‫Chào mừng trở lại.
‫Và tôi không thể vui mừng hơn cho phần này.
‫Bạn biết tại sao mà?
‫Bởi vì cuối cùng chúng tôi cũng sẽ bắt tay vào thực hiện một dự án từ đầu đến cuối, đưa tất cả các công cụ mà chúng tôi đã học
‫được cho đến nay vào các quy trình và khuôn khổ và những thứ khác.
‫Chúng tôi sẽ kết hợp tất cả chúng lại với nhau và chúng tôi sẽ tạo ra một cái gì đó của nó.
‫Chúng tôi sẽ làm việc trên một dự án cụ thể với dữ liệu có cấu trúc hoặc một vài dự án thực sự.
‫Và bạn có thể hỏi dữ liệu có cấu trúc là gì?
‫Và tốt, chúng tôi thực sự đã sử dụng dữ liệu có cấu trúc trong suốt những gì chúng tôi đã học được cho đến nay.
‫Về cơ bản, dữ liệu có cấu trúc là bất cứ thứ gì bạn có thể phù hợp với loại cấu trúc này.
‫Đây là cấu trúc gì?
‫Chà, đây là các hàng và cột hoặc thứ gì đó giống như khung dữ liệu gấu trúc hoặc thứ gì đó giống như bảng tính Excel hoặc có
‫thể là tài liệu Google Trang tính.
‫Và do đó, với bộ dữ liệu về bệnh tim mà chúng tôi đang làm việc như một bản demo.
‫Ở phía bên trái, bạn có thể có một cái gì đó như ID bệnh nhân và
‫ở giữa, bạn có thể có một số biến tính năng, chẳng hạn như thông tin chi tiết về bệnh nhân, cân nặng, giới tính của họ,
‫nhịp tim, đau ngực.
‫Và sau đó ở phía bên phải hoặc một nơi nào đó trong tập dữ liệu, bạn có thể có một biến mục tiêu.
‫Điều bạn muốn dự đoán và về bản chất đó là những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện với học máy.
‫Chúng tôi đang cố gắng tìm hiểu một số mẫu trong các biến đặc điểm và cách các mẫu đó liên quan đến một biến mục tiêu.
‫Và đó là những gì chúng ta sẽ làm trong suốt phần này, là làm việc trên các dự án dữ
‫liệu có cấu trúc theo cách tiếp cận này, nhận mô hình học máy để tìm hiểu các mẫu trong các biến trong tương lai
‫và sau đó sử dụng các mẫu đó để dự đoán một số biến mục tiêu.
‫Hiện nay.
‫Chung ta se lam chuyện đo như thê nao?
‫Chà, chúng ta sẽ đưa cậu bé hư này vào cuộc chơi.
‫Chúng tôi đã thấy nó một vài lần rồi.
‫Chúng tôi sẽ đi qua nó từng bước.
‫Phần mô hình hóa dữ liệu của một dự án học máy.
‫Vì vậy, đây là nơi chúng tôi đã có một số dữ liệu.
‫Chúng ta sẽ đi qua.
‫Chúng tôi sẽ xác định vấn đề của chúng tôi là gì.
‫Chúng ta đang cố gắng giải quyết vấn đề gì?
‫Nó có phải là phân loại không?
‫Nó có phải là hồi quy?
‫Nó là cái gì khác?
‫Chúng ta có dữ liệu gì?
‫Chúng tôi sẽ xem xét tập dữ liệu.
‫Điều đó thực sự đến từ đâu?
‫Điều gì xác định thành công cho chúng ta?
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đang làm việc thông qua một dự án học máy và chúng tôi đang nghiên cứu bằng chứng khái niệm
‫về học máy.
‫Mức độ thành công mà chúng ta phải đạt được trước khi có thể nói, được rồi, điều này có thể chuyển từ bằng
‫chứng khái niệm thành thực sự được triển khai?
‫Chúng ta nên mô hình hóa những tính năng nào?
‫Vì vậy, chúng ta hãy nhìn lại dữ liệu một lần nữa và có một số tính năng nhất định của dữ liệu sẽ được ưu
‫tiên hơn những tính năng khác không?
‫Chúng ta nên sử dụng loại mô hình nào?
‫Vì vậy, chúng ta đã xem xét vấn đề này một chút trong psych tìm hiểu về cách chọn một mô hình học máy
‫khác nhau cho các vấn đề khác nhau.
‫Và cuối cùng, chúng ta có thể thử những thí nghiệm nào?
‫Vậy chúng ta đã thử những gì?
‫Chúng ta có thể thử những gì khác?
‫Và toàn bộ vấn đề ở đây, đây là một quá trình lặp đi lặp lại.
‫Đó là điều chính cần nhớ.
‫Và một lần nữa, nếu chúng ta đến đây, chúng ta có một số công cụ mà chúng ta có thể sử dụng cho từng bước của quy trình.
‫Vì vậy, nếu toàn bộ đường ống tổng thể này là khoa học dữ liệu.
‫Chà, các công cụ mà chúng ta sẽ tập trung vào bản đồ của gấu trúc lib num pi nên tôi không thể học được.
‫Và Sao Mộc, ít nhất là đối với dự án đầu tiên, chúng ta có một số hộp màu xanh lá cây làm nổi bật những thứ mà
‫chúng ta sẽ tập trung vào.
‫Và chúng tôi đã bắt tay với một số trong số này, và chúng tôi đã thấy những gì họ có thể làm.
‫Nhưng bây giờ là lúc để kết hợp tất cả chúng trong một thiết lập dự án tổng thể.
‫Và có một sơ đồ nữa chúng ta phải xem xét.
‫Đây là các bước chúng ta sẽ thực hiện để thiết lập một dự án mới và các bước
‫bạn có thể thực hiện với hầu hết mọi dự án học máy.
‫Và cho đến nay, chúng tôi đã có máy tính của mình.
‫Chúng tôi đã tải xuống và cài đặt nhiều Conda.
‫Chúng tôi đã theo dõi điều này.
‫Nhưng đây là chúng tôi cho đến nay.
‫Vì vậy, đây là nếu chúng ta có máy tính của mình và chúng ta có Conda hoặc Mini Conda.
‫Chúng ta sẽ bắt đầu một dự án mới và sau đó tạo một thư mục dự án và trong thư mục đó sẽ chứa
‫một số dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ tạo ra một môi trường tương tự như môi trường mà chúng tôi đã và đang làm việc.
‫Và sau đó trong môi trường đó, chúng ta có thể tạo không gian làm việc của mình dưới dạng một Máy tính xách tay Jupyter.
‫Và sau đó trong không gian làm việc đó, chúng ta có thể thực hiện phân tích và thao tác dữ liệu bằng các công cụ như numpy, pandas,
‫map, plot lib, sau đó chúng ta sẽ bắt đầu xem xét cách chúng ta có thể xây dựng hoặc sử dụng các mô
‫hình học máy trong cyclone.
‫Vì vậy, cyclone có những mô hình học máy được xây dựng sẵn mà chúng ta có thể sử dụng.
‫Chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể áp dụng những điều đó vào vấn đề của chúng ta.
‫Vì vậy, bạn có thể tự hỏi, tất nhiên, bạn có thể nhận trợ giúp ở đâu?
‫Và bước đầu tiên là, bởi vì chúng ta sẽ làm việc thông qua dự án này cùng nhau, là tuân
‫theo mã, nếu bạn có thể.
‫Nếu bạn bị tụt lại phía sau, đừng lo lắng, nó sẽ có sẵn cho bạn thông qua một số loại tài nguyên, thông
‫qua một số loại liên kết tại chỗ.
‫Bạn sẽ nhận được những nguồn bổ sung đó ở đâu nếu bạn đang theo dõi, hãy thử nó cho chính mình hoặc nếu bạn
‫sẽ sử dụng nó vào một thời điểm khác.
‫Đảm bảo nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Đúng.
‫Đó là phương châm ở đây.
‫Nếu và hết, hãy chạy mã.
‫Nếu bạn tò mò về chức năng của một hàm, hãy nhớ rằng, bạn có thể nhấn phím shift trong dấu ngoặc của
‫một hàm để đọc chuỗi tài liệu.
‫Điều đó sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về chức năng này.
‫Và sau đó đừng sợ hãi.
‫Nếu ba bước này không hiệu quả, đừng ngại tìm kiếm nó.
‫Đúng?
‫Có thể bạn sẽ kết thúc ở những nơi như Stack Overflow hoặc tài liệu.
‫Tôi đã đặt cả hai tài liệu về Cyclone và gấu trúc ở đây vì chúng tôi sẽ sử dụng một vài công cụ
‫ở đây.
‫Vì vậy, bạn thậm chí có thể phải tra cứu tài liệu về NumPy hoặc thứ gì đó tương tự.
‫Một công cụ khác mà chúng tôi đang sử dụng, thậm chí có thể là lib bản đồ.
‫Nhưng bất cứ nơi nào bạn gặp khó khăn, đừng ngại tìm kiếm nó.
‫Điều phân biệt một nhà khoa học dữ liệu giỏi với một nhà khoa học kém là một nhà khoa học không đặt câu hỏi.
‫Vì vậy, một nhà khoa học dữ liệu giỏi chỉ là người tiếp tục đặt ra ngày càng nhiều câu hỏi.
‫Một kỹ sư học máy giỏi cũng giống như một kỹ sư học máy bình thường.
‫Nhưng họ hỏi nhiều câu hỏi hơn và đây là lúc thử lại bắt đầu.
‫Vì vậy, một khi bạn đã tìm kiếm nó, một khi bạn đã tìm ra điều gì đó, một khi bạn đã đọc một điều
‫gì đó, đừng ngại quay lại sổ tay của bạn và thử nó.
‫Và cuối cùng, như tôi đã nói trước đây, điều ngăn cách một kỹ sư học máy kém với một kỹ sư học
‫máy giỏi là những câu hỏi mà họ đặt ra.
‫Vì vậy, đừng bao giờ ngại đặt một câu hỏi.
‫Bạn có thể làm điều này trên không gian diễn đàn hoặc trên phần StackOverflow bất cứ nơi nào bạn thấy phù hợp.
‫Vì vậy, không cần thêm bất kỳ lời khuyên nào nữa, chúng ta hãy bắt đầu.
‫Tôi thực sự rất phấn khích.
‫Tôi hy vọng bạn là như vậy.
‫Hãy bắt tay vào thực hiện dự án máy học từ đầu đến cuối đầu tiên của chúng tôi.