Para comenzar a trabajar en Machine Learning, necesitas herramientas, y esas herramientas deben instalarse en un entorno (environment). Piensa en un entorno como una especie de taller, excepto que en lugar de un martillo o un destornillador, tienes Python y Keras.
Veremos cómo configurar un entorno de Python para Data Science/ML. En este artículo, nos centraremos en Windows. También mostraremos cómo instalar las principales bibliotecas (libraries) de Data Science/ML como TensorFlow, Keras, Numpy y Pandas dentro de nuestro entorno.
Instalar Python
Lo primero que debemos hacer es instalar Python. Para eso, debes ir a https://www.python.org/downloads/windows/ y descargar Python 3.10.X (la X se refiere a cualquier subversión de Python que comience con 3.10, como 3.10.9, 3.10.11 ). No instalaremos la última versión ya que TensorFlow no es compatible con Python 3.11:
Ese enlace te llevará a una nueva pantalla donde tendrás que desplazarte hacia abajo y seleccionar el instalador correcto.
Seleccionaremos siempre el instalador de Windows (64 bits) marcado como recomendado. La descarga debe ser inferior a 30MB.
Una vez descargado, haz doble clic en él para iniciar la instalación.
Nota: asegúrese de marcar la casilla inferior izquierda que dice “Add python.exe to PATH“, de esta manera se podrá acceder a Python desde cualquier consola y te quitará de muchos problemas en el futuro.
Simplemente haga clic en instalar para completar la instalación.
Para verificar si la instalación se ha completado con éxito, abra una terminal (recomendamos PowerShell, pero la consola normal funcionará bien) buscando PowerShell o cmd en la barra de búsqueda de Windows:
Ahora, escribe “Python” en la terminal y presiona enter. Deberías ver algo similar a lo que mostramos en la siguiente imagen:
Ahora puede escribir en Python en la terminal, estamos en la línea de comandos de Python. Profundizaremos en eso en los siguientes artículos. Si olvidaste marcar la casilla de verificación “Add python.exe to PATH” en el instalador, verás un error. Simplemente reinicia el instalador marcando la casilla esta vez.
El siguiente paso es instalar un par de bibliotecas de Python, en primer lugar, sal de la línea de comandos de Python escribiendo exit() y presionando enter, luego escriba el comando pip install virtualenv:
Crea tu entorno
Ahora vamos a crear nuestro entorno virtual. Este entorno contendrá todos los paquetes de Python instalados, asegúrate de estar en el directorio en el que deseas estar (de manera predeterminada, la terminal se abre en la carpeta de su usuario) y escribe virtualenv mlpills
Nota: Aquí usaremos “mlpills” como nombre del entorno. Usaremos ese entorno para el resto de los tutoriales, pero puedes usar cualquier otro nombre para tu entorno si así lo desea, pero nos referiremos a él como “mlpills” en todos los tutoriales.
Ahora hay que activar el entorno con el comando: . \mlpills\Scripts\activate
Instala tus bibliotecas
Verás que en el lado izquierdo de la línea de comando, el nombre del entorno está entre paréntesis, lo que significa que cualquier paquete de Python que instalemos solo estará disponible en ese entorno.
Ahora solo falta instalar el resto de librerías con el siguiente comando:
pip3 install tensorflow keras numpy pandas scipy notebook matplotlib
Una vez terminado, dispondrás de todas las herramientas necesarias para crear tu entorno y poder seguir todos los tutoriales del blog. En el futuro usaremos estas herramientas para crear diferentes modelos ML para dar una solucion a problemas del mundo real.
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