‫Selamat datang kembali, dan saya sangat bersemangat untuk bagian ini, Anda tahu mengapa?
‫Karena kita akhirnya akan mulai mengerjakan proyek ujung ke ujung, menempatkan semua alat yang telah kita pelajari sejauh
‫ini pada proses, dalam kerangka kerja dan yang lainnya.
‫Kami akan menggabungkan mereka semua.
‫Kami akan membuat sesuatu dari itu.
‫Kami akan mengerjakan proyek khusus dengan data terstruktur atau beberapa proyek, sebenarnya.
‫Jadi Anda mungkin bertanya apa itu data terstruktur?
‫Dan sementara kita benar-benar telah menangani data terstruktur sepanjang apa yang telah kita pelajari sejauh ini, pada dasarnya
‫data terstruktur adalah apa pun yang dapat Anda masukkan ke dalam struktur semacam ini dan struktur apa
‫ini dan ini adalah baris dan kolom atau sesuatu seperti data pola frame atau sesuatu seperti spreadsheet Excel atau mungkin
‫dokumen Google Sheets.
‫Jadi tanpa kumpulan data penyakit jantung yang telah kami kerjakan sebagai semacam demo.
‫Di sisi kiri, Anda dapat memiliki sesuatu seperti pasien I. D. , dan di
‫tengah Anda mungkin memiliki beberapa variabel fitur, seperti detail tentang pasien, berat badan mereka, enam jantung mereka.
‫Benar.
‫Nyeri dada, dan kemudian di sisi kanan atau di suatu tempat di kumpulan data, Anda mungkin memiliki variabel target.
‫Hal yang ingin Anda prediksi, dan pada dasarnya itulah yang kami coba lakukan dengan pembelajaran mesin.
‫Kami mencoba mempelajari beberapa pola dalam variabel fitur dan bagaimana pola tersebut berhubungan dengan variabel target.
‫Dan itulah yang akan kita lakukan di seluruh bagian ini, mengerjakan proyek data
‫terstruktur yang mengambil pendekatan semacam ini, mendapatkan model pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dalam variabel fitur
‫dan kemudian menggunakan pola tersebut untuk memprediksi beberapa variabel target.
‫Sekarang, bagaimana kita akan melakukannya?
‫Nah, kita akan memainkan anak nakal ini.
‫Kami sudah melihatnya beberapa kali.
‫Kami akan membahasnya langkah demi langkah, bagian pemodelan data dari proyek pembelajaran mesin.
‫Jadi di sinilah kita sudah memiliki beberapa data yang akan kita lalui.
‫Kami akan mendefinisikan apa masalah kami.
‫Masalah apa yang kami coba selesaikan adalah bahwa klasifikasi adalah regresi?
‫Apakah itu sesuatu yang lain?
‫Data apa yang kita miliki?
‫Kita akan melihat kumpulan data.
‫Dari mana sebenarnya itu berasal?
‫Apa yang mendefinisikan kesuksesan bagi kita?
‫Jadi, jika kita sedang mengerjakan proyek pembelajaran mesin dan kita sedang mengerjakan bukti konsep
‫pembelajaran mesin, tingkat keberhasilan apa yang harus kita capai sebelum kita dapat mengatakan, Oke, ini mungkin beralih
‫dari bukti konsep menjadi benar-benar ada. dikerahkan?
‫Fitur apa yang harus kita modelkan?
‫Jadi kita lihat kembali datanya.
‫Dan apakah ada fitur tertentu dari data yang harus didahulukan dari yang lain?
‫Model seperti apa yang harus kita gunakan?
‫Jadi kami melihat ini sedikit dan mempelajari cara memilih model pembelajaran mesin yang berbeda
‫untuk masalah yang berbeda.
‫Dan akhirnya, eksperimen apa yang bisa kita coba?
‫Jadi apa yang sudah kita coba?
‫Apa lagi yang bisa kita coba?
‫Dan semuanya di sini, ini adalah proses berulang.
‫Itu hal utama yang harus diingat.
‫Dan sekali lagi, jika kita pergi ke sini, kita memiliki beberapa alat yang dapat kita gunakan untuk setiap langkah dari pipeline.
‫Jadi jika keseluruhan alur ini adalah ilmu data, alat yang akan kita fokuskan adalah panda,
‫matplotlib numpty, Saikat, belajar dan dupatta, setidaknya untuk proyek pertama, saya mendapat beberapa kotak hijau yang menyoroti
‫yang kami 'akan difokuskan.
‫Dan kami telah menangani beberapa di antaranya dan kami telah melihat apa yang dapat mereka lakukan.
‫Tapi sekarang saatnya untuk menggabungkan semuanya dalam pengaturan proyek secara keseluruhan.
‫Dan ada satu diagram lagi yang harus kita lihat.
‫Nah, ini adalah langkah-langkah yang akan kita ambil untuk membuat proyek baru.
‫Langkah-langkah yang dapat Anda ambil dengan hampir semua proyek pembelajaran mesin.
‫Dan sejauh ini, kami memiliki komputer kami.
‫Kami telah mengunduh banyak Condah yang diinstal.
‫Kami mengikuti ini.
‫Tapi ini kita sampai sekarang.
‫Jadi ini jika kita memiliki komputer dan memiliki Kondor atau Mini QandA, kita akan memulai proyek baru dan
‫kemudian membuat folder proyek.
‫Dan di dalam folder itu akan meninggalkan beberapa data.
‫Kita akan menciptakan lingkungan yang mirip dengan lingkungan yang telah kita kerjakan.
‫Dan kemudian dalam lingkungan itu, kita dapat membuat ruang kerja kita dalam bentuk notebook Jupiter.
‫Dan kemudian di dalam ruang kerja itu, kita dapat melakukan analisis dan manipulasi data menggunakan alat seperti numpty, pandas,
‫matplotlib, dan kemudian kita akan mulai melihat bagaimana kita dapat membangun atau menggunakan model pembelajaran mesin
‫dalam Saikat learn so.
‫Jadi I Quitline memiliki model pembelajaran mesin yang telah dibuat sebelumnya yang dapat kita gunakan.
‫Kita akan melihat bagaimana kita dapat menerapkannya pada masalah kita.
‫Jadi Anda mungkin bertanya-tanya, tentu saja, di mana Anda bisa mendapatkan bantuan?
‫Dan langkah pertama adalah karena kita akan mengerjakan proyek ini bersama-sama adalah
‫mengikuti kodenya.
‫Jika kamu bisa.
‫Jika Anda tertinggal, jangan khawatir, itu akan tersedia untuk Anda melalui semacam sumber daya, melalui
‫semacam tautan di tempat Anda mendapatkan sumber daya tambahan itu.
‫Jika Anda mengikuti, coba sendiri atau jika Anda mengikutinya di waktu yang berbeda,
‫pastikan, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Benar.
‫Itulah moto di sini jika dan berlari lebih cepat dari kode jika Anda ingin tahu tentang apa fungsi itu.
‫Ingat, Anda dapat menekan tab kapal di dalam tanda kurung fungsi untuk membaca string.
‫Itu akan memberi Anda gambaran singkat tentang apa fungsinya.
‫Dan kemudian jangan takut.
‫Jika ketiga langkah ini tidak berhasil, jangan takut untuk mencarinya.
‫Benar.
‫Anda mungkin akan berakhir di tempat-tempat seperti Stack Overflow atau dokumentasi yang saya masukkan.
‫Dokumentasi keduanya ada di sini untuk Saikat Line dan panda karena kita akan menggunakan beberapa alat di sini.
‫Jadi, Anda bahkan mungkin harus mencari dokumentasi untuk numpty atau semacamnya.
‫Alat lain yang kami gunakan, bahkan mungkin matplotlib.
‫Tapi dimanapun Anda terjebak, jangan takut untuk mencarinya.
‫Apa yang membedakan ilmuwan data yang baik dari yang buruk adalah yang tidak mengajukan pertanyaan.
‫Jadi ilmuwan data yang baik adalah yang terus mengajukan lebih banyak pertanyaan.
‫Seorang insinyur pembelajaran mesin yang baik sama seperti seorang insinyur pembelajaran mesin biasa.
‫Tetapi mereka mengajukan lebih banyak pertanyaan dan di sinilah mereka mencoba lagi.
‫Jadi setelah Anda mencarinya, setelah Anda menemukan sesuatu, setelah Anda membaca sesuatu, jangan takut untuk membawanya
‫kembali ke buku catatan Anda dan mencobanya.
‫Dan akhirnya, seperti yang saya katakan sebelumnya, apa yang membedakan seorang insinyur pembelajaran mesin yang buruk dari seorang insinyur
‫pembelajaran mesin yang baik adalah pertanyaan yang mereka ucapkan, jangan pernah takut untuk bertanya.
‫Anda dapat melakukan ini di ruang formulir atau di bagian stack overflow di mana pun Anda mau.
‫Jadi tanpa basa-basi lagi, mari kita masuk.
‫Saya sangat bersemangat.
‫Saya harap Anda.
‫Mari kita tangani proyek pembelajaran mesin ujung ke ujung yang pertama.