Για να ξεκινήσετε τοπικά ένα σημειωματάριο Jupyter, πρέπει να ακολουθήσετε μερικά βήματα. Το σημειωματάριο Jupyter είναι μια εφαρμογή web ανοιχτού κώδικα που σας επιτρέπει να δημιουργείτε και να μοιράζεστε έγγραφα που περιέχουν ζωντανό κώδικα, εξισώσεις, απεικονίσεις και αφηγηματικό κείμενο. Χρησιμοποιείται ευρέως στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης για διαδραστική εξερεύνηση δεδομένων, δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη.
Ακολουθεί ένας λεπτομερής οδηγός για το πώς να ξεκινήσετε ένα σημειωματάριο Jupyter τοπικά:
1. Εγκαταστήστε την Python: Πριν ξεκινήσετε με το σημειωματάριο Jupyter, πρέπει να έχετε εγκαταστήσει την Python στον τοπικό σας υπολογιστή. Το σημειωματάριο Jupyter υποστηρίζει και Python 2.x και Python 3.x. Μπορείτε να κατεβάσετε την πιο πρόσφατη έκδοση της Python από τον επίσημο ιστότοπο της Python και να ακολουθήσετε τις οδηγίες εγκατάστασης ειδικά για το λειτουργικό σας σύστημα.
2. Εγκατάσταση του Jupyter: Μόλις εγκατασταθεί η Python, μπορείτε να προχωρήσετε στην εγκατάσταση του σημειωματάριου Jupyter. Ανοίξτε μια γραμμή εντολών ή ένα τερματικό και εκτελέστε την ακόλουθη εντολή:
pip install jupyter
Αυτή η εντολή θα κατεβάσει και θα εγκαταστήσει το σημειωματάριο Jupyter μαζί με τις εξαρτήσεις του.
3. Εκκίνηση του σημειωματάριου Jupyter: Αφού ολοκληρωθεί η εγκατάσταση, μπορείτε να εκκινήσετε το σημειωματάριο Jupyter εκτελώντας την ακόλουθη εντολή στη γραμμή εντολών ή στο τερματικό:
jupyter notebook
Αυτό θα ξεκινήσει τον διακομιστή φορητού υπολογιστή Jupyter και θα ανοίξει μια νέα καρτέλα στο προεπιλεγμένο πρόγραμμα περιήγησης ιστού.
4. Δημιουργήστε ένα νέο σημειωματάριο: Στη διεπαφή σημειωματάριου Jupyter, θα δείτε ένα πρόγραμμα περιήγησης αρχείων όπου μπορείτε να πλοηγηθείτε στον κατάλογο όπου θέλετε να δημιουργήσετε το νέο σας σημειωματάριο. Για να δημιουργήσετε ένα νέο σημειωματάριο, κάντε κλικ στο κουμπί "Νέο" και επιλέξτε "Python 3" (ή οποιονδήποτε άλλο πυρήνα προτιμάτε) από το αναπτυσσόμενο μενού. Αυτό θα ανοίξει ένα νέο σημειωματάριο με ένα κενό κελί.
5. Γράψτε και εκτελέστε κώδικα: Στο σημειωματάριο, μπορείτε να γράψετε και να εκτελέσετε κώδικα Python σε μεμονωμένα κελιά. Κάθε κελί μπορεί να επεξεργαστεί κάνοντας διπλό κλικ πάνω του. Για να εκτελέσετε ένα κελί, μπορείτε να πατήσετε Shift + Enter ή να κάνετε κλικ στο κουμπί "Εκτέλεση" στη γραμμή εργαλείων. Η έξοδος του κώδικα θα εμφανιστεί κάτω από το κελί.
6. Αποθήκευση και εξαγωγή: Καθώς εργάζεστε στο σημειωματάριό σας, φροντίστε να αποθηκεύετε τις αλλαγές σας τακτικά κάνοντας κλικ στο κουμπί "Αποθήκευση" ή πατώντας Ctrl + S. Μπορείτε επίσης να εξαγάγετε το σημειωματάριό σας σε διάφορες μορφές όπως HTML, PDF ή Markdown επιλέγοντας «Αρχείο» > «Λήψη ως» από το μενού.
7. Τερματισμός του σημειωματάριου: Όταν ολοκληρώσετε την εργασία με το σημειωματάριο, μπορείτε να τερματίσετε τη λειτουργία του διακομιστή φορητού υπολογιστή Jupyter επιστρέφοντας στη γραμμή εντολών ή στο τερματικό όπου εκκινήθηκε και πατώντας Ctrl + C. Αυτό θα σταματήσει τον διακομιστή και ελευθερώστε πόρους του συστήματος.
Ακολουθώντας αυτά τα βήματα, μπορείτε να ξεκινήσετε τοπικά έναν φορητό υπολογιστή Jupyter και να ξεκινήσετε τα έργα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής εκμάθησης. Το σημειωματάριο Jupyter παρέχει ένα ισχυρό και διαδραστικό περιβάλλον για ανάλυση δεδομένων, ανάπτυξη μοντέλων και πειραματισμό.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning