‫お帰りなさい｡
‫そして､ このセクションにこれ以上ないほどの期待を寄せています｡
‫なぜかわかるか？
‫なぜなら､ これからいよいよエンド・トゥ・エンドのプロジェクトで手を動かし､ これまで学んできたすべてのツールをプロセスやフレームワークなどに落とし込んでいくからです｡
‫それらをまとめて､ 何かを作っていくのです｡
‫構造化データに特化したプロジェクト､ あるいは実際にいくつかのプロジェクトに取り組む予定です｡
‫そこで､ 構造化データとは何かと聞かれることがあります｡
‫とまあ､ これまで学んできたことを通して､ 実際に構造化データに手を動かしてきました｡
‫基本的に構造化データとは､ このような構造に当てはめることができるものなら何でもいいのです｡
‫これはどのような構造なのでしょうか｡
‫これは行と列､ あるいはpandasのデータフレームのようなもの､ あるいはExcelのスプレッドシートのようなもの､ あるいはGoogle Sheetsのドキュメントのようなものです｡
‫そのため､ 心臓病のデータセットをデモとして使っています｡
‫左側には患者IDのようなものがあり､ 中央には患者に関する詳細､
‫体重､ 性別､ 心拍数､ 胸痛などの特徴変数があるかもしれません｡
‫そして､ 右側かデータセットのどこかに､ ターゲット変数があるかもしれません｡
‫予測したいこと､ それは要するに機械学習でやろうとしていることなんです｡
‫我々は､ 特徴変数におけるいくつかのパターンと､ それらのパターンがターゲット変数にどのように関連するかを学ぼうとしているのです｡
‫このセクションでは､ このようなアプローチをとる構造化データプロジェクトに取り組みます｡
‫機械学習モデルを使って将来の変数のパターンを学習し､ そのパターンを使ってターゲット変数を予測するのです｡
‫今すぐ
‫どうやってやるんだ？
‫さて､ この不良少年を活躍させることにしよう｡
‫もう何度も見ています｡
‫順を追って説明します｡
‫機械学習プロジェクトのデータモデリングセクション｡
‫そこで､ すでにデータを持っているところです｡
‫貫通するんです｡
‫何が問題なのかを定義するのです｡
‫どんな問題を解決しようとしているのか？
‫分類なのでしょうか？
‫回帰なのか？
‫他に何かあるのでしょうか？
‫どんなデータがあるのか？
‫データセットを見てみる｡
‫それは実際にどこから来るのでしょうか？
‫私たちにとって､ 成功とは何なのか｡
‫つまり､ 機械学習のプロジェクトで､ 機械学習の概念実証に取り組んでいる場合です｡
‫どの程度の成功を収めれば､ 「コンセプトの証明」から「実際の配備」に移行できるのでしょうか｡
‫どのような機能をモデル化すべきか？
‫そこで､ もう一度データを振り返ってみて､ 他よりも優先されるべきデータの特徴があるのか？
‫どのようなモデルを使えばいいのか？
‫そこで､ 問題によって異なる機械学習モデルを選択する方法について､ 心理学習で少し見てみました｡
‫そして最後に､ どんな実験ができるのか｡
‫では､ 何を試したのか｡
‫他に試せることは？
‫そして､ ここでの全体的な流れは､ 反復的なプロセスなのです｡
‫それが一番のポイントです｡
‫そしてまた､ ここに行けば､ パイプラインの各ステップで使用できるツールがあります｡
‫だから､ この全体のパイプラインがデータサイエンスだとしたら｡
‫さて､ 今回取り上げるツールは､ pandas map plot lib num piなので､ 勉強になりませんね｡
‫そしてジュピター､ 少なくとも最初のプロジェクトでは､ これからフォーカスするものを緑色のボックスでハイライトしています｡
‫そして､ 私たちはすでにこれらのいくつかを実際に使ってみて､ その実力を実感しています｡
‫しかし､ これからはプロジェクト全体の設定で､ それらを組み合わせていくことになります｡
‫そして､ もうひとつ､ 見ておかなければならない図があります｡
‫さて､ これは新しいプロジェクトをセットアップするための手順であり､ ほとんどすべての機械学習プロジェクトで取ることができる手順です｡
‫そして今のところ､ コンピュータを手に入れた｡
‫たくさんのコンダをダウンロードし､ インストールしました｡
‫これに従ったのです｡
‫でも､ これは今までの話です｡
‫これは､ コンピュータにコンダやミニコンダがある場合です｡
‫これから新しいプロジェクトを立ち上げ､ プロジェクトフォルダを作成し､ その中にいくつかのデータを格納する予定です｡
‫今までと同じような環境を作るのです｡
‫そして､ その環境の中で､ Jupyter Notebookという形でワークスペースを作ることができます｡
‫そして､ そのワークスペース内で､ numpy､ pandas､ map､ plot
‫libなどのツールを使ってデータ解析やデータ操作を行うことができます｡
‫そこで､ cycloneにはあらかじめ機械学習モデルが組み込まれており､ それを利用することができます｡
‫それらをどのように我々の問題に応用できるかを見ていきます｡
‫そこで気になるのは､ 当然ながら､ どこに相談すればいいのか､ ということです｡
‫そして､ 最初のステップは､ これから一緒にこのプロジェクトを進めていくので､ できれば､ コードにしたがって進めていくことです｡
‫もし挫折しても､ 何らかのリソースを通じて､ その場にある何らかのリンクから入手できますから､
‫ご安心ください｡
‫その余分なリソースをどこで手に入れるのか､ 自分でやってみるのか､ あるいは別の機会に一緒に行くのか｡
‫疑問があれば､ 必ずコードを実行してください｡
‫そうですね｡
‫それがここのモットーです｡
‫ifとoutは､ コードを実行します｡
‫もし､ ある関数が何をするのか知りたくなったら､ 関数の括弧の中でshiftキーを押しながらタブを押すと､ docstringを読むことができるのを覚えておいてください｡
‫これで､ この機能が何をするものなのか､ 簡単に理解できるだろう｡
‫そして､ 怖がらないでください｡
‫この3つのステップでうまくいかない場合は､ 怖がらずに検索してみましょう｡
‫そうだろ？
‫Stack Overflowやドキュメントのような場所に行き着くのでしょう｡
‫ここではいくつかのツールを使うので､ Cycloneとpandasの両方のドキュメントをここに置いています｡
‫だから､ NumPyのドキュメントを調べたりすることも必要かもしれませんね｡
‫もうひとつ､ マッププロットリブというツールを使っているのかもしれません｡
‫でも､ どこでつまづいても､ 怖がらずに探してみてください｡
‫優秀なデータサイエンティストとそうでない人を分けるのは､ 質問をしない人です｡
‫つまり､ 優秀なデータサイエンティストというのは､ とにかくどんどん質問していくものなんです｡
‫優秀な機械学習エンジニアは､ 普通の機械学習エンジニアと同じである｡
‫しかし､ 彼らはさらに質問をしてくるので､ ここで再挑戦の出番となるのです｡
‫だから､ 一度検索して､ 何かわかったら､ 何か読んだら､ 恐れずにノートに持ち帰って試してみてください｡
‫そして最後に､ 先ほども言いましたが､ 下手な機械学習エンジニアと優秀な機械学習エンジニアを分けるのは､
‫その人の質問です｡
‫だから､ 決して遠慮せずに質問してください｡
‫フォーラムスペースでも､ StackOverflowのセクションでも､ お好きな場所でどうぞ｡
‫では､ さっそくですが､ 飛び込んでみましょう｡
‫本当に楽しみです｡
‫そうであってほしい｡
‫最初のエンドツーエンドの機械学習プロジェクトに手を出してみよう｡