‫Bienvenido de nuevo, y no podría estar más emocionado por esta sección, ¿sabes por qué?
‫Porque finalmente vamos a empezar a poner manos a la obra con un proyecto de principio a fin, poniendo todas las herramientas que hemos
‫aprendido hasta ahora en los procesos, en los marcos y demás.
‫Vamos a juntarlos todos.
‫Vamos a sacar provecho de eso.
‫Vamos a trabajar en un proyecto específicamente con datos estructurados o en un par de proyectos, de hecho.
‫Entonces, podría preguntarse ¿qué son los datos estructurados?
‫Y aunque en realidad hemos estado trabajando con datos estructurados a lo largo de lo que hemos aprendido hasta ahora, básicamente los datos
‫estructurados son cualquier cosa que pueda encajar en este tipo de estructura y lo que estructura esto y esto son
‫filas y columnas o algo así como datos de patrón. marco o algo como una hoja de cálculo de Excel o tal vez un
‫documento de Google Sheets.
‫Y así, sin el conjunto de datos de enfermedades cardíacas con el que hemos estado trabajando como una especie de demostración.
‫En el lado izquierdo, podría tener algo como el paciente I. D. , y en el
‫medio puede tener algunas variables de características, como detalles sobre el paciente, su peso, sus seis corazones.
‫Derecha.
‫Dolor en el pecho, y luego en el lado derecho o en algún lugar del conjunto de datos, es posible que tenga una variable objetivo.
‫Lo que desea predecir, y eso es, en esencia, lo que estamos tratando de hacer con el aprendizaje automático.
‫Estamos tratando de aprender algunos patrones en las variables de características y cómo esos patrones se relacionan con una variable de destino.
‫Y eso es lo que vamos a hacer a lo largo de esta sección, es trabajar en proyectos
‫de datos estructurados que adoptan este tipo de enfoque, obtener un modelo de aprendizaje automático para aprender patrones dentro de las
‫variables de características y luego usar esos patrones para predecir alguna variable objetivo.
‫Ahora bien, ¿cómo vamos a hacer eso?
‫Bueno, vamos a poner en juego a este chico malo.
‫Ya lo hemos visto algunas veces.
‫Lo repasaremos paso a paso, la sección de modelado de datos de un proyecto de aprendizaje automático.
‫Así que aquí es donde ya tenemos algunos datos que vamos a analizar.
‫Vamos a definir cuál es nuestro problema.
‫¿Qué problema estamos tratando de resolver es que la clasificación es una regresión?
‫¿Es algo más?
‫¿Qué datos tenemos?
‫Veremos el conjunto de datos.
‫¿De dónde podría venir eso realmente?
‫¿Qué define el éxito para nosotros?
‫Entonces, si estamos trabajando en un proyecto de aprendizaje automático y estamos trabajando en una prueba de
‫concepto de aprendizaje automático, ¿a qué nivel de éxito tenemos que llegar antes de poder decir, OK, esto puede pasar de
‫una prueba de concepto a ser realmente? ¿desplegada?
‫¿Qué características debemos modelar?
‫Así que echamos un vistazo nuevamente a los datos.
‫¿Y hay ciertas características de los datos que deberían tener más prioridad sobre otras?
‫¿Qué tipo de modelo deberíamos utilizar?
‫Así que miramos esto un poco y aprendimos cómo elegir un modelo de aprendizaje automático
‫diferente para diferentes problemas.
‫Y luego, finalmente, ¿qué experimentos podríamos intentar?
‫Entonces, ¿qué hemos intentado?
‫Que mas podemos probar?
‫Y todo aquí, este es un proceso iterativo.
‫Eso es lo principal para recordar.
‫Y, de nuevo, si vamos aquí, tenemos algunas herramientas que podemos usar para cada paso de la canalización.
‫Entonces, si todo este proceso general es ciencia de datos, bueno, las herramientas en las que nos vamos a enfocar
‫son pandas, matplotlib numpty, Saikat, learn y dupatta, al menos para el primer proyecto, obtuve algunos recuadros verdes que resaltan los que
‫vamos a estar enfocados en.
‫Y ya hemos estado trabajando con algunos de estos y hemos visto lo que pueden hacer.
‫Pero ahora es el momento de combinarlos todos en un entorno de proyecto general.
‫Y hay un diagrama más que tenemos que mirar.
‫Bueno, estos son los pasos que vamos a seguir para configurar un nuevo proyecto.
‫Los pasos que podría seguir con casi cualquier proyecto de aprendizaje automático.
‫Y hasta ahora, tenemos nuestra computadora.
‫Hemos descargado instalados muchos Condah.
‫Seguimos esto.
‫Pero esto es lo que estamos haciendo ahora.
‫Entonces esto es si tenemos nuestra computadora y tenemos Kondor o Mini QandA, vamos a comenzar un nuevo proyecto y luego
‫crear una carpeta de proyecto.
‫Y dentro de esa carpeta dejarán algunos datos.
‫Vamos a crear un entorno similar al que ya hemos estado trabajando.
‫Y luego, dentro de ese entorno, podemos crear nuestro espacio de trabajo en forma de un cuaderno de Júpiter.
‫Y luego, dentro de ese espacio de trabajo, podemos realizar análisis y manipulación de datos utilizando herramientas como numpty,
‫pandas, matplotlib, y luego comenzaremos a ver cómo podemos construir o usar modelos de aprendizaje
‫automático dentro de Saikat.
‫Entonces, I Quitline tiene esos modelos de aprendizaje automático prediseñados que podemos usar.
‫Veremos cómo podemos aplicarlos a nuestro problema.
‫Por lo tanto, es posible que se pregunte, por supuesto, ¿dónde puede obtener ayuda?
‫Y el primer paso es seguir el código, porque vamos a trabajar juntos en
‫este proyecto.
‫Si puedes.
‫Si se atrasa, no se preocupe, estará disponible para usted a través de algún tipo de recurso, a
‫través de algún tipo de enlace en el lugar donde obtiene esos recursos adicionales.
‫Si lo está siguiendo, pruébelo usted mismo o si lo está siguiendo en otro momento, asegúrese, en
‫caso de duda, de ejecutar el código.
‫Derecha.
‫Ese es el lema aquí si y supera el código si tienes curiosidad sobre lo que hace una función.
‫Recuerde, puede presionar la pestaña de envío dentro de los corchetes de una función para leer la cadena.
‫Eso le dará una breve descripción de lo que hace la función.
‫Y luego no tengas miedo.
‫Si estos tres pasos no funcionan, no tema buscarlos.
‫Derecha.
‫Probablemente terminará en lugares como Stack Overflow o la documentación que puse.
‫Tanto la documentación está aquí para Saikat Line como para pandas porque usaremos algunas herramientas aquí.
‫Por lo tanto, es posible que incluso tenga que buscar la documentación de numpty o algo así.
‫Otra herramienta que estamos usando, tal vez incluso matplotlib.
‫Pero donde sea que se quede atascado, no tenga miedo de buscarlo.
‫Lo que separa a un buen científico de datos de uno deficiente es uno que no hace preguntas.
‫Entonces, un buen científico de datos es el que sigue haciendo más y más preguntas.
‫Un buen ingeniero de aprendizaje automático es igual que un ingeniero de aprendizaje automático normal.
‫Pero hacen más preguntas y aquí es donde entran en juego de nuevo.
‫Entonces, una vez que lo haya buscado, una vez que haya descubierto algo, una vez que haya leído algo, no
‫tenga miedo de llevarlo a su cuaderno y probarlo.
‫Y finalmente, como dije antes, lo que separa a un ingeniero de aprendizaje automático deficiente de un buen ingeniero de
‫aprendizaje automático son las preguntas que se hacen, nunca tenga miedo de hacer una pregunta.
‫Puede hacer esto en el espacio del formulario o en la sección de desbordamiento de pila donde lo crea conveniente.
‫Así que sin más preámbulos, saltemos.
‫Estoy muy emocionado.
‫Espero que estes.
‫Pongamos nuestras manos en nuestro primer proyecto de aprendizaje automático de extremo a extremo.