‫Bem-vindo de volta, e eu não poderia estar mais animado para esta seção, sabe por quê?
‫Porque vamos finalmente começar a colocar as mãos em um projeto de ponta a ponta, colocando todas as ferramentas que
‫aprendemos até agora nos processos, nos frameworks e outros enfeites.
‫Vamos colocá-los todos juntos.
‫Nós vamos fazer algo com isso.
‫Vamos trabalhar em um projeto especificamente com dados estruturados ou em alguns projetos, na verdade.
‫E então você pode estar se perguntando o que são dados estruturados?
‫E embora estivéssemos realmente trabalhando com dados estruturados ao longo do que aprendemos até agora, basicamente dados estruturados são tudo
‫o que você pode encaixar neste tipo de estrutura e o que estrutura isto e isto são
‫linhas e colunas ou algo como um padrão de dados quadro ou algo como uma planilha do Excel ou talvez um
‫documento do Planilhas Google.
‫E assim, sem o conjunto de dados de doenças cardíacas com o qual temos trabalhado como uma espécie de demonstração.
‫No lado esquerdo, você poderia ter algo como o paciente I. D. , e no meio
‫você pode ter algumas variáveis de recursos, como detalhes sobre o paciente, seu peso, seus seis corações.
‫Direito.
‫Dor no peito e, em seguida, no lado direito ou em algum lugar no conjunto de dados, você pode ter uma variável-alvo.
‫O que você deseja prever e, em essência, é isso que estamos tentando fazer com o aprendizado de máquina.
‫Estamos tentando aprender alguns padrões em variáveis de recursos e como esses padrões se relacionam a uma variável de destino.
‫E é isso que faremos ao longo desta seção, trabalhar em projetos de dados estruturados que adotam
‫esse tipo de abordagem, obtendo um modelo de aprendizado de máquina para aprender padrões dentro de variáveis de recursos
‫e, em seguida, usando esses padrões para prever alguma variável de destino.
‫Agora, como vamos fazer isso?
‫Bem, vamos colocar esse bad boy em ação.
‫Já vimos isso algumas vezes.
‫Examinaremos passo a passo, a seção de modelagem de dados de um projeto de aprendizado de máquina.
‫Então é aqui que já temos alguns dados que vamos examinar.
‫Vamos definir qual é o nosso problema.
‫Que problema estamos tentando resolver é que a classificação é uma regressão?
‫É outra coisa?
‫Que dados temos?
‫Veremos o conjunto de dados.
‫De onde isso pode realmente vir?
‫O que define o sucesso para nós?
‫Portanto, se estivermos trabalhando em um projeto de aprendizado de máquina e em uma prova de
‫conceito de aprendizado de máquina, que nível de sucesso temos que alcançar antes de podermos dizer, OK, isso pode passar
‫da prova de conceito para a realidade implantado?
‫Quais recursos devemos modelar?
‫Então, vamos dar uma olhada novamente nos dados.
‫E há certos recursos dos dados que deveriam ter mais precedência sobre outros?
‫Que tipo de modelo devemos usar?
‫Então, examinamos isso um pouco e aprendemos sobre como escolher um modelo de aprendizado de máquina
‫diferente para problemas diferentes.
‫E então, finalmente, que experimentos podemos tentar?
‫Então, o que tentamos?
‫O que mais podemos tentar?
‫E a coisa toda aqui, este é um processo iterativo.
‫Essa é a principal coisa a lembrar.
‫E, novamente, se formos aqui, temos algumas ferramentas que podemos usar para cada etapa do pipeline.
‫Então, se todo esse pipeline é ciência de dados, bem, as ferramentas nas quais vamos nos concentrar
‫são pandas, matplotlib numpty, Saikat, learn e dupatta, pelo menos para o primeiro projeto, tenho algumas caixas verdes destacando aquelas
‫que nós vai ser focado.
‫E já testamos alguns deles e vimos o que eles podem fazer.
‫Mas agora é hora de combiná-los todos em uma configuração geral do projeto.
‫E há mais um diagrama que devemos examinar.
‫Bem, essas são as etapas que vamos seguir para configurar um novo projeto.
‫As etapas que você pode realizar com quase qualquer projeto de aprendizado de máquina.
‫E até agora, temos nosso computador.
‫Baixamos muitos Condah instalados.
‫Nós seguimos isso.
‫Mas isso é o que estamos fazendo agora.
‫Então, se tivermos nosso computador e tivermos Kondor ou Mini QandA, vamos iniciar um novo projeto e, em seguida,
‫criar uma pasta de projeto.
‫E dentro dessa pasta vão deixar alguns dados.
‫Vamos criar um ambiente semelhante ao que já estamos trabalhando.
‫E então, dentro desse ambiente, podemos criar nosso espaço de trabalho na forma de um caderno de Júpiter.
‫E então, dentro desse espaço de trabalho, podemos realizar a análise e manipulação de dados usando ferramentas como numpty,
‫pandas, matplotlib, e então começaremos a ver como podemos construir ou usar modelos de aprendizado de
‫máquina dentro do Saikat.
‫Então, I Quitline tem aqueles modelos de aprendizado de máquina pré-construídos que podemos usar.
‫Vamos ver como podemos aplicá-los ao nosso problema.
‫Então, você deve estar se perguntando, é claro, onde obter ajuda?
‫E a primeira etapa é, porque vamos trabalhar nesse projeto juntos, é acompanhar
‫o código.
‫Se você puder.
‫Se você ficar para trás, não se preocupe, ele estará disponível para você por meio de algum tipo de recurso,
‫por meio de algum tipo de link no local onde você obtém esses recursos extras.
‫Se você está acompanhando, experimente você mesmo ou se estiver acompanhando em outro momento, certifique-se, em
‫caso de dúvida, de executar o código.
‫Direito.
‫Esse é o lema aqui se e ultrapassar o código se você estiver curioso sobre o que uma função faz.
‫Lembre-se de que você pode pressionar a guia de envio dentro dos colchetes de uma função para ler a string.
‫Isso lhe dará uma breve visão geral do que a função faz.
‫E então não tenha medo.
‫Se essas três etapas não funcionarem, não tenha medo de pesquisá-las.
‫Direito.
‫Você provavelmente acabará em lugares como Stack Overflow ou a documentação que coloquei.
‫Ambas as documentações estão aqui para Saikat Line e pandas porque vamos usar algumas ferramentas aqui.
‫Então você pode até ter que procurar a documentação para o numpty ou algo parecido.
‫Outra ferramenta que estamos usando, talvez até matplotlib.
‫Mas onde quer que você fique preso, não tenha medo de procurá-lo.
‫O que separa um bom cientista de dados de um mau é aquele que não faz perguntas.
‫Portanto, um bom cientista de dados é aquele que fica fazendo mais e mais perguntas.
‫Um bom engenheiro de aprendizado de máquina é igual a um engenheiro de aprendizado de máquina normal.
‫Mas eles fazem mais perguntas e é aí que entra a nova tentativa.
‫Assim, depois de pesquisar, descobrir algo, depois de ler algo, não tenha medo de levar de
‫volta ao seu caderno e tentar.
‫E, finalmente, como eu disse antes, o que separa um mau engenheiro de aprendizado de máquina de um bom engenheiro de
‫aprendizado de máquina são as perguntas que eles dizem, nunca tenha medo de fazer uma pergunta.
‫Você pode fazer isso no espaço do formulário ou na seção de estouro de pilha, sempre que achar necessário.
‫Então, sem mais delongas, vamos começar.
‫Estou realmente animado.
‫Espero que você seja.
‫Vamos colocar as mãos em nosso primeiro projeto de aprendizado de máquina.