‫Wunderschönen.
‫Nachdem wir nun unsere Umgebung eingerichtet haben, unser Jupiter-Notebook ausgeführt oder der Jupiter-Notebook-Server ausgeführt
‫wird, können wir ein neues Jupiter-Notebook erstellen und mit Code beginnen.
‫Also laden wir das hoch.
‫Ich werde dieses Fenster maximieren.
‫Also geben wir ihm hier einen Namen.
‫Wir werden Ende an Ende gehen.
‫Etwas Schönes ist wichtig.
‫Und die Klassifikation von Herzkrankheiten.
‫Und in einem guten Kommunikationsstil wird ein Zeichen gesetzt, Überschrift etwas Einfaches
‫wissen, Herzkrankheiten vorhersagen, maschinelles Lernen verwenden, dann ein kleiner Einzeiler.
‫Dieses Notebook untersucht daher die Verwendung verschiedener Python-basierter Bibliotheken für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, die
‫unsere Werkzeuge sind, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, das anhand seiner medizinischen
‫Eigenschaften vorhersagen kann, ob jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫WHO?
‫Das ist also wahrscheinlich mehr als ein Liner, wir könnten das wahrscheinlich ein wenig prägnant, aber das ist nicht
‫unser Fokus.
‫Unser Fokus liegt darauf, Code zu schreiben und ihn hier auf das Framework anzuwenden.
‫Das wollen wir also aufarbeiten.
‫Damit fangen wir an.
‫Wir beginnen damit, die erlernten Tools im Rahmen eines umfassenden End-to-End-Projekts für
‫maschinelles Lernen auf unser Machine-Learning-Framework anzuwenden.
‫Ich hoffe, Sie können die Aufregung spüren.
‫Wie also starten wir?
‫Nun, das erste ist wahrscheinlich gut, um unseren Ansatz zu skizzieren.
‫Wir gehen den folgenden Ansatz.
‫Der erste Schritt ist also die Problemdefinition.
‫Wir haben das mit der Anfangszeile so gemacht, also sind auch die Problemdefinitionen Daten.
‫Wir werden uns ansehen, welche Daten wir verwenden werden, um dieses Problem zu lösen, das wir bereits in früheren
‫Videos gesehen haben.
‫Aber auch hier haben wir der Vollständigkeit halber nur einen kleinen Überblick.
‫Schau es dir hier an und wir gehen.
‫Evaluation wird schnell definieren, was eine Evaluationsmetrik für uns bedeutet, wie z. B. was Erfolg dafür definiert.
‫Wenn wir dieses Projekt als Erfolg betrachten würden, diesen Machbarkeitsnachweis für maschinelles Lernen, könnten wir dann Herzerkrankungen
‫mithilfe von maschinellem Lernen vorhersagen?
‫Was bräuchten wir als Bewertungsmetrik, als absolutes Minimum?
‫Auf welche Merkmale der Daten werden wir uns also am meisten konzentrieren und welche tragen sogar am meisten zum Modell
‫bei, also der Modellierung in Schritt fünf?
‫Und schließlich ist Schritt sechs das Experimentieren.
‫Und realistisch ist das Ganze Experimentieren.
‫Mit diesem können wir also beginnen und noch einmal, wenn Sie hier ziemlich erfahren sind, können Sie einfach direkt
‫in den Code eintauchen.
‫Sie wissen vielleicht, was zu tun ist.
‫Aber für uns, weil wir immer noch lernen, finden wir immer noch heraus, wie wir
‫verschiedene Probleme angehen, wir richten diesen Rahmen ein und finden dann heraus, wie wir unsere Werkzeuge in jedem einzelnen Schritt einsetzen können.
‫Kommen wir also zunächst einmal zurück zur Problemdefinition.
‫Wir haben es hier irgendwie schon getan, aber in einer Erklärung, die wir jemand anderem erzählen könnten.
‫In unserem Fall machen wir also eine binäre Klassifizierung.
‫Egal ob jemand herzkrank ist oder nicht.
‫Es gibt also nur zwei Klassen, wenn die Klassifizierung vorhersagt, ob etwas das eine oder andere
‫ist.
‫Also wollen wir es in einem Statement in einen netten kleinen Code packen.
‫Können wir bei gegebenen klinischen Parametern eines Patienten vorhersagen, ob er eine Herzerkrankung hat oder nicht?
‫Wunderbar, und dann ist zwei das Datum, und jetzt kommen wir hier hoch, wir wissen, dass unsere Herzkrankheitsdaten bereits
‫im Herbst sind und wenn wir darauf klicken, werden sie geladen.
‫Hier ist es ziemlich schwer zu lesen.
‫Also werden wir es bald mit einem Panners-Datenrahmen importieren.
‫Aber wenn wir hier nach oben gehen und wir den Ukai-Herzkrankheitsdatensatz verwenden, finden wir hier ungefähr und dies ist übrigens Schritt
‫zwei, Daten.
‫Hier erfahren wir ein bisschen mehr darüber, welche Daten wir tatsächlich verwenden.
‫Hier können Sie also herkommen und es herunterladen.
‫Dies ist die Originalquelle für das UCI-Repository für maschinelles Lernen, das hier viel mehr verschiedene Datensätze enthält,
‫an denen Sie arbeiten und beispielsweise Probleme wie das, was wir gerade durcharbeiten, verwenden
‫können.
‫Aber um das ASV-Format zu sehen, wurde es bereits formatiert und das ist auf Kagle. Jetzt können Sie auch zu Kagle
‫gehen und viel mehr verschiedene Datensätze erhalten.
‫Hier drüben hat es eine kleine Speisekarte.
‫Es hat dort Datensätze.
‫Sie können sogar nach verschiedenen Dingen suchen.
‫Aber hier kam ich ursprünglich zu diesem Datensatz.
‫Sie können es hier herunterladen.
‫Wenn Sie also auf Download klicken, werden uns ein wenig mehr Informationen zu den Daten mitgeteilt.
‫Einige Attributinformationen, z. B. wofür die verschiedenen Spalten stehen, wenn wir weitermachen.
‫Wir schauen hier, wir sehen, dass die verschiedenen Spalten, hier sind ihre unterschiedlichen Werte.
‫Das ist also ein Datenwörterbuch, und wir werden es gleich sehen.
‫Oder verwenden Sie dies wird sich als nützlich erweisen, was wir tun könnten, sehen Sie tatsächlich, ob wir dies kopieren können.
‫Und nimm es zurück in unser Notizbuch.
‫Dies ist also ein Datenwörterbuch, also könnten wir hierher gehen und Daten erstellen.
‫Das eilt uns ein wenig voraus.
‫Wenn wir also dorthin gehen, können wir damit auf die Spalten in den Daten verweisen.
‫Wenn wir also hier Daten eingeben, können wir hier wahrscheinlich etwas herausholen.
‫Wenn wir dies kopieren, enthält diese Datenbank 76 Attribute.
‫Tatsächlich enthält unser Datensatz nur 14.
‫Aber dann lesen wir hier.
‫Alle veröffentlichten Experimente beziehen sich jedoch auf die Verwendung einer Teilmenge von 14 von ihnen.
‫Okay, wunderbar.
‫Und wenn wir dann zurück zur UCI gingen.
‫Datensatz für Herzkrankheiten.
‫Wir bekommen hier ein paar Informationen, daher werden nur 14 Attribute verwendet, jetzt werden Sie dies nicht immer für jedes Projekt tun, an
‫dem Sie arbeiten, insbesondere wenn Sie innerhalb des Unternehmens oder innerhalb eines Teams arbeiten.
‫Der Datensatz kann Ihnen von einem Kunden oder einem Kunden zur Verfügung gestellt werden.
‫Aber für die Probleme, an denen wir arbeiten, weil wir Zugang zu Open-Source-Daten brauchen, also
‫Daten, auf die jeder Zugriff hat, können wir sie öffentlich im Internet finden.
‫Aber andererseits ist der Prozess sehr ähnlich.
‫Egal, an welchem Datensatz Sie arbeiten, es geht nur darum, ihn in das richtige Format zu bringen, damit Sie
‫es in Ihrem Job verwenden können.
‫In ein Notizbuch könnten wir hier einfügen.
‫Die Originaldaten stammen aus der Cleveland-Datenbank aus dem Ukai Machine Learning Repository.
‫Es gibt auch eine Version davon auf Kagle.
‫Was Sie also tun könnten, ist, das zu kopieren, und sie sind wunderschön und werden das auch hineinkopieren, und wir könnten
‫das später aufräumen.
‫Dies sind jedoch nur einige Informationen zu den Daten.
‫Wo ist es hergekommen?
‫Welche Daten haben wir?
‫Und so kommen wir hierher, Nummer drei, Auswertungen, dass wir tatsächlich an diesem Projekt gearbeitet
‫haben, wir wollten das implementieren, sagen wir, wir waren ein Krankenhaus, das dies als Machine-Learning-Modell implementieren
‫wollte, als Anwendung an der Front Pult.
‫Wenn jemand zu uns kommt und wir Krankenpfleger sind, messen wir diese verschiedenen Parameter über sie.
‫So haben wir verschiedene Patientenattribute herausgefunden.
‫Welche Metrik müssten wir beurteilen?
‫Unser Modell war effektiv, wurde im Spiel nicht verwendet.
‫Wenn wir also versuchen zu klassifizieren, ob jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht, weil das ziemlich wichtig ist,
‫möchten wir ein sehr, sehr genaues Modell.
‫Und so erfinde ich zum Beispiel einfach eine Zahl.
‫Sie könnten also etwas sagen wie, wenn Sie während dieser Phase der Machbarkeitsstudie, die wir hier durcharbeiten,
‫eine Genauigkeit von 95 Prozent bei der Vorhersage erreichen können, ob ein Patient eine
‫Herzerkrankung hat oder nicht, dann könnten Sie dies verfolgen und versuchen wirklich in die Hände anderer Menschen geraten.
‫Das ist die Essenz dessen, was wir hier durcharbeiten werden, nämlich, dass wir einen Machbarkeitsnachweis
‫für maschinelles Lernen aufbauen.
‫Der Grund, warum ich Proof of Concept sage, ist, dass Machine-Learning-Projekte oft damit beginnen, herauszufinden,
‫ob es überhaupt genügend Muster in den Daten gibt, die von einem Machine-Learning-Modell gelernt werden können.
‫Und wenn ja, dann können Sie das Projekt weiterverfolgen und es in die Produktion oder in eine Art
‫Anwendung bringen.
‫Dies ist also nur ein weiterer Maßstab, auf den wir uns zu Beginn eines Projekts als Ziel setzen könnten,
‫und er ist nicht in Stein gemeißelt.
‫Dies kann sich ändern.
‫Es ist nur etwas,
‫das Sie mit Ihrem Team reflektieren könnten, z.
‫Lassen Sie uns das mehr tun.
‫Wenn wir also während des Proof-of-Concepts oder der Fortführung des Projekts eine Genauigkeit von 95 Prozent bei der Vorhersage erreichen können,
‫ob ein Patient eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫Und das kann eine andere Sache sein, oder?
‫Vielleicht kommt jemand von einem Data-Science-Unternehmen oder ähnlichem zu Ihnen.
‫Jemand aus einem anderen Team könnte gehen, hey, wir haben diesen Datensatz.
‫Wir wollen messen, wie viele unserer Kunden abwandern.
‫Und wir möchten sehen, ob wir ein Modell für maschinelles Lernen erstellen können, das uns dabei hilft.
‫Und sie sagen vielleicht, hey, möchtest du an einem Proof of Concept arbeiten, ähnlich dem, was wir hier
‫machen?
‫Und so könnte man Labor sagen.
‫Sie können mit der Problemdefinition beginnen und herausfinden, ob ein Kunde dorthin geht oder nicht.
‫Woher kommen die Daten?
‫Es stammt aus unserer Kundendatenbank.
‫Was ist unsere Bewertungskennzahl?
‫Nun, wenn wir herausfinden können, ob ein Kunde abwandern wird, und dies mit einer Genauigkeit von etwa 80
‫Prozent, dann könnten wir dies weiterverfolgen und es tatsächlich in unsere Produktionspipeline aufnehmen.
‫Das ist ein Beispiel für einen Workflow, die ersten drei Schritte und dann endlich der Schritt nach vorne, nicht
‫endlich ein ganzes Stück mehr Funktionen.
‫Wenn wir also zurückkommen, haben wir dies getan, wir haben eine Bewertung vorgenommen.
‫Möchten Sie Erfolg haben und loslegen, welche Funktionen sollten wir modellieren?
‫Dies ist Schritt vier.
‫Hier erstellen wir also ein Datenwörterbuch.
‫Und was ich damit meine ist, dass Sie dies möglicherweise selbst erstellen können, indem Sie ein wenig recherchieren.
‫Mein Punkt ist also involviert, und wir könnten dies regeln, indem wir diese Punkte auf Punkte setzen, aber sie werden in einer Sekunde
‫einen Sinn ergeben, sobald wir die Daten sehen, mit denen wir arbeiten.
‫Eigentlich könnten wir dies damit verbinden, dass wir daraus Punkte machen, also haben wir jetzt unser Datenwörterbuch erstellt.
‫Dies ist etwas, das Sie durch Ihre eigene Recherche finden können, wie wir es hier getan
‫haben, indem Sie die Daten hier herausfinden, die Daten herausfinden, oder Sie können sie mit Hilfe eines Fachexperten
‫erstellen.
‫Und was ich damit meine, ist zum Beispiel, dass dieses Team mit einer ganzen Reihe von Kundendaten zu
‫Ihnen gekommen ist, die zeigen, wer abwandern wird oder nicht, was bedeutet, dass sie Ihr Produkt verlassen oder nicht
‫mehr verwenden werden und sie können Ihnen sagen, was die verschiedenen Merkmale der Daten bedeuten.
‫Hier erhalten Sie also unterschiedliche Informationen zu den einzelnen Funktionen in Ihren Daten.
‫Wenn Sie also anfangen, mit den Daten zu arbeiten, werden Sie im Wesentlichen kein kompletter Neuling sein.
‫Sie haben eine Vorstellung davon, was tatsächlich vor sich geht oder was die einzelnen Abschnitte der Daten bedeuten.
‫Und das wird viel mehr Sinn machen, wenn wir uns unsere Daten leibhaftig
‫ansehen, wenn wir unsere CSV-Datei für Herzkrankheiten in unser Jupiter-Notebook importieren, was wir im nächsten Video tun werden.
‫Also diese ersten vier Schritte.
‫Eins, zwei, drei, vier, Problemdefinitionsdaten.
‫Welche Daten wir haben Auswertung von Features muss nicht unbedingt so lange dauern.
‫Also haben wir alle vier in etwa 10 Minuten durchgearbeitet, weil wir den Code in die
‫Hand nehmen und den Code und die Daten für sich selbst sprechen lassen möchten, anstatt zu versuchen, hier nur darüber nachzudenken.
‫Wir wollen es in Aktion sehen.
‫Das werden wir in den nächsten Videos tun.