Exécuter des exercices de programmation localement

Les exercices de programmation du cours d'initiation au Machine Learning peuvent être téléchargés sous forme de notebooks Jupyter (.ipynb). Pour exécuter ces exercices sur votre ordinateur, procédez comme suit :

  1. Téléchargez des exercices.
  2. Installez et exécutez Jupyter :
  3. Exécutez les exercices

Télécharger des exercices

Téléchargez le fichier ZIP des exercices ici :

http://download.mlcc.google.com/mledu-exercises/mlcc-exercises_fr.zip

Ensuite, décompressez les fichiers à l'emplacement de votre choix.

Enfin, installez et exécutez Jupyter en suivant les instructions ci-dessous, selon votre système d'exploitation.

Installer et exécuter Jupyter sur Windows

  1. Accédez à la page https://www.anaconda.com/download, puis installez la version Python 3.6 d'Anaconda. Nos exercices ne fonctionneront pas sur la version 2.7 de Python.
  2. Une fois l'installation effectuée, ouvrez Anaconda Prompt depuis le menu Démarrer, puis saisissez les commandes suivantes :

    conda create -n mlcc pip python=3.6
    conda activate mlcc
    pip install  --ignore-installed --upgrade \
      tensorflow matplotlib pandas sklearn scipy seaborn
    
  3. Attendez que tous les modules soient installés, puis ouvrez Anaconda Navigator depuis le menu Démarrer. Dans le navigateur :

    1. Basculez vers l'environnement mlcc, comme illustré dans la capture d'écran suivante. Vous devrez sélectionner l'environnement mlcc à chaque ouverture de Jupyter. Capture d'écran d'Anaconda Navigator avec l'option "mlcc" sélectionnée dans la liste déroulante d'environnements
    2. Installez le notebook dans l'environnement mlcc, comme illustré ci-dessous : Capture d'écran d'Anaconda Navigator avec une flèche indiquant l'emplacement du bouton d'installation pour Jupyter

    3. Une fois le notebook installé, cliquez sur Launch. Cela ouvrira un navigateur Web.

Ensuite, lancez les exercices.

Installer et exécuter Jupyter sur Mac OS X

  1. Si vous n'avez pas déjà installé XCode, installez-le en exécutant la commande suivante (l'opération peut prendre du temps) :

    xcode-select --install
    
  2. Installez pip et virtualenv :

    sudo easy_install pip virtualenv
    
  3. Configurez votre environnement virtuel dans un nouveau répertoire (ici, nous l'appelons "mlcc-exercises") :

    mkdir mlcc-exercises
    cd mlcc-exercises
    virtualenv --no-site-package jupyter-env
    
  4. Configurez, puis exécutez Jupyter.

    1. Activez l'environnement virtuel :
      source jupyter-env/bin/activate
      
    2. Installez les bibliothèques :
      pip install  --ignore-installed --upgrade \
        tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
      
    3. Lancez Jupyter :
      jupyter notebook
      

Ensuite, lancez les exercices.

Installer et exécuter Jupyter sur Linux

  1. Installez Python et pip :

    sudo apt-get install python-dev python-pip
    
  2. Configurez votre environnement virtuel dans un nouveau répertoire (nous l'appelons ici mlcc-exercises) :

    mkdir mlcc-exercises
    cd mlcc-exercises
    virtualenv --no-site-package jupyter-env
    
  3. Configurez, puis exécutez Jupyter.

    1. Activez l'environnement virtuel :
      source jupyter-env/bin/activate
      
    2. Installez les bibliothèques :
      pip install  --ignore-installed --upgrade \
        tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
      
    3. Lancez Jupyter :
      jupyter notebook
      

Ensuite, lancez les exercices.

Exécuter des exercices

Après avoir installé et démarré Jupyter, utilisez son interface Web pour accéder à l'emplacement où vous avez décompressé les exercices :

Capture d'écran de l'interface du navigateur de fichiers Jupyter avec le répertoire "mlcc-exercises" entouré

Cliquez sur le lien correspondant à l'exercice que vous souhaitez ouvrir.

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Cours d'initiation au machine learning