데이터 과학 잠금 해제 잠재적 인 머신 러닝 및 데이터 분석 Jupyterlab

소개

Jupyterlab은 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 전 세계적으로 분석가들 사이에서 빠르게 좋아하는 사람이되었습니다. 이 강력한 웹 기반 IDE는 데이터 분석, 기계 학습 및 시각화를위한 유연하고 대화식 환경을 제공하여 전문가와 애호가 모두에게 중요한 도구가됩니다. 이 안내서는 데이터 과학 및 기계 학습에서 Jupyterlab의 주요 역할을 탐구하며, 생산성 향상을위한 장점, 설정, 핵심 기능 및 모범 사례를 다루고 있습니다. 데이터 과학 및 ML에 대해 jupyterlab을 선택하는 이유는 무엇입니까? jupyterlab은 대화식 컴퓨팅 기능으로 인해 탁월하여 실시간 코드 실행, 수정 및 결과보기가 가능합니다. 이 상호 작용은 데이터 과학 및 머신 러닝, 데이터, 알고리즘 및 시각화 실험을 가속화하는 데 변형 적입니다. 노트북 구조는 코드, 마크 다운 및 시각화를 완벽하게 통합하고 탐색 적 데이터 분석 (EDA)에 중요하고 매력적인 데이터 이야기를 만드는 데 중요합니다. 이것은 시각적으로 매력적이고 논리적으로 구조화 된 보고서의 생성을 용이하게합니다. 풍부한 확장 생태계를 통해 광범위한 커스터마이징이 가능합니다. 시각화 도구 (Plotly, Bokeh)에서 데이터 처리 및 기계 학습 라이브러리에 이르기까지 Jupyterlab은 다양한 워크 플로에 적응합니다.

jupyterlab을 시작하는

설치 :

아나 콘다 : 권장 접근법은 단순화 된 설정을 위해 파이썬, 주기체 및 필수 데이터 과학 패키지 인 아나 콘다 (Anaconda)를 사용하는 것입니다.

pip :

또는 를 사용하여 직접 설치하십시오. 이는 사용자 정의 패키지 관리를 선호하는 사용자에게 적합한보다 간소화 된 설치를 제공합니다.

시작 및 인터페이스 내비게이션 :

설치 후 터미널의 명령을 통해 jupyterlab을 시작하십시오. jupyterlab 대시 보드는 다음을 제공합니다

파일 브라우저 :

프로젝트 파일 및 디렉토리 관리 명령 팔레트 :

access jupyterlab 명령을 효율적으로 액세스하십시오 코드 및 마크 다운 셀 :

코드를 실행하고 노트북 내에서 설명 텍스트를 추가하십시오. 데이터 과학 및 ML 환경 설정 가상 환경 :

가상 환경을 만듭니다 ( 또는 사용) 프로젝트 종속성을 분리하여 프로젝트 자체 포함을 보장합니다.

필수 라이브러리 :

numpy :
• 배열 및 행렬을 사용한 수치 컴퓨팅의 경우 판다 : 효율적인 데이터 조작 및 청소의 경우 Matplotlib & Seaborn : 다양한 시각화를 만들기위한
• Scikit-Learn : 포괄적 인 머신 러닝 라이브러리 텐서 플로우 & 케라 : 딥 러닝 프로젝트의 경우
파일 구성 :
• 관리 가능하고 이해할 수있는 프로젝트를위한 구조화 된 파일 구성 (예 : , , 폴더)을 유지합니다. jupyterlab
를 사용한 탐색 데이터 분석 (EDA) 데이터로드 및 검사 :
• 팬더를 사용한 데이터 가져 오기 : 구조와 품질을 이해하려면 , 및 를 사용하여 데이터를 검사하십시오. 데이터 시각화 :
• Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 시각화를 만듭니다 : EDA의 통찰력 : EDA는 ML 모델에 중요한 기능을 보여주고 필요한 데이터 변환을 식별하고 후속 데이터 과학 단계를 안내합니다. 머신 러닝 모델을 구축하고 평가합니다 데이터 전처리 :
Scikit-Learn의 전처리 도구를 사용하여 데이터 준비 :

모델 훈련 : 간단한 선형 회귀 모델을 훈련시킵니다 : 모델 평가 : data src 적절한 메트릭 (MSE, 정확도, 정밀도, 리콜, roc-auc)을 사용하여 모델 성능 평가. notebooks 고급 머신 러닝 워크 플로우 models

딥 러닝 : 딥 러닝 프로젝트를 위해 텐서 플로 및 파이 토치 통합. 대형 데이터 세트 : 대형 데이터 세트를 처리하고 코드 성능을 최적화하기 위해 Dask와 같은 도구를 활용하십시오. 공동 작업 : 원활한 협업 및 결과 공유를위한 git 통합 및 노트북 수출 기능을 활용합니다. 모범 사례

마크 다운 셀과 코드 세분화를 사용하여 논리적으로 노트북을 구성합니다 Jupyter Magic Commands (,

, , )를 활용합니다 성능 최적화를 위해 디버깅 및 프로파일 링 기술을 사용하십시오 jupyterlab의 미래

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data/sample.csv')

Jupyterlab의 기능은 새로운 확장 및 통합으로 계속 확장되고 있습니다. Jupyterhub와 같은 도구는 팀 협업을 향상시키는 반면 클라우드 통합은 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 데이터 과학 및 기계 학습 분야의 Jupyterlab의 미래는 유망합니다.

결론 data.head() data.info() jupyterlab은 노트북의 상호 작용을 Python 라이브러리의 강도와 결합하여 데이터 과학 및 기계 학습을위한 강력한 플랫폼입니다. 기본 모델에서 고급 딥 러닝에 이르기까지 Jupyterlab은 효율적이고 협업하며 재현 가능한 데이터 과학 워크 플로우를 강화합니다.

위 내용은 데이터 과학 잠금 해제 잠재적 인 머신 러닝 및 데이터 분석 Jupyterlab의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!