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translated/tech/20221228 AI- Anaconda and More on Probability.md → published/20221228 AI- Anaconda and More on Probability.md
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[#]: author: "Deepu Benson https://www.opensourceforu.com/author/deepu-benson/"
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人工智能教程（五）：Anaconda 以及更多概率论
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[![AI Anaconda][1]][2]
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_在本系列的[前一篇文章](https://linux.cn/article-16485-1.html)中，我们首先介绍了使用 TensorFlow。它是一个非常强大的开发人工智能和机器学习应用程序的库。然后我们讨论了概率论的相关知识，为我们后面的讨论打下基础。在本系列的第五篇文章中，我们将继续介绍概率和统计中的概念。_
> 在本系列的第五篇文章中，我们将继续介绍概率和统计中的概念。
在本系列的 [前一篇文章](https://linux.cn/article-16485-1.html) 中，我们首先介绍了使用 TensorFlow。它是一个非常强大的开发人工智能和机器学习应用程序的库。然后我们讨论了概率论的相关知识，为我们后面的讨论打下基础。在本系列的第五篇文章中，我们将继续介绍概率和统计中的概念。
在本文中我将首先介绍 Anaconda，一个用于科学计算的 Python 发行版。它对于开发人工智能、机器学习和数据科学的程序特别有用。稍后我们将介绍一个名为 Theano 的 Python 库。但在此之前，让我们下讨论一下人工智能的未来。
在回顾和修订之前的文章时，我发觉我偶尔对人工智能前景的怀疑语气和在一些话题上毫不留情的诚实态度可能在无意中使部分读者产生了消极情绪。
这促使我开始从金融角度研究人工智能和机器学习。我想确定涉足人工智能市场的公司类型。是否有重量级的公司大力参与其中？还是只有一些初创公司在努力推动？这些公司未来会向人工智能市场投入多少资金？是几百万美元，几十亿美元还是几万亿美元？
这促使我开始从金融角度研究人工智能和机器学习。我想确定涉足人工智能市场的公司类型，是否有重量级的公司大力参与其中？还是只有一些初创公司在努力推动？这些公司未来会向人工智能市场投入多少资金？是几百万美元，几十亿美元还是几万亿美元？
我通过于最近知名报纸上的的预测和数据来理解基于人工智能的经济发展背后的复杂动态性。2020 年《福布斯》上的一篇文章就预测 2020 年企业在人工智能上投入的投入将达到 500 亿美元的规模。这是一笔巨大的投资。《财富》杂志上发表的一篇文章称，风险投资者正将部分关注力从人工智能转移到 Web3 和<ruby>去中心化金融<rt>decentralised finance</rt></ruby>（DeFi）等更新潮的领域上。但《华尔街日报》在 2022 年自信地预测，“大型科技公司正在花费数十亿美元进行人工智能研究。投资者应该密切关注。”
印度《商业标准报》在 2022 年报道称，87% 的印度公司将在未来 3 年将人工智能支出提高 10%。总的来说，人工智能的未来看起来是非常安全和光明的。 令人惊讶的是，除了亚马逊、Meta（Facebook 的母公司）、Alphabet（谷歌的母公司）、微软、IBM 等顶级科技巨头在投资人工智能外，壳牌、强生、联合利华、沃尔玛等非 IT 科技类公司也在大举投资人工智能。
很明显众多世界级大公司都认为人工智能将在不久的将来发挥重要作用。但是未来的变化和新趋势是什么呢？我通过新闻文章和采访找到一些答案。在人工智能未来趋势的背景下，经常提到的术语包括<ruby>负责任的人工智能<rt>responsible AI</rt></ruby>、量子人工智能、人工智能物联网、人工智能和伦理、自动机器学习等。我相信这些都是需要深入探讨的话题，在上一篇文章中我们已经讨论过人工智能和伦理，在后续的文章中我们将详细讨论一些其它的话题。
很明显众多世界级大公司都认为人工智能将在不久的将来发挥重要作用。但是未来的变化和新趋势是什么呢？我通过新闻文章和采访找到一些答案。在人工智能未来趋势的背景下，经常提到的术语包括<ruby>负责任的人工智能<rt>Responsible AI</rt></ruby>、量子人工智能、人工智能物联网、人工智能和伦理、自动机器学习等。我相信这些都是需要深入探讨的话题，在上一篇文章中我们已经讨论过人工智能和伦理，在后续的文章中我们将详细讨论一些其它的话题。
### Anaconda 入门
现在让我们讨论人工智能的必要技术。Anaconda 是用于科学计算的 Python 和 R 语言的发行版。它极大地简化了包管理过程。从本文开始，我们将在有需要时使用 Anaconda。第一步，让我们安装 Anaconda。访问[安装程序下载页面](https://www.anaconda.com/products/distribution#linux)下载最新版本的 Anaconda 发行版安装程序。在撰写本文时（2022 年 10 月），64 位处理器上最新的 Anaconda 安装程序是 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh。如果你下载了不同版本的安装程序，将后面命令中的文件名换成你实际下载的安装文件名就行。下载完成后需要检查安装程序的完整性。在安装程序目录中打开一个终端，运行以下命令：
现在让我们讨论人工智能的必要技术。Anaconda 是用于科学计算的 Python 和 R 语言的发行版。它极大地简化了包管理过程。从本文开始，我们将在有需要时使用 Anaconda。第一步，让我们安装 Anaconda。访问 [安装程序下载页面](https://www.anaconda.com/products/distribution#linux) 下载最新版本的 Anaconda 发行版安装程序。在撰写本文时（2022 年 10 月），64 位处理器上最新的 Anaconda 安装程序是 `Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh`。如果你下载了不同版本的安装程序，将后面命令中的文件名换成你实际下载的安装文件名就行。下载完成后需要检查安装程序的完整性。在安装程序目录中打开一个终端，运行以下命令：
```
shasum -a 256 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
```
终端上会输出哈希值和文件名。我的输出显示是：
```
a7c0afe862f6ea19a596801fc138bde0463abcbce1b753e8d5c474b506a2db2d Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
```
然后访问 [Anaconda 安装程序哈希值页面](https://docs.anaconda.com/anaconda/install/hashes)，比对下载安装文件的哈希值。如果哈希值匹配，说明下载文件完整无误，否则请重新下载。然后在终端上执行以下命令开始安装：
```
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
```
按 Enter 键后，向下滚动查看并接受用户协议。最后，输入“yes”开始安装。出现用户交互提示时，一般直接使用 Anaconda 的默认选项就行。现在 Anaconda 就安装完成了。
按回车键后，向下滚动查看并接受用户协议。最后，输入 `yes` 开始安装。出现用户交互提示时，一般直接使用 Anaconda 的默认选项就行。现在 Anaconda 就安装完成了。
默认情况下，Anaconda 会安装 Conda。这是一个包管理器和环境管理系统。Anaconda 发行版会自动安装超过 250 个软件包，并可选择安装超过 7500 个额外的开源软件包。而且使用 Anaconda 安装的任何包或库都可以在 Jupyter Notebook 中使用。在安装新包的过程中， Anaconda 会自动处理它的依赖项的更新。
@ -63,7 +58,7 @@ _在本系列的[前一篇文章](https://linux.cn/article-16485-1.html)中，
### Theano 介绍
Theano 是一个用于数学表达式计算的优化编译的 Python 库。在 Anaconda Navigator 中安装Theano 非常容易。打开 Anaconda Navigator 后点击 Environments 按钮（图 1 中用红框标记）。在打开的窗口中会显示当前安装的所有软件包的列表。在顶部的下拉列表中选择“Not installed”选项。向下滚动并找到 Theano，然后勾选左侧的复选框。点击窗口右下角的绿色 Apply 按钮。Anaconda 会在弹出菜单中显示安装 Theano 的所有依赖项。图 2 是我安装 Theano 时的弹出菜单。可以看到，除了 Theano 之外，还安装了一个新的包，并修改了 8 个包。
Theano 是一个用于数学表达式计算的优化编译的 Python 库。在 Anaconda Navigator 中安装Theano 非常容易。打开 Anaconda Navigator 后点击 “<ruby>环境<rt>Environments</rt></ruby>” 按钮（图 1 中用红框标记）。在打开的窗口中会显示当前安装的所有软件包的列表。在顶部的下拉列表中选择“<ruby>尚未安装<rt>Not installed</rt></ruby>”选项。向下滚动并找到 Theano，然后勾选左侧的复选框。点击窗口右下角的绿色 “<ruby>应用<rt>Apply</rt></ruby>” 按钮。Anaconda 会在弹出菜单中显示安装 Theano 的所有依赖项。图 2 是我安装 Theano 时的弹出菜单。可以看到，除了 Theano 之外，还安装了一个新的包，并修改了 8 个包。
想象一下，如果要手动安装 Theano，这将是多么麻烦。有了 Anaconda，我们只需要点几个按钮就行了。只需要等待一会儿，Theano 就安装好了。现在我们可以在 Jupyter Notebook 中使用 Theano 了。
@ -87,7 +82,7 @@ Theano 是一个用于数学表达式计算的优化编译的 Python 库。在
现在我们继续讨论概率论和统计。我在上一篇文章中我建议你仔细阅读三篇维基百科文章，然后介绍了正态分布。在我们开始开发人工智能和机器学习程序之前，有必要回顾一些概率论和统计的基本概念。我们首先要介绍的是 <ruby>算术平均值<rt>arithmetic mean</rt></ruby>和<ruby>标准差<rt>standard deviation</rt></ruby>。
算术平均值可以看作是一组数的平均值。标准差可以被认为是一组数的分散程度。如果标准差较小，则表示集合中的元素都接近平均值。相反，如果标准差很大，则表示集合的中的元素分布在较大的范围内。如何使用 Python 计算算术平均值和标准差呢？Python 中有一个名为 statistics 的模块，可用于求平均值和标准差。但专家用户认为这个模块太慢，因此我们选择 NumPy。
算术平均值可以看作是一组数的平均值。标准差可以被认为是一组数的分散程度。如果标准差较小，则表示集合中的元素都接近平均值。相反，如果标准差很大，则表示集合的中的元素分布在较大的范围内。如何使用 Python 计算算术平均值和标准差呢？Python 中有一个名为 `statistics` 的模块，可用于求平均值和标准差。但专家用户认为这个模块太慢，因此我们选择 NumPy。
图 5 所示的代码打印两个列表 `C1` 和 `C2` 的平均值和标准差（我暂时隐藏了两个列表的实际内容）。你能从这些值中看出什么呢？目前它们对你来说只是一些数字而已。现在我告诉你，这些列表分别包含学校 A 和学校 B 的 6 名学生的数学考试成绩（满分 50 分，及格 20 分）。均值告诉我们，两所学校的学生平均成绩都较差，但学校 B 的成绩略好于学校 A。标准差值告诉我们什么呢？学校 B 的巨大的标准差值虽然隐藏在平均值之下，但却清楚地反映了学校 B 的的教学失败。为了进一步加深理解，我将给出两个列表的值，`C1 =[20,22,20,22,22,20] `，`C2 =[18,16,17,16,15,48]`。这个例子清楚地告诉我们，我们需要更复杂的参数来处理问题的复杂性。概率和统计将提供更复杂的模型来描述复杂和混乱的数据。
@ -103,6 +98,8 @@ Theano 是一个用于数学表达式计算的优化编译的 Python 库。在
目前我们还没有涵盖概率的随机变量、概率分布等主题，它们对开发人工智能和机器学习程序是必不可少的。我们对概率和统计的讨论仍处于初级阶段，在下一篇文章中还会加强这些知识。与此同时，我们将重逢两个老朋友，Pandas 和 TensorFlow。另外我们还将介绍一个与 TensorFlow 关系密切的库 Keras。
*（题图：DA/ea8d9b6a-5282-41ad-a84f-3e3815e359fb）*
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via: https://www.opensourceforu.com/2022/12/ai-anaconda-and-more-on-probability/
@ -110,7 +107,7 @@ via: https://www.opensourceforu.com/2022/12/ai-anaconda-and-more-on-probability/
作者：[Deepu Benson][a]
选题：[lujun9972][b]
译者：[toknow-gh](https://github.com/toknow-gh)
校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
校对：[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
@ -125,3 +122,4 @@ via: https://www.opensourceforu.com/2022/12/ai-anaconda-and-more-on-probability/
[7]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/11/Figure-5-Arithmetic-mean-and-standard-deviation-590x164.png
[8]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/11/Figure-6-Pseudo-random-number-generation-590x168.png
[9]: https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/11/Figure-7-Illustrating-the-law-of-large-numbers-590x266.png
[0]: https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202401/02/161712jyckozyocvbz1c8v.jpg