‫مرحبًا بعودتك.
‫ولا يمكنني أن أكون أكثر حماسة لهذا القسم.
‫تعرف لماذا؟
‫لأننا سنبدأ أخيرًا في التعامل مع مشروع من البداية إلى النهاية ، ووضع جميع الأدوات التي تعلمناها
‫حتى الآن على العمليات والأطر وما إلى ذلك.
‫سنجمعهم جميعًا معًا وسنصنع شيئًا منه.
‫سنعمل على مشروع على وجه التحديد باستخدام بيانات منظمة أو مشروعين في الواقع.
‫ولذا قد تسأل ما هي البيانات المهيكلة؟
‫حسنًا ، لقد عملنا بالفعل على استخدام البيانات المنظمة من خلال ما تعلمناه حتى الآن.
‫البيانات المنظمة بشكل أساسي هي كل ما يمكنك وضعه في هذا النوع من البنية.
‫ما هيكل هذا؟
‫حسنًا ، هذه صفوف وأعمدة أو شيء مثل إطار بيانات الباندا أو شيء مثل جدول بيانات Excel أو ربما
‫مستند Google Sheets.
‫وهكذا مع مجموعة بيانات أمراض القلب التي كنا نعمل معها كنوع من العرض التوضيحي.
‫على الجانب الأيسر ، يمكن أن يكون لديك شيء مثل معرفات المريض ، وفي المنتصف
‫قد يكون لديك بعض المتغيرات المميزة ، مثل تفاصيل حول المريض ، ووزنه ، وجنسه ، ومعدل ضربات القلب ، وألم
‫الصدر.
‫ثم على الجانب الأيمن أو في مكان ما في مجموعة البيانات ، قد يكون لديك متغير مستهدف.
‫الشيء الذي تريد توقعه ، وهذا في الأساس ما نحاول فعله باستخدام التعلم الآلي.
‫نحن نحاول تعلم بعض الأنماط في متغيرات الميزة وكيف ترتبط هذه الأنماط بالمتغير المستهدف.
‫وهذا ما سنفعله خلال هذا القسم ، هو العمل على مشاريع البيانات المنظمة التي تتخذ
‫هذا النوع من النهج ، والحصول على نموذج التعلم الآلي لتعلم الأنماط ضمن المتغيرات المستقبلية
‫، ثم استخدام تلك الأنماط للتنبؤ ببعض المتغيرات المستهدفة.
‫حاليا.
‫كيف سنقوم بفعل ذلك؟
‫حسنًا ، سنلعب هذا الولد الشرير.
‫لقد رأينا ذلك عدة مرات بالفعل.
‫سنمر بها خطوة بخطوة.
‫قسم نمذجة البيانات في مشروع التعلم الآلي.
‫هذا هو المكان الذي لدينا بالفعل بعض البيانات.
‫سوف نمر.
‫سنحدد ما هي مشكلتنا.
‫ما المشكلة التي نحاول حلها؟
‫هل هو تصنيف؟
‫هل هو تراجع؟
‫هل هو شيء آخر؟
‫ما هي البيانات التي لدينا؟
‫سننظر في مجموعة البيانات.
‫من أين يمكن أن يأتي هذا في الواقع؟
‫ما الذي يحدد النجاح بالنسبة لنا؟
‫لذلك إذا كنا نعمل من خلال مشروع التعلم الآلي ونحن نعمل على إثبات مفهوم التعلم
‫الآلي.
‫ما هو مستوى النجاح الذي يجب أن نصل إليه قبل أن نقول ، حسنًا ، قد ينتقل هذا من إثبات
‫المفهوم إلى النشر الفعلي؟
‫ما هي الميزات التي يجب أن نمثلها؟
‫لذا ، نعيد النظر مرة أخرى في البيانات وهل هناك ميزات معينة للبيانات يجب أن تحظى بأولوية
‫أكبر على غيرها؟
‫ما نوع النموذج الذي يجب أن نستخدمه؟
‫لذلك نظرنا إلى هذا قليلاً في علم النفس عن كيفية اختيار نموذج مختلف للتعلم
‫الآلي لمشاكل مختلفة.
‫ثم أخيرًا ، ما هي التجارب التي يمكننا تجربتها؟
‫إذن ما الذي جربناه؟
‫ماذا يمكننا أن نجرب؟
‫وكل شيء هنا ، هذه عملية تكرارية.
‫هذا هو الشيء الرئيسي الذي يجب تذكره.
‫ثم مرة أخرى ، إذا ذهبنا إلى هنا ، فلدينا بعض الأدوات التي يمكننا استخدامها لكل خطوة من خط الأنابيب.
‫لذلك إذا كان خط الأنابيب هذا هو علم البيانات.
‫حسنًا ، الأدوات التي سنركز عليها في مخطط خريطة الباندا lib num pi لذا لا يمكنني التعلم.
‫وللمشتري ، على الأقل بالنسبة للمشروع الأول ، لدينا بعض الصناديق الخضراء التي تسلط الضوء على
‫تلك التي سنركز عليها.
‫وقد عملنا بالفعل مع بعض هؤلاء ، ورأينا ما يمكنهم فعله.
‫ولكن حان الوقت الآن لدمجها جميعًا في إعداد شامل للمشروع.
‫وهناك مخطط آخر علينا النظر إليه.
‫حسنًا ، هذه هي الخطوات التي سنتخذها لإعداد مشروع جديد والخطوات التي يمكنك
‫اتخاذها مع أي مشروع للتعلم الآلي تقريبًا.
‫وحتى الآن ، لدينا جهاز الكمبيوتر الخاص بنا.
‫لقد قمنا بتنزيل وتثبيت العديد من Conda.
‫تابعنا هذا.
‫لكن هذا ما وصلنا إليه الآن.
‫هذا إذا كان لدينا جهاز الكمبيوتر الخاص بنا ولدينا كوندا أو ميني كوندا.
‫سنبدأ مشروعًا جديدًا ثم ننشئ مجلد مشروع وداخل هذا المجلد ستعيش بعض
‫البيانات.
‫سننشئ بيئة مشابهة لتلك التي كنا نعمل فيها بالفعل.
‫ومن ثم في هذه البيئة ، يمكننا إنشاء مساحة العمل الخاصة بنا على شكل دفتر ملاحظات Jupyter.
‫وبعد ذلك داخل مساحة العمل هذه ، يمكننا إجراء تحليل البيانات ومعالجتها باستخدام أدوات مثل numpy ،
‫و pandas ، و map ، و plot lib ، ثم سنبدأ في النظر في كيفية بناء أو استخدام نماذج التعلم الآلي
‫داخل الإعصار.
‫لذا فإن Cyclone لديه نماذج التعلم الآلي المبنية مسبقًا والتي يمكننا استخدامها.
‫سنرى كيف يمكننا تطبيق ذلك على مشكلتنا.
‫لذلك قد تتساءل بالطبع ، أين يمكنك الحصول على المساعدة؟
‫والخطوة الأولى هي ، لأننا سنعمل من خلال هذا المشروع معًا ، هي أن نتبعه جنبًا إلى جنب
‫مع الكود ، إذا استطعت.
‫إذا تخلفت عن الركب ، فلا تقلق ، فسيكون متاحًا لك من خلال نوع من الموارد ، من خلال نوع
‫من الارتباط في المكان.
‫من أين ستحصل على هذه الموارد الإضافية إذا كنت تتابعها ، جربها بنفسك أو إذا
‫كنت تسير معها في وقت مختلف.
‫تأكد إذا كنت في شك قم بتشغيل الكود.
‫الصحيح.
‫هذا هو الشعار هنا.
‫إذا خرجت ، قم بتشغيل الكود.
‫إذا كنت مهتمًا بما تفعله الوظيفة ، فتذكر أنه يمكنك الضغط على علامة التبويب shift داخل أقواس
‫الدالة لقراءة سلسلة docstring.
‫سيعطيك ذلك لمحة موجزة عن وظيفة الوظيفة.
‫ثم لا تخافوا.
‫إذا لم تنجح هذه الخطوات الثلاث ، فلا تخف من البحث عنها.
‫حق؟
‫من المحتمل أن ينتهي بك الأمر في أماكن مثل Stack Overflow أو التوثيق.
‫لقد وضعت كلا الوثيقتين هنا لـ Cyclone و pandas لأننا سنستخدم بعض الأدوات
‫هنا.
‫لذلك قد تضطر إلى البحث عن وثائق NumPy أو شيء من هذا القبيل.
‫أداة أخرى نستخدمها ، ربما حتى خريطة مخطط lib.
‫ولكن أينما واجهتك مشكلة ، فلا تخف من البحث عنها.
‫ما يفصل بين عالم البيانات الجيد والفقير هو الذي لا يطرح أسئلة.
‫لذا فإن عالم البيانات الجيد هو فقط الشخص الذي يستمر في طرح المزيد والمزيد من الأسئلة.
‫إن مهندس التعلم الآلي الجيد هو تمامًا مثل مهندس التعلم الآلي العادي.
‫لكنهم يطرحون المزيد من الأسئلة وهذا هو المكان الذي تأتي فيه المحاولة مرة أخرى.
‫لذلك بمجرد البحث عنه ، بمجرد اكتشاف شيء ما ، بمجرد قراءة شيء ما ، لا تخف من
‫إعادته إلى دفتر ملاحظاتك وتجربته.
‫ثم أخيرًا ، كما قلت من قبل ، ما يميز مهندس التعلم الآلي الفقير عن مهندس التعلم الآلي
‫الجيد هو الأسئلة التي يطرحونها.
‫لذلك لا تخف أبدا من طرح سؤال.
‫يمكنك القيام بذلك في مساحة المنتدى أو في قسم StackOverflow حيثما تراه مناسبًا.
‫لذلك دون مزيد من اللغط ، دعنا نقفز.
‫أنا متحمس حقًا.
‫أنا أتمنى أن تكون.
‫دعنا نضع أيدينا على مشروع التعلم الآلي من الطرف الأول إلى النهاية.