כדי להפעיל מחברת Jupyter באופן מקומי, עליך לבצע מספר שלבים. מחברת Jupyter היא יישום אינטרנט בקוד פתוח המאפשר לך ליצור ולשתף מסמכים המכילים קוד חי, משוואות, הדמיות וטקסט עלילתי. הוא נמצא בשימוש נרחב בתחום הבינה המלאכותית (AI) ולמידת מכונה לחקר נתונים אינטראקטיביים, יצירת אב טיפוס ופיתוח.
להלן מדריך מפורט כיצד להפעיל מחברת Jupyter באופן מקומי:
1. התקן את Python: לפני שתתחיל עם מחברת Jupyter, עליך להתקין את Python במחשב המקומי שלך. מחברת Jupyter תומך גם ב-Python 2.x וגם ב-Python 3.x. אתה יכול להוריד את הגרסה העדכנית ביותר של Python מהאתר הרשמי של Python ולעקוב אחר הוראות ההתקנה הספציפיות למערכת ההפעלה שלך.
2. התקן את Jupyter: לאחר התקנת Python, תוכל להמשיך להתקין את מחברת Jupyter. פתח שורת פקודה או מסוף והפעל את הפקודה הבאה:
pip install jupyter
פקודה זו תוריד ותתקין את מחברת Jupyter יחד עם התלות שלה.
3. הפעל את מחברת Jupyter: לאחר השלמת ההתקנה, תוכל להפעיל את מחברת Jupyter על ידי הפעלת הפקודה הבאה בשורת הפקודה או במסוף:
jupyter notebook
פעולה זו תפעיל את שרת המחברת Jupyter ותפתח כרטיסייה חדשה בדפדפן האינטרנט המוגדר כברירת מחדל.
4. צור מחברת חדשה: בממשק המחברת Jupyter, תראה דפדפן קבצים שבו תוכל לנווט אל הספרייה שבה תרצה ליצור את המחברת החדשה שלך. כדי ליצור מחברת חדשה, לחץ על כפתור "חדש" ובחר "Python 3" (או כל ליבה אחרת שתעדיף) מהתפריט הנפתח. פעולה זו תפתח מחברת חדשה עם תא ריק.
5. כתוב והפעל קוד: במחברת, ניתן לכתוב ולהפעיל קוד Python בתאים בודדים. ניתן לערוך כל תא על ידי לחיצה כפולה עליו. כדי להפעיל תא, אתה יכול ללחוץ על Shift + Enter או ללחוץ על כפתור "הפעלה" בסרגל הכלים. הפלט של הקוד יוצג מתחת לתא.
6. שמור וייצוא: בזמן שאתה עובד על המחברת שלך, הקפד לשמור את השינויים שלך באופן קבוע על ידי לחיצה על כפתור "שמור" או לחיצה על Ctrl + S. אתה יכול גם לייצא את המחברת לפורמטים שונים כמו HTML, PDF או Markdown על ידי בחירת "קובץ" > "הורד בשם" מהתפריט.
7. כבה את המחברת: כשתסיים לעבוד עם המחברת, תוכל לכבות את שרת המחברת Jupyter על ידי חזרה לשורת הפקודה או למסוף שבו הוא הושק ולחיצה על Ctrl + C. זה יעצור את השרת ו לפנות משאבי מערכת.
על ידי ביצוע שלבים אלה, תוכל להפעיל מחברת Jupyter באופן מקומי ולהתחיל בפרויקטים של AI ולמידת מכונה שלך. מחברת Jupyter מספקת סביבה עוצמתית ואינטראקטיבית לניתוח נתונים, פיתוח מודלים וניסויים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning