В этом посте я опишу следующие шаги, которые вам нужно пройти, чтобы подготовиться к машинному обучению. Просмотрите и выполните все шаги. Некоторые люди могут найти задачи очень сложными, но выполняйте их медленно, и вы легко сможете это сделать. Существует ряд хороших руководств по установке, но я обнаружил, что мне приходится рыться в разных ресурсах, чтобы все было установлено правильно. Цель данной статьи - собрать все необходимые ресурсы в одном месте.

Настройка вашей операционной системы

  • Минимальные системные требования для ноутбука, который будет использоваться для курса машинного обучения, - это 64-разрядная система, минимум 6 ГБ ОЗУ (предпочтительно 8 ГБ) и 16 ГБ (он будет работать как флэш-память), процессор i3 и выше.
  • Вы можете использовать Windows / Mac OS / Ubuntu 18.04 во время работы с программой. Однако я настоятельно рекомендую вам использовать Ubuntu / Mac OS.

Mac OS

Мы будем использовать HomeBrew для установки пакетов и управления ими.

Ubuntu 16.04 или выше

Вы уже используете Ubuntu? Просто убедитесь, что вы используете 16.04 LTS или выше и все настроено.

Сначала загрузите Ubuntu 18.04 LTS, последнюю версию Ubuntu с долгосрочной поддержкой. Затем создайте загрузочную USB-флешку с Ubuntu ISO. Вы можете следовать официальным инструкциям Ubuntu здесь, если вы используете macOS, или здесь, если вы работаете в Windows. Загрузив ISO-образ Ubuntu на USB-накопитель, вставьте его в новую сборку и включите компьютер. Чтобы установить Ubuntu, вам нужно будет получить доступ к меню загрузки, которое для меня является клавишей F11, и выбрать загрузку с USB-накопителя. Оттуда вы можете просто следовать инструкциям по установке на экране. Вы также можете обратиться к вики-странице сообщества Ubuntu Краткое руководство: установка Ubyntu с USB-накопителя для получения дополнительных сведений.

Окна

Вы можете использовать любую версию Windows: Win7, Win8 / 8.1 или Win10.

  • Если вы работаете в Windows и хотите запустить Ubuntu, вы можете создать систему с двойной загрузкой. Вот - руководство для начинающих.
  • Использование VMWare для запуска Ubuntu 18.04 изнутри Windows не рекомендуется.

Основы

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Драйверы Nvidia

Проверьте репозиторий Proprietary GPU Drivers PPA, чтобы найти текущую версию для вашего графического процессора. Последний выпуск для серии GeForce 10 - 390.77, однако я рекомендую вам использовать 375.66 - текущую долгоживущую ветку. Установите драйвер с помощью следующих команд:

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-375

Затем перезагрузите компьютер:

sudo shutdown -r now

Чтобы дважды проверить правильность установки драйвера:

cat /proc/driver/nvidia/version

Установите Python с помощью Anaconda

Дистрибутив Anaconda - это самый простой способ установить Python вместе с наиболее популярными библиотеками машинного обучения, которые вам понадобятся для курса. Вы можете загрузить Anaconda 3.6 или выше для своей операционной системы здесь. Я выбираю версию Python 2.7, но вы можете выбрать любую версию, которую хотите использовать в качестве Python по умолчанию:

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
Output
Welcome to Anaconda3 5.2.0 (by Continuum Analytics, Inc.)

In order to continue the installation process, please review the license agreement.
Please, press ENTER to continue

Нажмите ENTER, чтобы продолжить, а затем нажмите ENTER, чтобы прочитать лицензию. Когда вы закончите читать лицензию, вам будет предложено утвердить условия лицензии:

Output
Do you approve the license terms? [yes|no]

Если вы согласны, введите да.

На этом этапе вам будет предложено выбрать место для установки. Вы можете нажать ENTER, чтобы принять местоположение по умолчанию, или указать другое местоположение, чтобы изменить его.

Output
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/makrand/anaconda3
  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below
[/home/makrand/anaconda3] >>>

Процесс установки продолжится, это может занять некоторое время. По завершении вы получите следующий результат:

Output
...
installation finished.
Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your /home/makrand/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>

Введите yes, чтобы использовать команду conda. Далее вы увидите следующий результат:

Output
Prepending PATH=/home/makrand/anaconda3/bin to PATH in /home/makrand/.bashrc
A backup will be made to: /home/makrand/.bashrc-anaconda3.bak
...

Чтобы активировать установку, вы должны создать файл ~. / Bashrc:

$ source ~/.bashrc

Как только вы это сделаете, вы можете проверить свою установку, используя команду conda, например, с помощью list:

$ conda list

Вы получите вывод всех пакетов, доступных вам при установке Anaconda:

Output
# packages in environment at /home/makrand/anaconda3:
#
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0            py36he11e457_0  
alabaster                 0.7.10           py36h306e16b_0  
anaconda                  5.0.1            py36hd30a520_1
...

Теперь, когда Anaconda установлена, мы можем перейти к настройке сред Anaconda.

Настройка сред Anaconda

Виртуальные среды Anaconda позволяют вам упорядочивать проекты по версиям Python и необходимым пакетам. Для каждой настраиваемой среды Anaconda вы можете указать, какую версию Python использовать, и можете хранить все связанные файлы программирования вместе в этом каталоге.

Во-первых, мы можем проверить, какие версии Python доступны для использования:

$ conda search “^python$”

Вы получите выходные данные с различными версиями Python, на которые вы можете настроить таргетинг, включая версии Python 3 и Python 2. Поскольку в этом руководстве мы используем Anaconda с Python 3, у вас будет доступ только к версиям пакетов Python 3.

Давайте создадим среду, используя самую последнюю версию Python 3. Мы можем добиться этого, присвоив версию 3 аргументу python. Мы назовем среду my_env, но вы, вероятно, захотите использовать более описательное имя для своей среды, особенно если вы используете среды для доступа к нескольким версиям Python.

$ conda create --name my_env python = 3

Мы получим вывод с информацией о том, что загружено и какие пакеты будут установлены, а затем предложим продолжить с помощью y или n. Если вы согласны, введите y.

Утилита conda теперь получит пакеты для среды и сообщит вам, когда она будет завершена.

Вы можете активировать новую среду, набрав следующее:

$ source activate my_env

Когда ваша среда активирована, префикс командной строки изменится:

(my_env) makrand@ubuntu:~$

В среде вы можете убедиться, что используете ту версию Python, которую намеревались использовать:

(my_env) makrand@ubuntu:~$ python --version
Output
Python 3.6.0 :: Continuum Analytics, Inc.

Когда вы будете готовы деактивировать среду Anaconda, вы можете сделать это, набрав:

(my_env) makrand@ubuntu:~$ source deactivate

Настройка системы контроля версий (Git и GitHub)

Два сообщения в блоге:

Предварительно прочитанные материалы для машинного обучения

Начальный уровень

Это для учащихся, не имеющих опыта работы в области математики и статистики, или для тех, кто нуждается в переподготовке по базовым темам.

Линейная алгебра

Статистика

Промежуточный уровень

Если вы хорошо разбираетесь в основах линейной алгебры и статистики, вы можете пропустить материалы уровня для начинающих и сосредоточиться на этих темах. Учащиеся, завершившие начальный уровень, могут продолжить изучение этого материала.

Линейная алгебра

Статистика

Программирование

Машинное обучение

Блоги для подписки

Ребята, я рекомендую вам подписаться на два блога: