terminalului.
#2. Crearea mediilor cu pachete
Puteți specifica și versiunea Python care va fi utilizată în noul mediu în timpul creării.
conda create --name <<nume_mediu>> python=<<versiune_python>>
Pentru a utiliza cea mai recentă versiune de Python:
conda create --name <<nume_mediu>> python
#3. Listarea tuturor mediilor
Pentru a lista toate mediile disponibile, folosiți următoarea comandă în terminal:
conda env list
Concluzie
Anaconda este un instrument valoros pentru calculele științifice, oferind managementul mediilor, pachete preinstalate și un ecosistem prietenos pentru dezvoltatori.
Specialiștii în știința datelor și cercetătorii pot profita de aceste facilități, concentrându-se pe analiza și cercetarea datelor, fără a se preocupa de aspectele tehnice ale software-ului.
Vreți să începeți o carieră în știința datelor și învățarea automată? Iată câteva resurse care vă pot ajuta să porniți la drum.