Introduction

Pour les développeurs en machine learning, Jupyter Notebook offre une flexibilité supérieure par rapport à l'exécution de fichiers Python via des IDE classiques, permettant de conserver l'historique d'exécution et d'intégrer des visualisations et des annotations riches. Ce guide couvre l'installation de l'environnement, ainsi que les fonctionnalités courantes et avancées de Jupyter Notebook.

1. Installation de l'Environnement de Machine Learning

Plusieurs méthodes existent pour configurer un environnement dédié au machine learning. Une approche efficace consiste à utiliser Miniconda avec des miroirs locaux pour accélérer le téléchagrement.

1.1 Miniconda

Miniconda est une version minimale d'Anaconda, incluant uniquement conda, Python et leurs dépendances essentielles. Il peut être téléchargé depuis le site officiel.

1.2 Installation des Paquets avec pip

Utilisez pip pour installer les bibliothèques nécessaires, en spécifiant un miroir local pour de meilleures performances. L'exemple ci-dessous installe TensorFlow en version CPU, mais pour la version GPU, remplacez tensorflow-cpu par tensorflow et assurez-vous d'avoir CUDA et cuDNN installés.

pip install --upgrade pip

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-cpu tensorflow-datasets tf-agents matplotlib pandas scikit-learn scikit-image ipython jupyter keras

1.3 Colaboratory (Optionnel)

Pour ceux ayant accès à une connexion internet externe, Google Colaboratory peut servir d'alternative. C'est un outil basé sur le navigateur qui supporte GPU et TPU, offrant une expérience similaire à Jupyter Notebook avec des ressources cloud gratuites.

2. Utilisation de Jupyter Notebook

Pour démarrer, lancez Jupyter Notebook via la ligne de commande de Miniconda ou Anaconda.

jupyter notebook

Sur la page d'accueil, créez un nouveau notebook en sélectionnnant New > Python3.

2.1 Fonctionnalités de Base

Affichage de Sortie

Entrez une commande dans une cellule et exécutez-la avec Ctrl+Enter. Par exemple :

print("Bonjour, monde du machine learning !")

Création de Cellules et Complétion

Appuyez sur B pour insérer une cellule en dessous. Tapez le code suivant et utilisez Shift+Enter pour exécuter. Essayez la complétion automatique avec Tab en cours de frappe.

import numpy as np
donnees = np.linspace(0, 10, 101)

Aide Contextuelle

Pour obtenir de l'aide sur une fonction, placez le curseur après le code et appuyez sur Shift+Tab. Deux pressions successives affichent des détails supplémentaires.

donnees

Cellules Markdown

Pour ajouter du texte formaté, insérez une cellule avec A, puis appuyez sur M pour la convertir en Markdown. Exemple :

## Documentation
Ceci illustre l'utilisation de **Markdown** dans Jupyter Notebook.

Numérotation des Cellules

Les numéros devant les cellules indiquent l'ordre d'exécution. Une cellule avec [ ] n'a jamais été exécutée, tandis que [*] signifie qu'elle est en cours de traitement.

2.2 Modes et Raccourcis

Mode Commande (via Esc)

Mode Édition (via Enter)

Pour une liste complète des raccourcis, entrez en mode commande et appuyez sur H.

2.3 Fonctionnalités Avancées

Formules Mathématiques avec LaTeX

Jupyter Notebook supporte le rendu LaTeX dans les cellules Markdown. Créez une cellule Markdown et insérez une formule :

### Formule de la variance
$$s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n}{(x_i - \bar{x})^2}}{n}$$
(où \(\bar{x}\) est la moyenne)

Testez également avec d'autres expressions, comme :

\begin{equation*}
\left( \sum_{k=1}^n a_k b_k \right)^2 \leq \left( \sum_{k=1}^n a_k^2 \right) \left( \sum_{k=1}^n b_k^2 \right)
\end{equation*}

Commandes Magiques

Les commandes magiques offrent des fonctionnalités supplémentaires. Pour les lister, exécutez :

%lsmagic

Parmi les plus utiles, on trouve %pwd pour le répertoire courant et %timeit pour le chronométrage de code.

3. Ressources Complémentaires

Consultez la documentation officielle de Jupyter Notebook pour des exemples détaillés et des guides avancés.