‫Cantik.
‫Jadi sekarang setelah lingkungan kita diatur, kita menjalankan notebook Jupiter atau server notebook Jupiter
‫berjalan, kita dapat membuat notebook Jupiter baru dan memulai beberapa kode.
‫Jadi mari kita memuatnya.
‫Saya akan memaksimalkan jendela ini.
‫Jadi kami akan memberinya nama di sini.
‫Kami akan pergi ujung ke ujung.
‫Sesuatu yang bagus itu penting.
‫Dan klasifikasi penyakit jantung.
‫Dan dalam gaya komunikasi yang baik akan memberi tanda, menuju tahu sesuatu yang
‫sederhana, memprediksi penyakit jantung, menggunakan pembelajaran mesin, lalu sedikit one liner.
‫Jadi, buku catatan ini membahas penggunaan berbagai perpustakaan pembelajaran mesin dan ilmu data berbasis python,
‫yang merupakan alat kami dalam upaya membangun model pembelajaran mesin yang mampu memprediksi apakah
‫seseorang menderita penyakit jantung atau tidak berdasarkan atribut medisnya.
‫WHO?
‫Jadi itu mungkin lebih dari satu liner, kita mungkin bisa meringkasnya sedikit, tapi itu bukan
‫fokus kita.
‫Fokus kami adalah menulis kode dan menerapkannya ke kerangka kerja di sini.
‫Jadi ini yang ingin kami selesaikan.
‫Inilah yang mulai kami lakukan.
‫Kami mulai menerapkan alat yang telah kami pelajari ke kerangka pembelajaran mesin kami dalam lingkup proyek
‫pembelajaran mesin ujung ke ujung yang lengkap.
‫Semoga bisa merasakan keseruannya.
‫Jadi bagaimana kita memulai?
‫Yah, hal pertama yang mungkin baik untuk menguraikan pendekatan kita.
‫Kami akan mengambil pendekatan berikut.
‫Jadi langkah pertama adalah definisi masalah.
‫Kami telah melakukannya dengan baris pembuka, jadi definisi masalahnya juga adalah data.
‫Kami akan melihat data apa yang akan kami gunakan untuk mengatasi masalah ini yang telah kami lihat di
‫video sebelumnya.
‫Tapi sekali lagi, untuk kelengkapannya, kami hanya punya sedikit gambaran.
‫Lihat di sini dan kita akan pergi.
‫Evaluasi akan menentukan dengan cepat apa arti metrik evaluasi bagi kami, seperti apa yang mendefinisikan kesuksesan untuk ini.
‫Jika kami menganggap proyek ini sukses, bukti konsep pembelajaran mesin ini, dapatkah kami memprediksi penyakit
‫jantung menggunakan pembelajaran mesin?
‫Apa yang kita perlukan sebagai metrik evaluasi, sebagai fitur minimal?
‫Jadi fitur data apa yang akan paling kita fokuskan dan bahkan yang paling berkontribusi pada
‫model, yang merupakan pemodelan langkah lima?
‫Dan terakhir, langkah keenam adalah eksperimen.
‫Dan secara realistis, semuanya adalah eksperimen.
‫Jadi yang ini mungkin kita mulai dengan dan lagi, jika Anda cukup berpengalaman di sini, Anda mungkin bisa mulai
‫menyelam langsung ke kodenya.
‫Anda mungkin tahu apa yang harus dilakukan.
‫Tetapi bagi kami, karena kami masih belajar, kami masih mencari cara untuk mendekati masalah yang
‫berbeda, kami menyiapkan kerangka kerja ini dan kemudian kami mencari tahu bagaimana kami dapat menggunakan alat kami di setiap langkah yang berbeda.
‫Jadi mari kita kembali pertama dan terutama, definisi masalah.
‫Kami sudah melakukannya di sini, tetapi dalam pernyataan bahwa kami dapat memberi tahu orang lain.
‫Jadi dalam kasus kami, kami melakukan klasifikasi biner.
‫Jadi apakah seseorang mengidap penyakit jantung atau tidak.
‫Jadi hanya ada dua kelas ketika klasifikasi memprediksi apakah sesuatu adalah satu atau lain
‫hal.
‫Jadi dalam sebuah pernyataan, kami ingin memasukkannya ke dalam kode kecil yang bagus.
‫Jadi dengan parameter klinis tentang seorang pasien, dapatkah kita memprediksi apakah mereka memiliki penyakit jantung atau tidak?
‫Luar biasa, dan kemudian dua adalah tanggalnya, dan sekarang kita sampai di sini, kita tahu bahwa data penyakit jantung
‫kita sudah turun dan jika kita mengkliknya, itu akan dimuat.
‫Cukup sulit untuk membaca di sini.
‫Jadi kita akan segera mengimpornya menggunakan bingkai data panners.
‫Tetapi jika kita pergi ke sini dan jika kita pergi ke kumpulan data penyakit jantung Ukai, ini adalah tempat yang kita temukan dan ini adalah langkah
‫kedua, omong-omong, data.
‫Di sinilah kami mencari tahu lebih banyak tentang data apa yang sebenarnya kami gunakan.
‫Jadi dari sinilah Anda bisa datang dan mengunduhnya.
‫Ini adalah sumber asli untuk repositori pembelajaran mesin UCI, yang memiliki lebih banyak kumpulan data berbeda
‫di sini yang dapat Anda kerjakan dan gunakan, misalnya, masalah seperti yang sedang kami
‫kerjakan.
‫Tapi untuk melihat format ASV, itu sudah diformat dan itu di Kagle sekarang Anda bisa pergi ke Kagle juga dan
‫mendapatkan lebih banyak kumpulan data yang berbeda.
‫Di sini, ada sedikit menu.
‫Ada kumpulan data di sana.
‫Anda bahkan dapat mencari hal yang berbeda.
‫Tapi di sinilah saya awalnya mendapatkan kumpulan data ini.
‫Anda dapat mengunduhnya di sini.
‫Jadi jika Anda mengklik unduh, itu akan memberi tahu kami sedikit lebih banyak informasi tentang data.
‫Beberapa informasi atribut seperti apa arti kolom yang berbeda jika kita terus berjalan.
‫Kami melihat di sini, kami melihat bahwa kolom-kolom yang berbeda, di sinilah nilai-nilainya yang berbeda.
‫Jadi ini adalah kamus data dan kita akan melihatnya sebentar lagi.
‫Atau gunakan ini akan berguna, apa yang mungkin kita lakukan, sebenarnya melihat apakah kita dapat menyalin ini.
‫Dan bawa kembali ke buku catatan kita.
‫Jadi ini adalah kamus data, jadi kita bisa pergi ke sini, membuat data.
‫Ini sedikit lebih maju dari diri kita sendiri.
‫Jadi kalau kita ke sana, boom, itulah yang bisa kita gunakan untuk referensi kolom apa saja yang ada di data.
‫Jadi jika kita pergi ke sini data, kita mungkin bisa menarik sesuatu dari sini.
‫Jadi jika kita menyalin ini, database ini berisi 76 atribut.
‫Sebenarnya, dataset kami hanya berisi 14.
‫Tapi kemudian kita baca di sini.
‫Tetapi semua eksperimen yang dipublikasikan mengacu pada penggunaan subset dari 14 eksperimen tersebut.
‫Oke, luar biasa.
‫Dan kemudian jika kita kembali ke UCI.
‫Kumpulan data penyakit jantung.
‫Kami mendapatkan sedikit informasi di sini, jadi hanya 14 atribut yang digunakan, sekarang, Anda tidak akan selalu melakukan ini untuk setiap proyek yang
‫Anda kerjakan, terutama jika Anda bekerja di dalam perusahaan atau di dalam tim.
‫Kumpulan data mungkin diberikan kepada Anda oleh pelanggan atau klien.
‫Tetapi untuk masalah yang sedang kami tangani, karena kami memerlukan akses ke data sumber terbuka, artinya
‫data yang dapat diakses semua orang, kami dapat menemukannya secara publik di Internet.
‫Tetapi sekali lagi, prosesnya sangat mirip.
‫Apa pun kumpulan data yang sedang Anda kerjakan, ini semua tentang membuatnya dalam format yang tepat sehingga Anda
‫dapat menggunakannya dalam pekerjaan Anda.
‫Dalam sebuah buku catatan kita mungkin dimasukkan ke dalam sini.
‫Data asli berasal dari database Cleveland, dari Ukai Machine Learning Repository.
‫Ada juga versi yang tersedia di Kagle.
‫Jadi yang mungkin Anda lakukan adalah menyalinnya dan mereka cantik dan juga akan menyalinnya di sana dan kita
‫bisa merapikannya nanti.
‫Tapi ini hanya beberapa informasi tentang data.
‫Dari mana asalnya?
‫Data apa yang kita miliki?
‫Dan jadi kami pergi ke sini, nomor tiga, evaluasi kami benar-benar mengerjakan proyek ini, kami
‫ingin menerapkan ini, katakanlah kami adalah rumah sakit yang ingin dapat menerapkan ini sebagai model pembelajaran
‫mesin, sebagai aplikasi di bagian depan meja.
‫Jika seseorang datang kepada kami dan kami perawat, kami mengukur parameter yang berbeda tentang mereka.
‫Jadi kami menemukan atribut pasien yang berbeda.
‫Metrik apa yang perlu kita nilai?
‫Model kami telah efektif, telah tidak digunakan dalam permainan.
‫Jadi jika kita mencoba untuk mengklasifikasikan apakah seseorang memiliki penyakit jantung atau tidak, karena itu cukup signifikan,
‫kita menginginkan model yang sangat, sangat akurat.
‫Jadi, misalnya, saya hanya akan membuat angka.
‫Jadi Anda dapat mengatakan sesuatu seperti, jika Anda dapat mencapai akurasi 95 persen dalam memprediksi apakah pasien
‫memiliki penyakit jantung atau tidak selama fase pembuktian konsep ini, yang merupakan jenis apa yang
‫sedang kami kerjakan di sini, maka Anda dapat mengejar dan mencoba untuk benar-benar jatuh ke tangan orang lain.
‫Jadi itulah inti dari apa yang akan kita kerjakan di sini, adalah kita sedang membangun sebuah
‫mesin, mempelajari bukti konsep.
‫Alasan mengapa saya mengatakan bukti konsep adalah karena seringkali proyek pembelajaran mesin akan dimulai
‫dengan mencoba mencari tahu apakah ada cukup pola dalam data untuk dipelajari oleh model pembelajaran mesin.
‫Dan jika ada, maka Anda dapat melanjutkan proyek lebih jauh dan membuatnya menjadi produksi atau
‫semacam aplikasi.
‫Jadi sekali lagi, ini hanyalah tolok ukur lain yang mungkin kami tetapkan sebagai tujuan untuk dikerjakan di awal
‫proyek dan itu tidak ditetapkan di batu.
‫Ini mungkin berubah.
‫Itu hanya sesuatu yang mungkin Anda renungkan dengan tim Anda seperti, hei,
‫jika kita akan menghabiskan dua minggu mengerjakan proyek pembelajaran mesin ini, angka apa yang harus kita dapatkan agar dapat dikejar?
‫Lebih dari itu mari kita lakukan itu.
‫Jadi jika kita dapat mencapai akurasi 95 persen dalam memprediksi apakah pasien memiliki penyakit jantung atau
‫tidak selama pembuktian konsep atau mengejar proyek.
‫Dan ini mungkin hal lain, kan?
‫Seseorang mungkin mendatangi Anda di perusahaan ilmu data atau semacamnya.
‫Seseorang dari tim lain mungkin pergi, hei, kami memiliki kumpulan data ini.
‫Kami ingin mengukur berapa banyak pelanggan kami yang berputar.
‫Dan kami ingin melihat apakah kami dapat membuat model pembelajaran mesin untuk membantu kami.
‫Dan mereka mungkin berkata, hei, apakah Anda ingin mengerjakan bukti konsep seperti yang kita lakukan di
‫sini?
‫Dan ini adalah bagaimana Anda bisa mengatakan lab.
‫Anda mungkin memulai dengan mendefinisikan masalah, mencari tahu apakah pelanggan akan melakukannya atau tidak.
‫Dari mana datanya?
‫Itu berasal dari database pelanggan kami.
‫Apa metrik penilaian kami?
‫Nah, jika kami dapat mengetahui apakah pelanggan akan melakukan churn dan akurasi sekitar 80 persen, maka kami mungkin
‫akan terus mengejar ini dan benar-benar memasukkannya ke dalam jalur produksi kami.
‫Itu adalah contoh jenis alur kerja, tiga langkah pertama dan akhirnya melangkah maju, akhirnya
‫tidak mendapatkan lebih banyak fitur.
‫Jadi jika kami kembali jadi kami telah melakukan ini, kami telah melakukan penilaian.
‫Ingin sukses dan maju, fitur apa yang harus kita modelkan?
‫Ini adalah langkah keempat.
‫Jadi di sinilah kami membuat kamus data.
‫Dan yang saya maksud dengan itu adalah Anda mungkin dapat membuatnya sendiri dengan melakukan sedikit riset.
‫Jadi poin saya terlibat dan sekali lagi, kita bisa merapikan ini dengan menempatkan ini pada poin, tetapi mereka akan mulai masuk akal dalam
‫beberapa detik setelah kita benar-benar melihat data yang sedang kita kerjakan.
‫Sebenarnya, kita mungkin mengikat ini untuk mengubahnya menjadi poin, jadi sekarang kita telah membuat kamus data kita.
‫Ini adalah sesuatu yang mungkin Anda temukan melalui penelitian Anda sendiri seperti yang telah kami lakukan di
‫sini, mencari tahu tentang data di sini, mencari tahu tentang data, atau Anda dapat membuatnya dengan bantuan ahli materi
‫pelajaran.
‫Dan yang saya maksud adalah, katakanlah, misalnya, Anda memiliki tim yang datang kepada Anda dengan sejumlah
‫besar data pelanggan tentang siapa yang akan churn atau tidak, yang berarti mereka akan pergi atau berhenti
‫menggunakan produk Anda dan mereka mungkin memberi tahu Anda apa arti fitur data yang berbeda.
‫Jadi di sinilah Anda akan mendapatkan informasi berbeda tentang setiap fitur dalam data Anda.
‫Jadi pada dasarnya, ketika Anda mulai bekerja dengan data, Anda tidak akan menjadi pemula yang lengkap.
‫Anda akan memiliki beberapa gagasan tentang apa yang sebenarnya terjadi atau apa arti setiap bagian data.
‫Dan ini akan lebih masuk akal ketika kita melihat data kita secara langsung, ketika
‫kita mengimpor file csv penyakit jantung kita ke dalam notebook Jupiter kita, yang akan kita lakukan di video berikutnya.
‫Jadi empat langkah pertama ini.
‫Satu, dua, tiga, empat, data definisi masalah.
‫Data apa yang kami miliki, evaluasi fitur tidak harus memakan waktu selama itu.
‫Jadi kita baru saja melewati keempatnya dalam waktu sekitar 10 menit karena apa yang
‫ingin kita lakukan adalah mendapatkan kode dan membiarkan kode dan data berbicara sendiri daripada mencoba memikirkannya di sini.
‫Kami ingin melihatnya beraksi.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan dalam beberapa video berikutnya.