机器学习入门 环境搭建
# Introducción al Aprendizaje Automático - Configuración del Entorno
## Entorno Anaconda
Optamos por utilizar Anaconda para configurar el entorno de aprendizaje automático. Por un lado, añade muchos paquetes de ciencia de datos comunes como Numpy, TensorFlow, entre otros, e incluye también los módulos en los que dependen; por otro lado, permite gestionar y cambiar los entornos de ejecución de manera más conveniente. En pocas palabras, Anaconda es un entorno de programación de ciencia de datos todo en uno.
Descarga Anaconda en: <https://www.anaconda.com/download>
Una vez instalado, ¿por dónde empezar? Puedes seguir este curso oficial paso a paso: [**Comenzar con Anaconda**](https://freelearning.anaconda.cloud/get-started-with-anaconda), o simplemente seguir los siguientes pasos de forma concisa.
Después de la instalación, puedes verificar el estado de la instalación y la lista de paquetes integrados escribiendo el comando `conda list` en la interfaz de línea de comandos Anaconda Prompt.
Se recomienda crear un entorno virtual para poder cambiar fácilmente a otro en caso de problemas, sin necesidad de desinstalar e instalar de nuevo:
```console
conda create --name NEW_ENV_NAME
conda activate NEW_ENV_NAME
El canal por defecto de conda es defaults, pero este canal no contiene todos los paquetes de código necesarios, por lo que se recomienda cambiarlo a conda-forge:
A continuación, dentro de este entorno virtual, instala algunos paquetes comunes:
Finalmente, inicia JupyterLab:
Paquete de Herramientas de Aprendizaje Automático scikit-learn
En los siguientes artículos, usaremos scikit-learn para iniciarnos en el aprendizaje automático. scikit-learn (sklearn) incluye algoritmos básicos y comunes de aprendizaje automático como clasificación, regresión, reducción de dimensionalidad, clustering, así como módulos de extracción de características, procesamiento de datos, evaluación de modelos, siendo ideal para principiantes.
Referencias y Agradecimientos
- "AI Winning: Introducción mínima al aprendizaje automático"
- Anaconda
- scikit-learn ```
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