‫Beau.
‫Alors maintenant que nous avons configuré notre environnement, que notre notebook Jupiter est en cours d'exécution ou que le serveur de notebook
‫Jupiter est en cours d'exécution, nous pouvons créer un nouveau notebook Jupiter et commencer sur du code.
‫Alors chargeons ça.
‫Je vais maximiser cette fenêtre.
‫Nous allons donc lui donner un nom ici.
‫Nous irons bout à bout.
‫Quelque chose de gentil est important.
‫Et la classification des maladies cardiaques.
‫Et dans un bon style de communication, vous mettrez une note, en sachant quelque chose de
‫simple, en prédisant les maladies cardiaques, en utilisant l'apprentissage automatique, puis une petite doublure.
‫Ce cahier examine donc l'utilisation de diverses bibliothèques d'apprentissage automatique et de science des données basées sur Python,
‫qui sont nos outils pour tenter de créer un modèle d'apprentissage automatique capable de prédire si une personne
‫a ou non une maladie cardiaque en fonction de ses attributs médicaux.
‫Qui?
‫C'est donc probablement plus d'une doublure, nous pourrions probablement concis cela un peu, mais ce n'est pas
‫notre objectif.
‫Notre objectif est d'écrire du code et de l'appliquer au framework ici.
‫C'est donc ce sur quoi nous voulons travailler.
‫C'est ce que nous commençons à faire.
‫Nous commençons à appliquer les outils que nous avons appris à notre cadre d'apprentissage automatique dans le cadre
‫d'un projet d'apprentissage automatique complet de bout en bout.
‫J'espère que vous pouvez ressentir l'excitation.
‫Alors comment commençons-nous?
‫Eh bien, la première chose est probablement bonne pour décrire notre approche.
‫Nous allons adopter l'approche suivante.
‫La première étape est donc la définition du problème.
‫Nous avons en quelque sorte fait cela avec la ligne d'ouverture, donc la définition du problème, c'est aussi les données.
‫Nous verrons quelles données nous allons utiliser pour résoudre ce problème que nous avons en quelque sorte déjà vu dans
‫les vidéos précédentes.
‫Mais encore une fois, pour être complet, nous avons juste un petit aperçu.
‫Regardez-le ici et nous irons.
‫L'évaluation définira rapidement ce qu'une métrique d'évaluation signifie pour nous, comme ce qui définit le succès pour cela.
‫Si nous devions considérer ce projet comme un succès, cette preuve de concept d'apprentissage automatique, pourrions-nous prédire les maladies cardiaques
‫en utilisant l'apprentissage automatique ?
‫De quoi aurions-nous besoin comme métrique d'évaluation, comme fonctionnalités minimales ?
‫Alors, sur quelles caractéristiques des données allons-nous nous concentrer le plus et même sur celles qui contribuent le plus au modèle,
‫qui est la modélisation de l'étape cinq ?
‫Et enfin, la sixième étape est l'expérimentation.
‫Et de façon réaliste, le tout est expérimentation.
‫Ainsi, nous pourrions commencer par celui-ci et encore une fois, si vous êtes assez expérimenté ici, vous pouvez simplement commencer à
‫plonger directement dans le code.
‫Vous savez peut-être quoi faire.
‫Mais pour nous, parce que nous apprenons encore, nous cherchons toujours comment aborder différents
‫problèmes, nous mettons en place ce cadre et ensuite nous découvrons comment nous pouvons utiliser nos outils à chaque étape différente.
‫Revenons donc avant tout à la définition du problème.
‫Nous l'avons en quelque sorte déjà fait ici, mais dans une déclaration que nous pourrions dire à quelqu'un d'autre.
‫Donc, dans notre cas, nous faisons une classification binaire.
‫Donc si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non.
‫Il n'y a donc que deux classes lorsque la classification prédit si quelque chose est une chose ou une
‫autre.
‫Donc, dans une déclaration, nous voulons le mettre dans un joli petit code.
‫Donc, étant donné les paramètres cliniques d'un patient, pouvons-nous prédire s'il souffre ou non d'une maladie cardiaque ?
‫Merveilleux, et puis deux est la date, et maintenant nous arrivons ici, nous savons que nos données sur les maladies cardiaques sont
‫déjà en baisse et si nous cliquons dessus, elles vont se charger.
‫C'est assez difficile à lire ici.
‫C'est pourquoi nous allons l'importer prochainement en utilisant une trame de données Panners.
‫Mais si nous montons ici et si nous allons à l'ensemble de données sur les maladies cardiaques d'Ukai, c'est là que nous trouvons et c'est la deuxième étape, soit dit
‫en passant, les données.
‫C'est là que nous en apprenons un peu plus sur les données que nous utilisons réellement.
‫C'est donc ici que vous pouvez venir le télécharger.
‫Il s'agit de la source d'origine du référentiel d'apprentissage automatique UCI, qui contient beaucoup plus d'ensembles de données différents sur
‫lesquels vous pouvez en quelque sorte travailler et utiliser, par exemple, des problèmes comme ceux sur lesquels nous
‫travaillons.
‫Mais pour accéder au format ASV, il a déjà été formaté et c'est maintenant sur Kagle que vous pouvez également accéder à Kagle
‫et obtenir beaucoup plus d'ensembles de données différents.
‫Par ici, il y a un petit menu.
‫Il contient des ensembles de données.
‫Vous pouvez même rechercher différentes choses.
‫Mais c'est là que je suis venu à l'origine pour obtenir cet ensemble de données.
‫Vous pouvez le télécharger ici.
‫Donc, si vous cliquez sur télécharger, cela nous donnera un peu plus d'informations sur les données.
‫Certaines informations d'attribut telles que la signification des différentes colonnes si nous continuons.
‫On regarde ici, on voit que les différentes colonnes, c'est là que se trouvent leurs différentes valeurs.
‫Donc, ce que c'est, c'est un dictionnaire de données et nous allons le voir dans une seconde.
‫Ou utiliser ceci sera utile, ce que nous pourrions faire, voir en fait si nous pouvons copier cela.
‫Et rapportez-le à notre cahier.
‫Il s'agit donc d'un dictionnaire de données, nous pourrions donc aller ici, créer des données.
‫Cela prend un peu d'avance sur nous-mêmes.
‫Donc si nous y allons, boum, c'est ce que nous pouvons utiliser pour référencer ce que les colonnes sur les données.
‫Donc, si nous allons ici, nous pouvons probablement en extraire quelque chose.
‫Donc, si nous copions cela, cette base de données contient 76 attributs.
‫En fait, notre jeu de données n'en contient que 14.
‫Mais alors nous lisons ici.
‫Mais toutes les expériences publiées se réfèrent à l'utilisation d'un sous-ensemble de 14 d'entre elles.
‫D'accord, merveilleux.
‫Et donc si on retournait à l'UCI.
‫Ensemble de données sur les maladies cardiaques.
‫Nous obtenons un peu d'informations ici, donc seulement 14 attributs utilisés, maintenant, vous ne le ferez pas toujours pour chaque projet sur lequel vous
‫travaillez, surtout si vous travaillez au sein de l'entreprise ou au sein d'une équipe.
‫L'ensemble de données peut vous être fourni par un client ou par un client.
‫Mais pour les problèmes sur lesquels nous travaillons, parce que nous avons besoin d'accéder à des données open source,
‫c'est-à-dire des données auxquelles tout le monde a accès, nous pouvons les trouver publiquement sur Internet.
‫Mais là encore, le processus est très similaire.
‫Quel que soit l'ensemble de données sur lequel vous travaillez, il s'agit de l'obtenir dans le bon format avec lequel
‫vous pouvez travailler dans votre travail.
‫Dans un cahier que nous pourrions mettre ici.
‫Les données d'origine provenaient de la base de données de Cleveland, de Ukai Machine Learning Repository.
‫Il existe également une version disponible sur Kagle.
‫Et donc ce que vous pourriez faire, c'est copier ça et ils sont beaux et ils le copieront aussi là-dedans et nous pourrions
‫ranger ça plus tard.
‫Mais ce ne sont que quelques informations sur les données.
‫D'où vient-il?
‫De quelles données disposons-nous ?
‫Et donc nous allons ici, numéro trois, les évaluations de nous travaillions réellement sur ce projet, nous
‫voulions implémenter cela disons que nous étions un hôpital qui voulait pouvoir implémenter cela en tant que modèle
‫d'apprentissage automatique, en tant qu'application sur le front bureau.
‫Si quelqu'un vient nous voir et que nous sommes une infirmière, nous mesurons ces différents paramètres à son sujet.
‫Nous avons donc découvert différents attributs des patients.
‫De quelle métrique aurions-nous besoin pour juger ?
‫Notre modèle a été efficace, a été hors d'usage en jeu.
‫Donc, si nous essayons de classer si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non, parce que c'est assez
‫important, nous voudrions un modèle très, très précis.
‫Et donc, par exemple, je vais juste inventer un numéro.
‫Donc, vous pourriez dire quelque chose comme, si vous pouvez atteindre une précision de 95 pour cent pour prédire si un
‫patient souffre ou non d'une maladie cardiaque pendant cette phase de validation du concept, ce qui est en
‫quelque sorte ce sur quoi nous travaillons ici, alors vous pourriez poursuivre et essayer de vraiment tomber entre les mains d'autres personnes.
‫C'est donc l'essence de ce sur quoi nous allons travailler ici, c'est que nous construisons une machine, apprenons
‫la preuve de concept.
‫La raison pour laquelle je dis preuve de concept est que, souvent, les projets d'apprentissage automatique commencent par essayer
‫de déterminer s'il existe encore suffisamment de modèles dans les données pour être appris par un modèle d'apprentissage
‫automatique.
‫Et s'il y en a, vous pouvez poursuivre le projet plus loin et le mettre en production ou dans une
‫sorte d'application.
‫Encore une fois, ce n'est qu'une autre référence que nous pourrions nous fixer comme objectif de travailler au tout début
‫d'un projet et ce n'est pas figé.
‫Cela peut changer.
‫C'est juste quelque chose avec lequel vous pourriez réfléchir avec votre équipe comme,
‫hé, si nous passons deux semaines à travailler sur ce projet d'apprentissage automatique, quel chiffre devrions-nous obtenir pour qu'il soit poursuivi ?
‫Plus encore, faisons-le.
‫Donc, si nous pouvons atteindre une précision de 95 pour cent pour prédire si un patient a ou non une maladie cardiaque pendant
‫la preuve de concept ou la poursuite du projet.
‫Et c'est peut-être autre chose, non ?
‫Quelqu'un pourrait venir vous voir dans une entreprise de science des données ou quelque chose comme ça.
‫Quelqu'un d'une autre équipe pourrait y aller, hé, nous avons cet ensemble de données.
‫Nous voulons mesurer combien de nos clients se désengagent.
‫Et nous voulons voir si nous pouvons créer un modèle d'apprentissage automatique pour nous aider.
‫Et ils peuvent dire, hé, voulez-vous travailler sur une preuve de concept similaire à ce que nous faisons ici
‫?
‫Et c'est comme ça qu'on pourrait dire labo.
‫Vous pouvez commencer par définir le problème, déterminer si un client le fera ou non.
‫D'où viennent les données ?
‫Il provient de notre base de données clients.
‫Quelle est notre mesure d'évaluation ?
‫Eh bien, si nous pouvons déterminer si un client va se désabonner et avec une précision d'environ 80 %,
‫alors nous pourrions continuer à poursuivre cela et l'intégrer dans notre pipeline de production.
‫C'est un exemple de flux de travail, les trois premières étapes, puis enfin un pas en avant, pas
‫encore un peu plus de fonctionnalités.
‫Donc, si nous revenons donc nous avons fait cela, nous avons fait une évaluation.
‫Envie de réussir et de partir, quelles fonctionnalités devons-nous modéliser ?
‫C'est la quatrième étape.
‫C'est donc ici que nous créons un dictionnaire de données.
‫Et ce que je veux dire par là, c'est que vous pourrez peut-être créer cela vous-même en faisant un peu de recherche.
‫Donc, mon point est impliqué et encore une fois, nous pourrions arranger cela en mettant ces points, mais ils commenceront à avoir un sens dans une
‫seconde une fois que nous verrons réellement les données avec lesquelles nous travaillons.
‫En fait, nous pourrions lier cela pour transformer cela en points, alors maintenant nous avons créé notre dictionnaire de données.
‫C'est quelque chose que vous pouvez trouver grâce à vos propres recherches comme nous l'avons fait ici,
‫en découvrant les données ici, en découvrant les données, ou vous pouvez les créer avec l'aide d'un expert en la
‫matière.
‫Et ce que je veux dire par là, c'est, disons, par exemple, que cette équipe est venue vous voir
‫avec tout un tas de données client sur qui va abandonner ou non, ce qui signifie qu'ils vont quitter ou
‫arrêter d'utiliser votre produit et ils peuvent vous dire ce que signifient les différentes caractéristiques des données.
‫Et c'est ici que vous obtiendrez différentes informations sur chacune des fonctionnalités de vos données.
‫Donc, essentiellement, lorsque vous commencerez à travailler avec les données, vous ne serez pas un novice complet.
‫Vous aurez une idée de ce qui se passe réellement ou de la signification de chaque section des données.
‫Et cela aura beaucoup plus de sens lorsque nous examinerons nos données dans la chair, lorsque
‫nous importerons notre fichier csv de maladie cardiaque dans notre cahier Jupiter, ce que nous allons faire dans la prochaine vidéo.
‫Donc ces quatre premières étapes.
‫Un, deux, trois, quatre, données de définition de problème.
‫De quelles données disposons-nous, l'évaluation des fonctionnalités ne doit pas nécessairement prendre autant de temps.
‫Nous venons donc de les parcourir tous les quatre en 10 minutes environ, car ce que nous voulons
‫faire, c'est mettre la main sur le code et laisser le code et les données parler d'eux-mêmes plutôt que d'essayer d'y penser ici.
‫Nous voulons le voir en action.
‫C'est donc ce que nous allons faire dans les prochaines vidéos.