Anaconda /Conda Kurulumu | Python ve Yapay Zeka

Anaconda son yılların tüm dünyayı etkisi altına almış teknolojik gelişmelerinden olan makine öğrenmesi dolasıyla yapay zeka ve veri bilimi alanlarında çalışmayı kolaylaştıran özünde Python ve R programlama dillerini kullanan açık kaynaklı bir dağıtımdır.

Anaconda'yı kullanarak veri bilimi, makine öğrenimi, büyük veri analitiği ve yapay zeka projeleri geliştirebilirsiniz. Anaconda alanında en çok tercih edilen platformlardan biridir. Hem paket yönetimini kolaylaştırması hem de sanal ortam (virtual environment) desteği sağlar. Eğer veri bilimi ve yapay zeka alanlarıyla yakından ilgiliyseniz bu dağıtımı kesinlikle denemelisiniz.

İçerisinde veri işleme, analiz, modelleme ve görselleştirme gibi işlemler için en çok tercih edilen kütüphaneler önceden kurulu gelir. Bu sayede, yeni başlayanlar ve deneyimli kullanıcılar, ihtiyaç duydukları araçları hızlı bir şekilde kurabilir ve projelerine hızla başlayabilirler.

Anaconda ve Conda Arasındaki Farklar

Aslında adından anlaşılabileceği gibi Conda, Anaconda’nın içindeki bağımsız bir araçtır ve Anaconda dışında da kullanılabilir. Conda bir paket ve ortam yöneticisidir. Conda'nın görevi, Python paketlerini ve bağımlılıklarını yönetmektir. Conda sayesinde, çeşitli Python ve R kütüphanelerini tek komutla kurabilir, güncelleyebilir, silebilir ve yönetebilirsiniz. Ayrıca, her projeye özel sanal ortamlar oluşturarak, farklı Python ve kütüphane sürümleriyle çalışmayı kolaylaştırır.

Conda Kullanarak Yapılabilecek Bazı İşlemler:

Yeni bir sanal ortam oluşturma

conda create -n myenv python=3.8

Ortamı etkinleştirme

conda activate myenv

Belirli bir paketi yükleme

conda install numpy

Ortamı devre dışı bırakma

conda deactivate

Özetle Anaconda büyük bir veri bilimi paketidir, Conda ise bu paket içindeki paket ve ortamları yöneten araçtır.

Conda'yı tek başına da kurarak kullanabilirsiniz. Anaconda'ya kıyasla çok daha az yer kaplar.

Conda Kurulumu

Conda’nın bağımsız versiyonu olan Miniconda, yalnızca temel Conda özelliklerini sunar, yani yalnızca gerekli paket yöneticisini ve sanal ortam oluşturma araçlarını içerir. Miniconda, Anaconda’nın sunduğu tüm veri bilimi kütüphanelerini içermez, ancak Conda ile istediğiniz kütüphaneleri sonradan ekleyebilirsiniz.

Miniconda İndirme

• Conda'nın resmi web sitesine gidin: Miniconda Web Sayfası
  
• İşletim sisteminizi seçin (Windows, macOS, veya Linux).
  
• Sisteminizin 64-bit veya 32-bit olduğundan emin olarak uygun sürümü indirin.
  
• Bu adım işletim sistemine göre değişir. Aşağıda bahsedilen kurulumlardan işletim sisteminize uygun olanı uygulayarak kurulumu yapın.
  

Windows Kurulumu

1. Kurulum Dosyasını Çalıştırın: İndirdiğiniz .exe dosyasını çift tıklayın ve kurulum sihirbazını başlatın.
   
2. Lisans Anlaşmasını Kabul Edin: “I Agree” seçeneğine tıklayarak lisans anlaşmasını kabul edin.
   
3. Kullanıcı Kurulumu veya Tüm Sistem İçin Kurulum: Kurulumu sadece mevcut kullanıcı için mi, yoksa tüm kullanıcılar için mi yapmak istediğinizi seçin.
   
4. Yükleme Dizini Seçin: Varsayılan dizin önerilir; ancak dilerseniz başka bir klasör seçebilirsiniz.
   
5. Path Değişikliği İsteği: Kurulum sırasında, Conda’nın sistem PATH’ine eklenmesi ile ilgili bir seçenek görebilirsiniz. Bu kutuyu işaretlemeyin, çünkü bu ayar varsayılan olarak zaten uygundur.
   
6. Kurulumu Tamamlayın: “Install” butonuna tıklayın ve yükleme tamamlanana kadar bekleyin.

macOS ve Linux Kurulumu

• Lisans anlaşmasını kabul edin (yes yazıp Enter’a basın).

• Kurulum dizinini seçin (varsayılan olarak ~/miniconda3 önerilir).

• Kurulum tamamlandığında, Conda’nın terminalde çalışabilmesi için terminali yeniden başlatın veya

source ~/.bashrc

komutunu çalıştırın.

Kurulumun Kontrol Edilmesi

Kurulum sonrasında, yapılan kurulumu doğrulamak için Terminal veya komut satırını açın ve

conda --version

(Windows/Mac) yazarak Conda’nın kurulumunu kontrol edin. Terminal yanıtı olarak sürüm yazıyorsa kurulum doğru şekilde gerçekleşmiştir.

Conda İle Ortam Oluşturma ve Paket Yükleme

Kurulumdan sonra yeni ortamlar ve gerekli kütüphaneleri yüklemek için Conda’yı kullanabilirsiniz:

Şimdi Anaconda'dan devam edelim.

Anaconda'nın Öne Çıkan Özellikleri

Anaconda sunduğu özellikler bakımından diğer alternatiflerine göre pek çok yönden öne çıkıyor. Bunlar;

1. Conda Paket ve Ortam Yöneticisi

Conda, Anaconda ile birlikte gelen paket ve ortam yönetimi aracıdır. Python ve R dillerinde kullanılabilen bu araç, veri bilimi projelerinde sıkça kullanılan kütüphaneleri indirip kurmayı, güncellemeyi ve kaldırmayı kolaylaştırır. Aynı zamanda projeler için izole edilmiş sanal ortamlar oluşturarak bir projede kullanılan kütüphane sürümlerinin diğer projelerle karışmasını önler. Bilgisayarınızda çalışırken pek çok kez özellikle dışardan indirdiğiniz farklı projelerde aynı kütüphane olsa bile farklı kütüphane sürümlerini kullanmak zorunda kalmışsınızdır. Ve her seferinde çalıştığınız projenin kullandığı kütüphane sürümüne dönmek birden fazla projeyle aynı anda çalışanlar bilirler ki gerçekten çok sıkıcı bir hal alır. Anaconda'nın bu özelliği çalışma veriminizi oldukça arttıracaktır.

Conda’nın Paket Yönetiminde Sağladığı Kolaylıklar

• Paket Kurulumu: Veri bilimi projelerinde sıkça kullanılan NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn gibi kütüphaneleri sadece tek bir komutla kurmak mümkündür. Pip ile çok benzer şekilde kullanılır. Aşağıdaki kod ile bu kütüphaneleri hızlıca kurabilirsiniz.

conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn

• Paket Güncellemesi ve Kaldırılması: Bir paket için yeni bir sürüm çıktığında, conda update komutuyla güncelleyebilir, gerekirse conda remove komutuyla kaldırabilirsiniz.
  
• Yalıtılmış Ortamlar: Her proje için farklı bir sanal ortam oluşturarak projeler arası bağımlılık sorunlarını önleyebilirsiniz. Yukarıda da bahsetmiş olduğum gibi bir projede Python 3.7, başka bir projede Python 3.9 sürümünü kullanmak mümkündür.

2. Jupyter Notebook ve JupyterLab Desteği

Anaconda, veri bilimi projelerinde yaygın olarak kullanılan Jupyter Notebook ve JupyterLab ortamlarıyla uyumlu gelir. Bu araçlar, kod yazmak, kodu çalıştırmak, sonuçları hemen görmek ve görselleştirmeler oluşturmak için ideal bir ortam sağlar. Özellikle veri analizi, raporlama ve eğitim amaçlı kullanımlarda büyük kolaylık sağlar.

• Jupyter Notebook: Python kodunu hücreler halinde yazıp çalıştırmanızı, analiz sonuçlarını hemen görselleştirmenizi sağlar. Aynı zamanda Markdown diliyle açıklamalar ekleyerek döküman hazırlamanıza da olanak tanır.
  
  Jupyter Notebook hakkında daha fazla bilgi için Jupyter Notebook Kurulumu adlı makalemizi ziyaret edebilirsiniz.
  
• JupyterLab: Daha gelişmiş bir kullanıcı arayüzüne sahip olan JupyterLab, aynı anda birden fazla dosyayla çalışmayı destekler ve görselleştirme ile veri analizi için daha fazla esneklik sağlar.
  
  JupyterLab hakkında daha fazla bilgi için JupyterLab Kurulumu adlı makalemizi ziyaret edebilirsiniz.

3. Anaconda Navigator

Anaconda Navigator, yeni kullanıcıların daha kolay şekilde paketleri ve ortamları yönetebilmesi için grafiksel bir kullanıcı arayüzü sunan bir uygulamadır. Özellikle terminal komutlarına alışkın olmayan kullanıcılar için paket kurulumunu ve ortam yönetimini kolaylaştırır. Navigator üzerinden Jupyter Notebook, Spyder ve RStudio gibi uygulamaları başlatmak mümkündür.

Spyder hakkında daha fazla bilgi için Spyder Kurulumu adlı makalemizi ziyaret edebilirsiniz.

RStudio hakkında daha fazla bilgi için RStudio Kurulumu adlı makalemizi ziyaret edebilirsiniz.

• Paket Yönetimi: Navigator üzerinden paketleri arayabilir, kurabilir, güncelleyebilir ve kaldırabilirsiniz.
  
• Ortam Yönetimi: Yeni sanal ortamlar oluşturabilir ve bu ortamlara özel paketler kurabilirsiniz.

4. Önceden Kurulu Gelen Kütüphaneler ve Araçlar

Anaconda, veri bilimi için en sık kullanılan 1500’den fazla kütüphaneyi ve aracı içinde bulundurur. Bu kütüphanelerin bazıları şunlardır:

• Veri İşleme: NumPy, Pandas
• Veri Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, Bokeh
• Makine Öğrenimi: Scikit-learn, TensorFlow, Keras
• Veri Tabanı Bağlantısı: SQLAlchemy, PyMySQL
• Web Tabanlı Uygulamalar İçin: Flask, Django

Bu kütüphaneleri genel olarak alanlarında en yaygın olarak kullanılan temel araçlardır.

Anaconda’nın Avantajları ve Dezavantajları

Temel ve teknik açıdan Anaconda’dan bahsetmek gerekirse.

Avantajları

• Kolay Paket Yönetimi: Conda ile paketleri ve ortamları kolayca yönetebilirsiniz.
  
• Çoklu Dil Desteği: Python ve R başta olmak üzere farklı dillerdeki projeleri destekler.
  
• Çok Sayıda Kütüphane: Veri bilimi için gereken kütüphanelerin çoğu Anaconda ile birlikte gelir.
  
• İzole Ortamlar: Proje bazlı sanal ortamlar oluşturarak, bağımlılık çatışmalarının önüne geçebilirsiniz.

Dezavantajları

• Büyük Boyut: Anaconda, önceden yüklü gelen kütüphaneleri nedeniyle oldukça büyük bir dosyadır ve bilgisayarda fazla yer kaplayabilir. Burada yaklaşık bir 1 gigabayt seviyelerinde bir dağıtımdan bahsediyoruz.
  
• Yavaş Güncellemeler: Bazı kütüphanelerin yeni sürümleri Conda’da gecikmeli olarak yayımlanabilir.
  
• Sistem Kaynakları: Anaconda, özellikle büyük projelerde ve çok sayıda ortamla çalışıldığında sistem kaynaklarını daha fazla kullanabilir.

Anaconda Kurulumu

Anaconda’nın kurması kolay bir dağıtımdır. Windows, macOS ve Linux işletim sistemlerinde çalışır.

Kurulum İçin Gerekli Dosyayı İndirme

1. Anaconda'nın resmi web sitesine gidin: https://www.anaconda.com/products/distribution
   
2. İşletim sisteminizi seçin (Windows, macOS, veya Linux).
   
3. Sisteminizin 64-bit veya 32-bit olduğundan emin olarak uygun sürümü indirin.
   
4. Bu adım işletim sistemine göre değişir. Aşağıda bahsedilen kurulumlardan işletim sisteminize uygun olanı uygulayarak kurulumu yapın.
   

Windows Kurulumu

1. Kurulum Dosyasını Çalıştırın: İndirdiğiniz .exe dosyasını çift tıklayın ve kurulum sihirbazını başlatın.
   
2. Lisans Anlaşmasını Kabul Edin: “I Agree” seçeneğine tıklayarak lisans anlaşmasını kabul edin.
   
3. Kullanıcı Kurulumu veya Tüm Sistem İçin Kurulum: Kurulumu sadece mevcut kullanıcı için mi, yoksa tüm kullanıcılar için mi yapmak istediğinizi seçin.
   
4. Yükleme Dizini Seçin: Varsayılan dizin önerilir; ancak dilerseniz başka bir klasör seçebilirsiniz.
   
5. Path Değişikliği İsteği: Kurulum sırasında, Anaconda’nın sistem PATH’ine eklenmesi ile ilgili bir seçenek görebilirsiniz. Bu kutuyu işaretlemeyin, çünkü bu ayar varsayılan olarak zaten uygundur.
   
6. Kurulumu Tamamlayın: “Install” butonuna tıklayın ve yükleme tamamlanana kadar bekleyin.
   
7. Kurulumu Bitirme: Kurulum tamamlandığında, “Finish” butonuna tıklayın. Anaconda Navigator ve Anaconda Prompt yüklenmiş olacak.

macOS Kurulumu

1. Kurulum Dosyasını Çalıştırın: İndirilen .pkg dosyasını açarak kurulum sihirbazını başlatın.
   
2. Lisans Anlaşmasını Kabul Edin: “Continue” seçeneğine tıklayarak lisans koşullarını kabul edin.
   
3. Yükleme Dizini Seçin: Varsayılan dizin önerilir.
   
4. Kurulumu Tamamlayın: “Install” butonuna tıklayın ve yükleme işleminin bitmesini bekleyin.
   
5. Bitirme: Kurulum tamamlandığında, Anaconda Navigator ve Anaconda Prompt (veya Terminal üzerinden Anaconda) kullanıma hazır hale gelecektir.

Linux Kurulumu

1. Kurulum Dosyasını Çalıştırın: Terminali açın ve indirdiğiniz .sh dosyasının bulunduğu dizine gidin.
   
2. Kurulum Komutunu Çalıştırmak için aşağıdaki komutu girin.
   
   Anaconda3-2023.x-Linux-x86_64.sh
   (dosya adını indirdiğiniz sürüme göre güncelleyin)
   
3. Lisans Anlaşmasını Kabul Edin: Enter tuşuna basarak lisans koşullarını görüntüleyin ve kabul etmek için yes yazın.
   
4. Yükleme Dizini Seçin: Varsayılan dizini kullanmanız önerilir, aksi takdirde bir klasör belirleyebilirsiniz.
   
5. Path Ayarı: Yükleme işlemi tamamlandığında, yes yazarak Anaconda’nın sistem PATH’ine eklenmesini sağlayabilirsiniz.
   
6. Kurulumu Tamamlayın: Anaconda artık kurulmuş olacaktır. Terminal üzerinden conda komutlarını kullanabilirsiniz.

Kurulumun Kontrol Edilmesi

Kurulumun başarılı olduğunu doğrulamak için, terminal veya Anaconda Prompt’u açarak aşağıdaki komutları çalıştırabilirsiniz:

conda --version

Bu komut, Anaconda’nın versiyonunu gösteriyorsa, kurulum başarılı olmuştur.

Anaconda’nın Kullanım Alanları

• Veri Bilimi ve Analitiği: Veri temizleme, görselleştirme, analiz gibi işlemler için kullanılır.
  
• Makine Öğrenimi: Scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphanelerle makine öğrenimi modelleri geliştirilebilir.
  
• Büyük Veri: Dask ve PySpark gibi araçlarla büyük veri işlemleri yapılabilir.
  
• Araştırma ve Eğitim: Jupyter Notebook, Anaconda ile birlikte kolayca erişilebilir ve etkileşimli bir eğitim aracı olarak kullanılabilir.

Anaconda Kullanarak Projelerde Sanal Ortam Oluşturma

Bonus olarak Anaconda’nın en güçlü özelliklerinden biri olan sanal ortam oluşturma işlemini anlatacağım. Öncelikle kullandığınız python terminaline ya da Anaconda Prompt’a gidin

1. Yeni Ortam Oluşturma: conda create --name ortam_adi python=3.8 komutuyla bir sanal ortam oluşturmanızı sağlar.
   
2. Ortamı Etkinleştirme: conda activate ortam_adi (ortam adınıza göre kodu güncelleyin) komutuyla oluşturduğunuz ortamı etkinleştirin.
   
3. Ortamda Çalışma: Ortam etkinleştirildiğinde, tüm paket işlemleriniz sadece bu ortamda geçerli olur.
   
4. Ortamı Kapatma: conda deactivate komutuyla ortamdan çıkabilirsiniz.
   
5. Ortamı Silme: conda remove --name ortam_adi --all (ortam adınıza göre kodu güncelleyin) komutuyla ortamı silebilirsiniz.
   
   

Anaconda, veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi projelerinde hem profesyoneller hem de yeni başlayanlar için kullanışlı ve çoğu durumda iş verimliliği sağlayan bir dağıtımdır. Paket yönetimi ve sanal ortam oluşturma konusundaki yetenekleri, veri bilimi süreçlerini hızlı ve düzenli hale getirir.

Eğer bu alan ile ilgileniyorsanız, Anaconda’ya kesinlikle denemeniz gereken bir dağıtımdır.
Anaconda hakkında daha fazla bilgi için sitemizdeki ve internetteki diğer makalelere bakabilirsiniz.