‫Mooi.
‫Dus nu we onze omgeving hebben ingesteld, onze Jupiter-notebook of Jupiter-notebookserver hebben draaien, kunnen we
‫een nieuwe Jupiter-notebook maken en aan de slag gaan met wat code.
‫Dus laten we dat maar eens opladen.
‫Ik ga dit venster maximaliseren.
‫Dus we geven het hier een naam.
‫We gaan van begin tot eind.
‫Iets leuks is belangrijk.
‫En classificatie van hartziekten.
‫En in goede communicatiestijl een markering neerzetten, iets simpels weten,
‫hartaandoeningen voorspellen, machinaal leren gebruiken, dan een kleine oneliner.
‫Dus deze notebook onderzoekt het gebruik van verschillende op Python gebaseerde bibliotheken voor machine learning en datawetenschap, die onze
‫tools zijn in een poging een machine learning-model te bouwen dat in staat is te voorspellen of iemand
‫al dan niet een hartaandoening heeft op basis van hun medische kenmerken.
‫WHO?
‫Dus dat is waarschijnlijk meer dan één voering, we zouden dat waarschijnlijk een beetje kunnen samenvatten, maar dat is
‫niet onze focus.
‫Onze focus ligt op het schrijven van code en het toepassen hiervan op het framework hier.
‫Dit is dus waar we aan willen werken.
‫Dit is wat we beginnen te doen.
‫We beginnen de tools die we hebben geleerd toe te passen op ons machine learning-framework in
‫het kader van een volledig end-to-end machine learning-project.
‫Ik hoop dat je de opwinding kunt voelen.
‫Dus hoe beginnen we?
‫Welnu, het is waarschijnlijk goed om eerst onze aanpak te schetsen.
‫We gaan voor de volgende aanpak.
‫Dus de eerste stap is probleemdefinitie.
‫We hebben dat min of meer gedaan met de openingszin, dus de probleemdefinitie is ook data.
‫We zullen kijken welke gegevens we gaan gebruiken om dit probleem op te lossen dat we al in eerdere
‫video's hebben gezien.
‫Maar nogmaals, voor de volledigheid hebben we slechts een klein overzicht.
‫Bekijk het hier en we gaan.
‫Evaluatie zal snel bepalen wat een evaluatiestatistiek voor ons betekent, zoals wat succes hiervoor definieert.
‫Als we dit project als een succes zouden beschouwen, deze machine learning proof of concept, zouden we dan hartziekten kunnen voorspellen
‫met behulp van machine learning?
‫Wat hebben we nodig als evaluatiestatistiek, als absoluut minimum?
‫Dus op welke kenmerken van de gegevens zullen we ons het meest concentreren en zelfs welke dragen het meest bij
‫aan het model, namelijk stap vijf modellering?
‫En tot slot, stap zes is experimenteren.
‫En realistisch gezien is het allemaal experimenteren.
‫Dus met deze kunnen we beginnen en nog een keer, als je hier behoorlijk ervaren bent, zou je gewoon meteen
‫naar de code kunnen duiken.
‫Misschien weet je wat je moet doen.
‫Maar voor ons, omdat we nog steeds aan het leren zijn, zijn we nog steeds aan het uitzoeken
‫hoe we verschillende problemen kunnen aanpakken, we zetten dit raamwerk op en dan zoeken we uit hoe we onze tools bij elke verschillende stap kunnen gebruiken.
‫Dus laten we eerst en vooral teruggaan naar de probleemdefinitie.
‫We hebben het min of meer hier al gedaan, maar in een verklaring die we aan iemand anders zouden kunnen vertellen.
‫Dus in ons geval doen we binaire classificatie.
‫Dus of iemand een hartziekte heeft of niet.
‫Er zijn dus maar twee klassen waarin de classificatie voorspelt of iets het een of het ander
‫is.
‫Dus in een statement willen we het in een leuke kleine code zetten.
‫Dus kunnen we, gegeven klinische parameters over een patiënt, voorspellen of ze al dan niet een hartaandoening hebben?
‫Prachtig, en dan is twee de datum, en nu we hier komen, weten we dat onze hartziektegegevens al
‫dalen en als we daarop klikken, wordt het geladen.
‫Het is best moeilijk om hier te lezen.
‫Dus dat is dat we het binnenkort gaan importeren met behulp van een panners-gegevensframe.
‫Maar als we hier naar boven gaan en als we naar de Ukai hartziekte dataset gaan, dan vinden we hier ongeveer en dit is stap
‫twee, trouwens, data.
‫Hier komen we iets meer te weten over welke gegevens we daadwerkelijk gebruiken.
‫Dus dit is waar je het vandaan zou kunnen komen halen.
‫Dit is de originele bron voor de UCI machine learning-repository, die hier veel meer verschillende datasets bevat
‫waar je aan kunt werken en bijvoorbeeld problemen kunt gebruiken zoals waar we mee bezig
‫zijn.
‫Maar om het ASV-formaat te zien, het is al geformatteerd en dat is op Kagle nu kun je ook naar Kagle
‫gaan en veel meer verschillende datasets krijgen.
‫Hier, het heeft een klein menu.
‫Het heeft daar datasets.
‫Je kunt zelfs naar verschillende dingen zoeken.
‫Maar dit is waar ik deze dataset oorspronkelijk vandaan haalde.
‫Je kunt het hier downloaden.
‫Dus als u op downloaden klikt, krijgt u wat meer informatie over de gegevens.
‫Sommige attribuutinformatie zoals waar de verschillende kolommen voor staan als we doorgaan.
‫We kijken hier, we zien dat de verschillende kolommen, dit is waar hun verschillende waarden zijn.
‫Dus dit is wat dit is, een datadictionary en we gaan dit zo zien.
‫Of gebruik dit komt van pas, wat we kunnen doen, kijken of we dit kunnen kopiëren.
‫En breng het terug naar ons notitieboekje.
‫Dit is dus een datadictionary, dus we kunnen hierheen gaan om gegevens te creëren.
‫Dit loopt een beetje op de zaken vooruit.
‫Dus als we daarheen gaan, boem, dat is wat we kunnen gebruiken om te verwijzen naar de kolommen op de gegevens.
‫Dus als we hier naar gegevens gaan, kunnen we hier waarschijnlijk iets uit halen.
‫Dus als we dit kopiëren, bevat deze database 76 attributen.
‫Eigenlijk bevat onze dataset slechts 14.
‫Maar dan lezen we hier.
‫Maar alle gepubliceerde experimenten verwijzen naar het gebruik van een subset van 14 van hen.
‫Oké, geweldig.
‫En als we dan maar terug naar de UCI gingen.
‫Hartziekte dataset.
‫We krijgen hier een beetje informatie, dus er zijn slechts 14 attributen gebruikt, nu zul je dit niet altijd doen voor elk project
‫waaraan je werkt, vooral als je binnen het bedrijf of binnen een team werkt.
‫De dataset kan aan u worden gegeven door een klant of door een klant.
‫Maar voor de problemen waar we aan werken, omdat we toegang nodig hebben tot open source data, dat
‫wil zeggen data waar iedereen toegang toe heeft, kunnen we ze openbaar op internet vinden.
‫Maar nogmaals, het proces lijkt erg op elkaar.
‫Het maakt niet uit aan welke dataset u werkt, het gaat erom deze in het juiste formaat te krijgen zodat u er
‫in uw werk mee kunt werken.
‫In een notitieboekje dat we hier zouden kunnen zetten.
‫De originele gegevens kwamen uit de Cleveland-database, van Ukai Machine Learning Repository.
‫Er is ook een versie van beschikbaar op Kagle.
‫Dus wat je zou kunnen doen is dat kopiëren en ze zijn mooi en zullen dat daar ook kopiëren en we
‫kunnen dit later opruimen.
‫Maar dit is slechts wat informatie over de gegevens.
‫Waar kwam het vandaan?
‫Welke gegevens hebben we?
‫En dus gaan we hier, nummer drie, evaluaties van dat we daadwerkelijk aan dit project werkten, we
‫wilden dit implementeren, laten we zeggen dat we een ziekenhuis waren dat dit wilde kunnen implementeren als een
‫machine learning-model, als een applicatie aan de voorkant bureau.
‫Als iemand bij ons binnenkomt en we zijn verpleegster, meten we deze verschillende parameters over hen.
‫Dus ontdekten we verschillende patiëntkenmerken.
‫Welke maatstaf zouden we nodig hebben om te beoordelen?
‫Ons model is effectief geweest, is buiten gebruik geweest in het spel.
‫Dus als we proberen te classificeren of iemand een hartaandoening heeft of niet, omdat dat behoorlijk belangrijk is,
‫willen we een heel, heel nauwkeurig model.
‫En dus ga ik bijvoorbeeld gewoon een nummer verzinnen.
‫Dus je zou iets kunnen zeggen als, als je een nauwkeurigheid van 95 procent kunt bereiken bij het voorspellen
‫of een patiënt een hartaandoening heeft tijdens deze proof of concept-fase, wat een beetje is waar
‫we hier aan werken, dan zou je kunnen nastreven en proberen om echt in de handen van andere mensen komen.
‫Dus dat is de essentie van waar we hier aan gaan werken, is dat we een machine bouwen,
‫proof of concept leren.
‫De reden waarom ik 'proof of concept' zeg, is omdat machine learning-projecten vaak beginnen als proberen te
‫achterhalen of er zelfs genoeg patronen in de gegevens zijn om door een machine learning-model te worden geleerd.
‫En als die er zijn, dan zou je het project verder kunnen nastreven en het in productie of in een soort
‫van toepassing krijgen.
‫Dus nogmaals, dit is gewoon een andere maatstaf die we onszelf zouden kunnen stellen als een doel om naar toe te werken aan het begin
‫van een project en het is niet in steen gebeiteld.
‫Dit kan veranderen.
‫Het is gewoon iets waar je met je team over zou kunnen nadenken, zoals,
‫hey, als we twee weken aan dit machine learning-project gaan werken, welk cijfer zouden we dan moeten hebben om het na te streven?
‫Laten we dat meer doen.
‫Dus als we een nauwkeurigheid van 95 procent kunnen bereiken bij het voorspellen of een patiënt al dan niet een hartaandoening heeft
‫tijdens de proof of concept of het project voortzetten.
‫En dit kan iets anders zijn, toch?
‫Misschien komt er iemand naar je toe bij een data science-bedrijf of iets dergelijks.
‫Iemand van een ander team kan gaan, hé, we hebben deze dataset.
‫We willen meten hoeveel van onze klanten aan het karnen zijn.
‫En we willen kijken of we een machine learning-model kunnen bouwen om ons te helpen.
‫En ze kunnen zeggen, hé, wil je werken aan een proof of concept, vergelijkbaar met wat we hier
‫doen?
‫En zo zou je lab kunnen zeggen.
‫Je zou kunnen beginnen met probleemdefinitie, uitzoeken of een klant dat doet of niet.
‫Waar komen de gegevens vandaan?
‫Het komt uit ons klantenbestand.
‫Wat is onze waarderingsmaatstaf?
‫Als we erachter kunnen komen of een klant gaat churn en met een nauwkeurigheid van ongeveer 80 procent,
‫dan kunnen we dit blijven nastreven en het daadwerkelijk in onze productiepijplijn krijgen.
‫Dat is een voorbeeld van een workflow, de eerste drie stappen en dan eindelijk een stap voorwaarts, niet eindelijk
‫een behoorlijk beetje meer te gaan functies.
‫Dus als we terugkomen, dus we hebben dit gedaan, hebben we een taxatie gedaan.
‫Wil je succes vinden en gaan, welke functies moeten we modelleren?
‫Dit is stap vier.
‫Dus hier maken we een datadictionary.
‫En wat ik daarmee bedoel, is dat je dit misschien zelf kunt creëren door een beetje onderzoek te doen.
‫Dus mijn punt is erbij betrokken en nogmaals, we zouden dit kunnen opruimen door deze op punten te plaatsen, maar ze zullen zo
‫beginnen te kloppen als we de gegevens zien waarmee we werken.
‫Eigenlijk zouden we dit kunnen koppelen aan het omzetten van dit in punten, dus nu hebben we ons datadictionary gemaakt.
‫Dit is iets dat je kunt vinden door je eigen onderzoek, zoals we hier hebben gedaan, door hier de
‫gegevens te ontdekken, meer te weten te komen over de gegevens, of je kunt het maken met de hulp van een
‫materiedeskundige.
‫En wat ik daarmee bedoel is, laten we zeggen dat je dat team naar je toe hebt laten komen met een
‫hele hoop klantgegevens over wie wel of niet gaat churnen, wat betekent dat ze je product gaan verlaten of stoppen met
‫het gebruiken van je product en zij kunnen u vertellen wat de verschillende kenmerken van de gegevens betekenen.
‫Hier krijgt u dus verschillende informatie over elk van de functies in uw gegevens.
‫Dus in wezen, als u met de gegevens begint te werken, bent u geen complete beginner.
‫U zult een idee hebben van wat er werkelijk aan de hand is of wat elk deel van de gegevens betekent.
‫En dit zal veel logischer zijn als we onze gegevens in het echt
‫bekijken, wanneer we ons hartziekte-csv-bestand importeren in ons Jupiter-notebook, wat we in de volgende video gaan doen.
‫Dus deze eerste vier stappen.
‫Een, twee, drie, vier, probleemdefinitiegegevens.
‫Welke gegevens we hebben evaluatie van functies hoeft niet per se zo lang te duren.
‫Dus we hebben ze alle vier in ongeveer 10 minuten doorgenomen, want wat we willen doen is de
‫code in handen krijgen en de code en gegevens voor zichzelf laten spreken in plaats van er hier alleen maar over na te denken.
‫We willen het in actie zien.
‫Dat gaan we dus doen in de volgende video's.