‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫และฉันตื่นเต้นกับส่วนนี้มากไปกว่านี้
‫คุณรู้ว่าทำไม?
‫เพราะในที่สุดเราจะเริ่มลงมือทำโปรเจ็กต์แบบ end-to-end โดยนำเครื่องมือทั้งหมดที่เราได้เรียนรู้มาจนถึงขั้นตอนและเฟรมเวิร์ก
‫และอื่นๆ
‫เราจะรวบรวมมันทั้งหมดเข้าด้วยกันและเราจะทำอะไรบางอย่างจากมัน
‫เราจะทำงานในโปรเจ็กต์โดยเฉพาะด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือสองสามโปรเจ็กต์
‫ดังนั้นคุณอาจถามว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างคืออะไร
‫และก็จริง ๆ แล้ว เราได้ลงมือทำกับข้อมูลที่มีโครงสร้างแล้ว ตลอดสิ่งที่เราได้เรียนรู้มาจนถึงตอนนี้
‫ข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยทั่วไปคือสิ่งที่คุณสามารถใส่ลงในโครงสร้างประเภทนี้ได้
‫นี่คือโครงสร้างอะไร?
‫นี่คือแถวและคอลัมน์ หรือบางอย่าง เช่น กรอบข้อมูลแพนด้า หรือบางอย่าง เช่น สเปรดชีต Excel หรืออาจเป็นเอกสาร
‫Google ชีต
‫และด้วยชุดข้อมูลโรคหัวใจของเรา ที่เราได้ทำงานด้วยเป็นการสาธิต
‫ทางด้านซ้ายมือ คุณอาจมีบางอย่างเช่น ID ผู้ป่วย และตรงกลาง คุณอาจมีตัวแปรคุณสมบัติบางอย่าง
‫เช่น รายละเอียดเกี่ยวกับผู้ป่วย น้ำหนัก เพศ อัตราการเต้นของหัวใจ อาการเจ็บหน้าอก
‫แล้วทางด้านขวามือหรือที่ใดที่หนึ่งในชุดข้อมูล คุณอาจมีตัวแปรเป้าหมาย
‫สิ่งที่คุณต้องการทำนาย และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามทำกับแมชชีนเลิร์นนิง
‫เรากำลังพยายามเรียนรู้รูปแบบบางอย่างในตัวแปรคุณลักษณะและรูปแบบเหล่านั้นเกี่ยวข้องกับตัวแปรเป้าหมายอย่างไร
‫และนั่นคือสิ่งที่เราจะทำตลอดทั้งส่วนนี้คือ งานในโครงการข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งใช้แนวทางแบบนี้
‫รับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้รูปแบบภายในตัวแปรในอนาคต แล้วใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์ตัวแปรเป้าหมายบางตัว
‫ตอนนี้.
‫เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫เราจะเอาเด็กเลวคนนี้ไปเล่น
‫เราเคยเห็นมันสองสามครั้งแล้ว
‫เราจะผ่านมันไปทีละขั้นตอน
‫ส่วนการสร้างแบบจำลองข้อมูลของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง
‫นี่คือที่ที่เรามีข้อมูลอยู่แล้ว
‫เราจะผ่านพ้นไป
‫เราจะกำหนดว่าปัญหาของเราคืออะไร
‫เรากำลังพยายามแก้ปัญหาอะไรอยู่?
‫เป็นการจำแนกประเภทหรือไม่?
‫เป็นการถดถอยหรือไม่?
‫มันเป็นอย่างอื่นหรือไม่?
‫เรามีข้อมูลอะไรบ้าง?
‫เราจะดูที่ชุดข้อมูล
‫ที่จริงอาจมาจากไหน?
‫อะไรกำหนดความสำเร็จสำหรับเรา?
‫ดังนั้น หากเรากำลังทำโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง และเรากำลังดำเนินการพิสูจน์แนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราต้องไปถึงระดับไหนก่อนถึงจะพูดได้ว่า โอเค นี่อาจเปลี่ยนจากการพิสูจน์แนวคิดไปสู่การใช้งานจริงได้
‫คุณลักษณะใดที่เราควรสร้างแบบจำลอง?
‫ดังนั้นเราจึงกลับมาดูข้อมูลอีกครั้ง และมีคุณสมบัติบางอย่างของข้อมูลที่ควรมีความสำคัญเหนือสิ่งอื่นใดหรือไม่?
‫เราควรใช้รูปแบบใด
‫ดังนั้นเราจึงดูสิ่งนี้เล็กน้อยในการเรียนรู้ทางจิตวิทยาเกี่ยวกับวิธีเลือกรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันสำหรับปัญหาที่แตกต่างกัน
‫และสุดท้าย เราจะทดลองอะไรได้บ้าง
‫แล้วเราลองทำอะไร?
‫มีอะไรให้เราลองอีกบ้าง?
‫และทั้งหมดนี้ นี่คือกระบวนการวนซ้ำ
‫นั่นคือสิ่งสำคัญที่ต้องจำ
‫และอีกครั้ง ถ้าเราไปที่นี่ เรามีเครื่องมือบางอย่างที่เราสามารถใช้ได้สำหรับแต่ละขั้นตอนของไปป์ไลน์
‫ดังนั้นหากไปป์ไลน์ทั้งหมดนี้เป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูล
‫เครื่องมือที่เราจะเน้นไปที่พล็อตแผนที่แพนด้า lib num pi ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถเรียนรู้ได้
‫และดาวพฤหัสบดี อย่างน้อยสำหรับโปรเจ็กต์แรก เรามีกล่องสีเขียวที่เน้นกล่องที่เราจะเน้น
‫และเราได้รับมือกับสิ่งเหล่านี้แล้ว และได้เห็นสิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้
‫แต่ตอนนี้ได้เวลารวมทุกอย่างไว้ในการตั้งค่าโครงการโดยรวมแล้ว
‫และมีอีกหนึ่งไดอะแกรมที่เราต้องดู
‫นี่คือขั้นตอนที่เราจะดำเนินการเพื่อสร้างโปรเจ็กต์ใหม่และขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้กับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงเกือบทุกโครงการ
‫และจนถึงตอนนี้ เรามีคอมพิวเตอร์ของเรา
‫เราได้ดาวน์โหลดและติดตั้ง Conda จำนวนมาก
‫เราทำตามนี้
‫แต่นี่คือเราถึงตอนนี้
‫นี่คือถ้าเรามีคอมพิวเตอร์ และเรามี Conda หรือ Mini Conda
‫เราจะเริ่มโครงการใหม่แล้วสร้างโฟลเดอร์โครงการและภายในโฟลเดอร์นั้นจะมีข้อมูลอยู่
‫เรากำลังจะสร้างสภาพแวดล้อมที่คล้ายกับที่เราเคยทำงานอยู่
‫จากนั้นภายในสภาพแวดล้อมนั้น เราก็สามารถสร้างพื้นที่ทำงานของเราในรูปแบบของ Jupyter Notebook
‫จากนั้นภายในพื้นที่ทำงานนั้น เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและจัดการโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น numpy, pandas,
‫map, plot lib จากนั้นเราจะเริ่มดูว่าเราจะสร้างหรือใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องภายในไซโคลนได้อย่างไร
‫พายุไซโคลนจึงมีโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่เราสามารถใช้ได้
‫เราจะดูว่าเราจะนำไปใช้กับปัญหาของเราได้อย่างไร
‫ดังนั้นคุณอาจสงสัยว่าคุณสามารถขอความช่วยเหลือได้จากที่ไหน?
‫และขั้นตอนแรกก็คือ เพราะเราจะทำงานร่วมกันในโครงการนี้ ก็คือทำตามโค้ดไปด้วย
‫ถ้าทำได้
‫หากคุณล้าหลัง ไม่ต้องกังวล มันจะพร้อมให้คุณใช้ผ่านแหล่งข้อมูลบางประเภท ผ่านลิงก์บางประเภทในที่นี้
‫คุณจะได้รับทรัพยากรเพิ่มเติมจากที่ใดหากคุณกำลังติดตาม ลองใช้ด้วยตัวเองหรือหากคุณจะเข้าร่วมในเวลาอื่น
‫ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫ถูกต้อง.
‫นั่นคือคำขวัญที่นี่
‫ถ้าและออกให้เรียกใช้รหัส
‫หากคุณสงสัยว่าฟังก์ชันทำงานอย่างไร จำไว้ว่า คุณสามารถกดแท็บ shift ภายในวงเล็บของฟังก์ชันเพื่ออ่าน
‫docstring
‫ซึ่งจะให้ภาพรวมคร่าวๆ เกี่ยวกับการทำงานของฟังก์ชัน
‫แล้วไม่ต้องกลัว
‫หากสามขั้นตอนนี้ไม่ได้ผล อย่ากลัวที่จะค้นหา
‫ใช่ไหม
‫คุณอาจจะจบลงในสถานที่เช่น Stack Overflow หรือเอกสารประกอบ
‫ฉันได้ใส่เอกสารทั้งสองไว้ที่นี่สำหรับ Cyclone และ pandas เพราะเราจะใช้เครื่องมือสองสามอย่างที่นี่
‫ดังนั้นคุณอาจต้องค้นหาเอกสารสำหรับ NumPy หรืออะไรทำนองนั้น
‫เครื่องมืออื่นที่เราใช้อยู่ อาจจะเป็น map plot lib
‫แต่ไม่ว่าคุณจะติดอยู่ที่ใด อย่ากลัวที่จะค้นหามัน
‫สิ่งที่แยกนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ดีออกจากคนจนคือคนที่ไม่ถามคำถาม
‫ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีจึงเป็นเพียงคนเดียวที่ถามคำถามมากขึ้นเรื่อยๆ
‫วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีก็เหมือนกับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไป
‫แต่พวกเขาถามคำถามเพิ่มเติมและนี่คือที่มาของความพยายามอีกครั้ง
‫ดังนั้น เมื่อคุณได้ค้นหามัน เมื่อคุณได้ค้นพบบางสิ่ง เมื่อคุณได้อ่านอะไรบางอย่าง อย่ากลัวที่จะนำมันกลับไปที่สมุดบันทึกของคุณแล้วลองทำดู
‫และสุดท้าย อย่างที่ฉันพูดไปก่อนหน้านี้ สิ่งที่แยกวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่ดีออกจากวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีคือคำถามที่พวกเขาถาม
‫ดังนั้นอย่ากลัวที่จะถามคำถาม
‫คุณอาจทำเช่นนี้ในพื้นที่ฟอรัมหรือในส่วน StackOverflow ทุกที่ที่คุณเห็นว่าเหมาะสม
‫ดังนั้นโดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เรามากระโดดกัน
‫ฉันตื่นเต้นมาก
‫ฉันหวังว่าคุณจะเป็น
‫มาลงมือทำโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่ต้นจนจบกัน