‫Bienvenue à nouveau, et je ne pourrais pas être plus excité pour cette section, vous savez pourquoi ?
‫Parce que nous allons enfin commencer à mettre la main sur un projet de bout en bout, en mettant tous les outils que nous avons appris
‫jusqu'à présent sur les processus, dans les cadres et ainsi de suite.
‫Nous allons les mettre tous ensemble.
‫On va en faire quelque chose.
‫Nous allons travailler sur un projet spécifiquement avec des données structurées ou quelques projets, en fait.
‫Et vous vous demandez peut-être ce que sont les données structurées ?
‫Et bien que nous ayons en fait travaillé sur les données structurées tout au long de ce que nous avons appris jusqu'à présent, les
‫données structurées sont essentiellement tout ce que vous pouvez intégrer dans ce type de structure et ce qui structure cela et
‫ce sont des lignes et des colonnes ou quelque chose comme un modèle de données frame ou quelque chose comme une feuille de calcul Excel ou
‫peut-être un document Google Sheets.
‫Et donc sans l'ensemble de données sur les maladies cardiaques avec lequel nous avons travaillé comme une sorte de démo.
‫Du côté gauche, vous pourriez avoir quelque chose comme le patient I. RÉ. , et au milieu,
‫vous pourriez avoir des variables de caractéristiques, telles que des détails sur le patient, son poids, ses six cœurs.
‫Droit.
‫Douleur thoracique, puis sur le côté droit ou quelque part dans l'ensemble de données, vous pouvez avoir une variable cible.
‫La chose que vous voulez prédire, et c'est essentiellement ce que nous essayons de faire avec l'apprentissage automatique.
‫Nous essayons d'apprendre quelques modèles dans les variables de caractéristique et comment ces modèles se rapportent à une variable cible.
‫Et c'est ce que nous allons faire tout au long de cette section, c'est travailler sur des
‫projets de données structurées qui adoptent ce type d'approche, obtenir un modèle d'apprentissage automatique pour apprendre des modèles dans les
‫variables de caractéristique, puis utiliser ces modèles pour prédire une variable cible.
‫Maintenant, comment allons-nous faire cela?
‫Eh bien, nous allons mettre ce mauvais garçon en jeu.
‫Nous l'avons déjà vu plusieurs fois.
‫Nous allons le parcourir étape par étape, la section de modélisation des données d'un projet d'apprentissage automatique.
‫C'est donc là que nous avons déjà quelques données que nous allons examiner.
‫Nous allons définir quel est notre problème.
‫Quel problème essayons-nous de résoudre, c'est que la classification est une régression ?
‫Est-ce autre chose ?
‫De quelles données disposons-nous ?
‫Nous allons examiner l'ensemble de données.
‫D'où cela peut-il venir en fait ?
‫Qu'est-ce qui définit le succès pour nous?
‫Donc, si nous travaillons sur un projet d'apprentissage automatique et que nous travaillons sur une preuve de
‫concept d'apprentissage automatique, à quel niveau de réussite devons-nous parvenir avant de pouvoir dire, d'accord, cela peut passer de la
‫preuve de concept à la réalité déployé ?
‫Quelles fonctionnalités devons-nous modéliser ?
‫Nous revenons donc sur les données.
‫Et y a-t-il certaines caractéristiques des données qui devraient avoir plus de préséance sur d'autres ?
‫Quel type de modèle devons-nous utiliser ?
‫Nous avons donc examiné cela un peu et avons appris comment choisir un modèle d'apprentissage automatique
‫différent pour différents problèmes.
‫Et puis finalement, quelles expériences pourrions-nous tenter ?
‫Alors qu'avons-nous essayé?
‫Que pouvons-nous essayer d'autre?
‫Et le tout ici, c'est un processus itératif.
‫C'est la principale chose à retenir.
‫Et encore une fois, si nous allons ici, nous avons des outils que nous pouvons utiliser pour chaque étape du pipeline.
‫Donc, si tout ce pipeline global est la science des données, eh bien, les outils sur lesquels nous allons nous
‫concentrer sont les pandas, matplotlib numpty, Saikat, learn et dupatta, au moins pour le premier projet, j'ai des cases vertes soulignant celles
‫que nous va se concentrer sur.
‫Et nous avons déjà mis la main sur certains d'entre eux et nous avons vu ce qu'ils peuvent faire.
‫Mais maintenant, il est temps de les combiner tous dans un cadre de projet global.
‫Et il y a un autre diagramme que nous devons examiner.
‫Eh bien, ce sont les étapes que nous allons suivre pour mettre en place un nouveau projet.
‫Les étapes que vous pouvez suivre avec presque tous les projets d'apprentissage automatique.
‫Et pour l'instant, nous avons notre ordinateur.
‫Nous avons téléchargé installé de nombreux Condah.
‫Nous avons suivi cela.
‫Mais c'est ce que nous en sommes maintenant.
‫Donc, si nous avons notre ordinateur et que nous avons Kondor ou Mini QandA, nous allons commencer un nouveau projet, puis
‫créer un dossier de projet.
‫Et dans ce dossier laissera des données.
‫Nous allons créer un environnement similaire à celui dans lequel nous avons déjà travaillé.
‫Et puis dans cet environnement, nous pouvons créer notre espace de travail sous la forme d'un cahier Jupiter.
‫Et puis, dans cet espace de travail, nous pouvons effectuer une analyse et une manipulation de données à l'aide d'outils
‫tels que numpty, pandas, matplotlib, puis nous commencerons à voir comment nous pouvons créer ou utiliser des modèles
‫d'apprentissage automatique dans Saikat.
‫Donc, I Quitline a ces modèles d'apprentissage automatique pré-construits que nous pouvons utiliser.
‫Nous allons voir comment nous pouvons les appliquer à notre problème.
‫Alors vous vous demandez peut-être, bien sûr, où pouvez-vous obtenir de l'aide ?
‫Et la première étape est parce que nous allons travailler ensemble sur ce projet est de suivre
‫le code.
‫Si vous le pouvez.
‫Si vous prenez du retard, ne vous inquiétez pas, il sera disponible via une sorte de ressource,
‫via une sorte de lien à l'endroit où vous obtenez ces ressources supplémentaires.
‫Si vous suivez, essayez-le par vous-même ou si vous le suivez à un moment différent, assurez-vous,
‫en cas de doute, d'exécuter le code.
‫Droit.
‫C'est la devise ici si et dépassez le code si vous êtes curieux de savoir ce que fait une fonction.
‫N'oubliez pas que vous pouvez appuyer sur la tabulation d'expédition entre les crochets d'une fonction pour lire la chaîne.
‫Cela vous donnera un bref aperçu de ce que fait la fonction.
‫Et puis n'ayez pas peur.
‫Si ces trois étapes ne fonctionnent pas, n'ayez pas peur de le rechercher.
‫Droit.
‫Vous vous retrouverez probablement dans des endroits comme Stack Overflow ou la documentation que j'ai mise.
‫Les deux documentations sont ici pour Saikat Line et les pandas car nous allons utiliser quelques outils ici.
‫Donc, vous devrez peut-être même consulter la documentation pour numpty ou quelque chose comme ça.
‫Un autre outil que nous utilisons, peut-être même matplotlib.
‫Mais où que vous soyez coincé, n'ayez pas peur de le rechercher.
‫Ce qui sépare un bon data scientist d'un pauvre, c'est celui qui ne pose pas de questions.
‫Un bon data scientist est donc celui qui pose de plus en plus de questions.
‫Un bon ingénieur en apprentissage automatique est identique à un ingénieur en apprentissage automatique normal.
‫Mais ils posent plus de questions et c'est là qu'ils réessayent.
‫Donc, une fois que vous l'avez recherché, une fois que vous avez compris quelque chose, une fois que vous avez lu quelque chose, n'ayez pas
‫peur de le ramener dans votre cahier et de l'essayer.
‫Et puis enfin, comme je l'ai déjà dit, ce qui sépare un mauvais ingénieur en machine learning d'un bon ingénieur en
‫machine learning, ce sont les questions qu'on leur pose, n'ayez jamais peur de poser une question.
‫Vous pouvez le faire dans l'espace de formulaire ou dans la section de débordement de la pile où bon vous semble.
‫Alors sans plus tarder, allons-y.
‫Je suis vraiment excité.
‫J'espère que vous êtes.
‫Mettons la main sur notre premier projet d'apprentissage automatique de bout en bout.