‫Bentornato, e non potrei essere più entusiasta di questa sezione, sai perché?
‫Perché finalmente inizieremo a mettere le mani su un progetto end-to-end, mettendo tutti gli strumenti che abbiamo
‫imparato finora sui processi, nei framework e quant'altro.
‫Li metteremo tutti insieme.
‫Ne faremo qualcosa.
‫Lavoreremo su un progetto specifico con dati strutturati o un paio di progetti, in realtà.
‫E quindi potresti chiederti cosa sono i dati strutturati?
‫E mentre in realtà siamo stati pratici con i dati strutturati in tutto ciò che abbiamo imparato finora, fondamentalmente i dati
‫strutturati sono tutto ciò che puoi inserire in questo tipo di struttura e ciò che struttura questo e questo
‫sono righe e colonne o qualcosa come un modello di dati frame o qualcosa come un foglio di calcolo Excel o forse un
‫documento di Fogli Google.
‫E quindi senza il set di dati sulle malattie cardiache con cui abbiamo lavorato come una sorta di demo.
‫Sul lato sinistro, potresti avere qualcosa come il paziente I. D. , e nel mezzo
‫potresti avere alcune variabili di funzionalità, come i dettagli sul paziente, il suo peso, i suoi sei cuori.
‫Destra.
‫Dolore al petto, e poi sul lato destro o da qualche parte nel set di dati, potresti avere una variabile target.
‫La cosa che vuoi prevedere, ed è in sostanza ciò che stiamo cercando di fare con l'apprendimento automatico.
‫Stiamo cercando di apprendere alcuni modelli nelle variabili di funzionalità e come tali modelli si riferiscono a una variabile di destinazione.
‫Ed è quello che faremo in questa sezione, è lavorare su progetti di dati strutturati che
‫adottano questo tipo di approccio, ottenendo un modello di apprendimento automatico per apprendere modelli all'interno di variabili di
‫funzionalità e quindi utilizzando tali modelli per prevedere alcune variabili target.
‫Ora, come lo faremo?
‫Bene, metteremo in gioco questo ragazzaccio.
‫L'abbiamo già visto un paio di volte.
‫Lo esamineremo passo dopo passo, la sezione di modellazione dei dati di un progetto di machine learning.
‫Quindi è qui che abbiamo già alcuni dati che esamineremo.
‫Andiamo a definire qual è il nostro problema.
‫Quale problema stiamo cercando di risolvere è che la classificazione è una regressione?
‫È qualcos'altro?
‫Che dati abbiamo?
‫Vedremo il set di dati.
‫Da dove potrebbe effettivamente venire?
‫Cosa definisce il successo per noi?
‫Quindi, se stiamo lavorando su un progetto di apprendimento automatico e stiamo lavorando su una prova
‫del concetto di apprendimento automatico, a quale livello di successo dobbiamo arrivare prima di poter dire, OK, questo potrebbe
‫passare dalla prova del concetto all'essere effettivamente schierato?
‫Quali caratteristiche dovremmo modellare?
‫Quindi diamo uno sguardo di nuovo ai dati.
‫E ci sono alcune caratteristiche dei dati che dovrebbero avere la precedenza su altre?
‫Che tipo di modello dovremmo usare?
‫Quindi abbiamo esaminato un po 'questo e socket ha appreso come scegliere un modello di apprendimento automatico
‫diverso per problemi diversi.
‫E poi, infine, che esperimenti potremmo fare?
‫Allora cosa abbiamo provato?
‫Cos'altro possiamo provare?
‫E l'intera faccenda qui, questo è un processo iterativo.
‫Questa è la cosa principale da ricordare.
‫E poi di nuovo, se andiamo qui, abbiamo alcuni strumenti che possiamo usare per ogni fase della pipeline.
‫Quindi, se l'intera pipeline complessiva è data science, beh, gli strumenti su cui ci concentreremo sono panda,
‫matplotlib numpty, Saikat, learn e dupatta, almeno per il primo progetto, ho delle scatole verdi che evidenziano quelle che
‫su cui ci concentreremo.
‫E siamo già stati in prima persona con alcuni di questi e abbiamo visto cosa possono fare.
‫Ma ora è il momento di combinarli tutti in un'impostazione complessiva del progetto.
‫E c'è un altro diagramma che dobbiamo guardare.
‫Bene, questi sono i passaggi che faremo per impostare un nuovo progetto.
‫I passaggi che potresti eseguire con quasi tutti i progetti di machine learning.
‫E finora, abbiamo il nostro computer.
‫Abbiamo scaricato installato molti Condah.
‫Abbiamo seguito questo.
‫Ma questo è quello che dobbiamo fare adesso.
‫Quindi questo è se abbiamo il nostro computer e abbiamo Kondor o Mini QandA, inizieremo un nuovo progetto e poi
‫creeremo una cartella di progetto.
‫E all'interno di quella cartella lascerà alcuni dati.
‫Creeremo un ambiente simile a quello in cui abbiamo già lavorato.
‫E poi, all'interno di quell'ambiente, possiamo creare il nostro spazio di lavoro sotto forma di un taccuino Jupiter.
‫E poi all'interno di quell'area di lavoro, possiamo eseguire analisi e manipolazione dei dati utilizzando strumenti come numpty,
‫pandas, matplotlib, e quindi inizieremo a guardare come possiamo costruire o utilizzare modelli di apprendimento
‫automatico all'interno di Saikat.
‫Quindi I Quitline ha quei modelli di apprendimento automatico precostruiti che possiamo usare.
‫Vedremo come possiamo applicarli al nostro problema.
‫Quindi potresti chiederti, ovviamente, dove puoi ottenere aiuto?
‫E il primo passo è perché lavoreremo insieme a questo progetto è seguire
‫il codice.
‫Se potete.
‫Se rimani indietro, non preoccuparti, sarà disponibile per te attraverso una sorta di risorsa, attraverso una
‫sorta di collegamento nel luogo in cui ottieni quelle risorse extra.
‫Se lo stai seguendo, provalo tu stesso o se lo segui in un momento diverso, assicurati, in
‫caso di dubbio, di eseguire il codice.
‫Destra.
‫Questo è il motto qui se e supera il codice se sei curioso di sapere cosa fa una funzione.
‫Ricorda, puoi premere la scheda nave all'interno delle parentesi di una funzione per leggere la stringa.
‫Questo ti darà una breve panoramica di ciò che fa la funzione.
‫E poi non aver paura.
‫Se questi tre passaggi non funzionano, non aver paura di cercarlo.
‫Destra.
‫Probabilmente finirai in posti come Stack Overflow o la documentazione che ho inserito.
‫Entrambe le documentazioni sono qui per Saikat Line e panda perché useremo alcuni strumenti qui.
‫Quindi potresti anche dover cercare la documentazione per numpty o qualcosa del genere.
‫Un altro strumento che stiamo usando, forse anche matplotlib.
‫Ma ovunque ti trovi bloccato, non aver paura di cercarlo.
‫Ciò che distingue un buon data scientist da uno scadente è uno che non fa domande.
‫Quindi un buon data scientist è solo quello che continua a fare sempre più domande.
‫Un buon ingegnere di machine learning è come un normale ingegnere di machine learning.
‫Ma fanno più domande ed è qui che entrano in gioco i tentativi.
‫Quindi, una volta che l'hai cercato, una volta che hai capito qualcosa, una volta che hai letto qualcosa, non aver
‫paura di riportarlo sul tuo quaderno e provarlo.
‫E infine, come ho detto prima, ciò che distingue un povero ingegnere dell'apprendimento automatico da un buon ingegnere dell'apprendimento automatico
‫sono le domande che vengono poste, non aver mai paura di porre una domanda.
‫Puoi farlo nello spazio del modulo o nella sezione di overflow dello stack dove ritieni opportuno.
‫Quindi, senza ulteriori indugi, entriamo.
‫Sono davvero eccitato.
‫Spero che tu sia.
‫Mettiamo le mani sul nostro primo progetto di machine learning end-to-end.