‫Bellissimo.
‫Quindi, ora che abbiamo impostato il nostro ambiente, abbiamo il nostro notebook Jupiter in esecuzione o il server per notebook
‫Jupiter in esecuzione, possiamo creare un nuovo notebook Jupiter e iniziare a scrivere del codice.
‫Quindi carichiamolo.
‫Ho intenzione di massimizzare questa finestra.
‫Quindi gli daremo un nome qui.
‫Andremo dall'inizio alla fine.
‫Qualcosa di carino è importante.
‫E classificazione delle malattie cardiache.
‫E in un buon stile di comunicazione metterà un segno verso il basso, andando a
‫sapere qualcosa di semplice, prevedendo malattie cardiache, usando l'apprendimento automatico, quindi un piccolo rivestimento.
‫Quindi questo notebook esamina l'utilizzo di varie librerie di machine learning e data science basate su Python, che
‫sono i nostri strumenti nel tentativo di costruire un modello di machine learning in grado di prevedere se
‫qualcuno ha o meno malattie cardiache in base alle sue caratteristiche mediche.
‫Chi?
‫Quindi probabilmente è più di una battuta, probabilmente potremmo riassumerla un po', ma non è questo il
‫nostro obiettivo.
‫Il nostro obiettivo è scrivere codice e applicarlo al framework qui.
‫Quindi questo è ciò che vogliamo elaborare.
‫Questo è quello che stiamo iniziando a fare.
‫Stiamo iniziando ad applicare gli strumenti che abbiamo appreso al nostro framework di machine learning nell'ambito
‫di un progetto completo di machine learning end-to-end.
‫Spero che tu possa sentire l'eccitazione.
‫Allora come iniziamo?
‫Bene, la prima cosa probabilmente è buona per delineare il nostro approccio.
‫Adotteremo il seguente approccio.
‫Quindi il primo passo è la definizione del problema.
‫Lo abbiamo fatto con la linea di apertura, quindi anche la definizione del problema sono i dati.
‫Vedremo quali dati utilizzeremo per risolvere questo problema che abbiamo già visto nei
‫video precedenti.
‫Ma ancora una volta, per completezza, abbiamo solo una piccola panoramica.
‫Guardalo qui e andiamo.
‫La valutazione definirà rapidamente cosa significa per noi una metrica di valutazione, come ciò che definisce il successo per questo.
‫Se dovessimo ritenere questo progetto un successo, questa dimostrazione di apprendimento automatico, potremmo prevedere le malattie
‫cardiache utilizzando l'apprendimento automatico?
‫Di cosa avremmo bisogno come metrica di valutazione, come caratteristiche minime?
‫Quindi su quali caratteristiche dei dati ci concentreremo maggiormente e anche su quali contribuiscono maggiormente al modello,
‫che è il quinto passaggio della modellazione?
‫E infine, il sesto passo è la sperimentazione.
‫E realisticamente, l'intera cosa è sperimentazione.
‫Quindi potremmo iniziare con questo e di nuovo, se hai abbastanza esperienza qui, potresti iniziare a
‫tuffarti direttamente nel codice.
‫Potresti sapere cosa fare.
‫Ma per noi, poiché stiamo ancora imparando, stiamo ancora cercando di capire come
‫affrontare i diversi problemi, impostiamo questa struttura e poi scopriamo come possiamo usare i nostri strumenti in ogni fase.
‫Quindi torniamo prima di tutto alla definizione del problema.
‫L'abbiamo già fatto qui, ma in una dichiarazione che potremmo dire a qualcun altro.
‫Quindi, nel nostro caso, stiamo eseguendo una classificazione binaria.
‫Quindi, se qualcuno ha una malattia cardiaca o no.
‫Quindi ci sono solo due classi quando la classificazione prevede se qualcosa è una cosa o
‫un'altra.
‫Quindi, in una dichiarazione, vogliamo inserirlo in un bel codice.
‫Quindi, dati i parametri clinici di un paziente, possiamo prevedere se ha o meno una malattia cardiaca?
‫Meraviglioso, e poi due è la data, e ora veniamo qui, sappiamo che i nostri dati sulle malattie cardiache sono
‫già in calo e se clicchiamo su di essi, verranno caricati.
‫È piuttosto difficile da leggere qui.
‫Quindi lo importeremo presto usando un frame di dati di panners.
‫Ma se andiamo quassù e se andiamo a set di dati sulla malattia cardiaca Ukai, è qui che troviamo e questo è il secondo passaggio, tra
‫l'altro, i dati.
‫Qui è dove stiamo scoprendo un po' di più su quali dati stiamo effettivamente utilizzando.
‫Quindi è qui che potresti venire a scaricarlo.
‫Questa è la fonte originale per il repository di machine learning UCI, che contiene molti più set di
‫dati diversi su cui puoi lavorare e utilizzare, ad esempio, problemi come quello su cui stiamo
‫lavorando.
‫Ma per vedere il formato ASV, è già stato formattato e questo è su Kagle ora puoi andare anche su Kagle e
‫ottenere molti più set di dati diversi.
‫Qui c'è un piccolo menu.
‫Ha set di dati lì.
‫Puoi anche cercare cose diverse.
‫Ma è qui che sono arrivato originariamente per ottenere questo set di dati.
‫Potete scaricarlo qui.
‫Quindi, se fai clic su download, ci verranno fornite alcune informazioni in più sui dati.
‫Alcune informazioni sugli attributi come il significato delle diverse colonne se continuiamo.
‫Guardiamo qui, vediamo che le diverse colonne, questo è dove sono i loro diversi valori.
‫Quindi questo è un dizionario di dati e lo vedremo tra un secondo.
‫Oppure usare questo tornerà utile, cosa potremmo fare, in realtà vedere se possiamo copiarlo.
‫E riportalo sul nostro taccuino.
‫Quindi questo è un dizionario di dati, quindi potremmo andare qui, creare dati.
‫Questo è un po' più avanti di noi stessi.
‫Quindi, se andiamo lì, boom, è quello che possiamo usare per fare riferimento a ciò che le colonne sui dati.
‫Quindi, se andiamo qui, probabilmente possiamo estrarre qualcosa da qui.
‫Quindi, se lo copiamo, questo database contiene 76 attributi.
‫In realtà, il nostro set di dati ne contiene solo 14.
‫Ma poi leggiamo qui.
‫Ma tutti gli esperimenti pubblicati fanno riferimento all'utilizzo di un sottoinsieme di 14 di essi.
‫Ok, meraviglioso.
‫E allora se tornassimo all'UCI.
‫Set di dati sulle malattie cardiache.
‫Riceviamo alcune informazioni qui, quindi solo 14 attributi utilizzati, ora, non lo farai sempre per ogni progetto su cui
‫lavori, specialmente se lavori all'interno dell'azienda o all'interno di un team.
‫Il set di dati potrebbe essere fornito da un cliente o da un cliente.
‫Ma per i problemi su cui stiamo lavorando, perché abbiamo bisogno dell'accesso a dati open
‫source, cioè dati a cui tutti hanno accesso, possiamo trovarli pubblicamente su Internet.
‫Ma poi di nuovo, il processo è molto simile.
‫Indipendentemente dal set di dati su cui stai lavorando, l'importante è ottenerlo nel formato giusto con cui
‫puoi lavorarci nel tuo lavoro.
‫In un quaderno che potremmo mettere qui.
‫I dati originali provenivano dal database di Cleveland, da Ukai Machine Learning Repository.
‫C'è anche una versione disponibile su Kagle.
‫E quindi quello che potresti fare è copiarlo e loro sono bellissimi e copieranno anche quello lì dentro e potremmo
‫sistemarlo più tardi.
‫Ma queste sono solo alcune informazioni sui dati.
‫Da dove proviene?
‫Che dati abbiamo?
‫E quindi andiamo qui, numero tre, le valutazioni su come stavamo effettivamente lavorando a questo progetto,
‫volevamo implementarlo diciamo che eravamo un ospedale che voleva essere in grado di implementarlo come un modello
‫di apprendimento automatico, come un'applicazione sul fronte scrivania.
‫Se qualcuno viene da noi e siamo infermieri, stiamo misurando questi diversi parametri su di loro.
‫Quindi abbiamo scoperto diversi attributi del paziente.
‫Quale metro dovremmo giudicare?
‫Il nostro modello è stato efficace, è stato fuori uso nel gioco.
‫Quindi, se stiamo cercando di classificare se qualcuno ha una malattia cardiaca o no, perché è piuttosto
‫significativo, vorremmo un modello molto, molto accurato.
‫E così, per esempio, farò solo un numero.
‫Quindi potresti dire qualcosa del tipo, se riesci a raggiungere il 95% di accuratezza nel prevedere se un
‫paziente ha o meno una malattia cardiaca durante questa fase di prova del concetto, che è
‫un po' quello su cui stiamo lavorando qui, allora potresti perseguire e provare a davvero nelle mani di altre persone.
‫Quindi questa è l'essenza di ciò su cui lavoreremo qui, stiamo costruendo una macchina, imparando
‫la prova del concetto.
‫Il motivo per cui dico proof of concept è perché spesso i progetti di machine learning iniziano cercando
‫di capire se ci sono modelli sufficienti nei dati per essere appresi da un modello di machine
‫learning.
‫E se ci sono, potresti portare avanti il progetto e portarlo in produzione o in una sorta
‫di applicazione.
‫Quindi, di nuovo, questo è solo un altro punto di riferimento che potremmo porci come obiettivo su cui lavorare all'inizio di
‫un progetto e non è scolpito nella pietra.
‫Questo potrebbe cambiare.
‫È solo qualcosa con cui potresti riflettere con il tuo team come, ehi,
‫se dovessimo passare due settimane a lavorare su questo progetto di apprendimento automatico, che cifra dovremmo avere per portarlo avanti?
‫Di più, facciamolo.
‫Quindi, se possiamo raggiungere il 95% di accuratezza nel prevedere se un paziente ha o meno una malattia cardiaca durante
‫la prova del concetto o perseguire il progetto.
‫E questa potrebbe essere un'altra cosa, no?
‫Qualcuno potrebbe venire da te in un'azienda di data science o qualcosa del genere.
‫Qualcuno di un'altra squadra potrebbe andare, ehi, abbiamo questo set di dati.
‫Vogliamo misurare quanti dei nostri clienti si stanno agitando.
‫E vogliamo vedere se possiamo costruire un modello di machine learning per aiutarci.
‫E potrebbero dire, ehi, vuoi lavorare su un proof of concept simile a quello che stiamo facendo
‫qui?
‫Ed è così che potresti dire laboratorio.
‫Potresti iniziare andando a definire il problema, capire se un cliente lo farà o meno.
‫Da dove provengono i dati?
‫Proviene dal nostro database clienti.
‫Qual è la nostra metrica di valutazione?
‫Bene, se riusciamo a capire se un cliente abbandonerà e circa l'80% di precisione, allora potremmo continuare
‫a perseguire questo obiettivo e inserirlo effettivamente nella nostra pipeline di produzione.
‫Questo è un esempio di tipo di flusso di lavoro, i primi tre passaggi e poi finalmente un passo avanti, alla fine non ho
‫avuto un bel po' di funzioni in più.
‫Quindi, se torniamo così abbiamo fatto questo, abbiamo fatto una valutazione.
‫Vuoi trovare il successo e andare, quali caratteristiche dovremmo modellare?
‫Questo è il quarto passaggio.
‫Quindi è qui che stiamo creando un dizionario di dati.
‫E quello che intendo è che potresti essere in grado di crearlo da solo facendo un po' di ricerche.
‫Quindi il mio punto è coinvolto e di nuovo, potremmo sistemarlo mettendoli sui punti, ma inizieranno ad avere un senso in un secondo
‫una volta che vedremo effettivamente i dati con cui stiamo lavorando.
‫In realtà, potremmo legare questo per trasformarlo in punti, quindi ora abbiamo creato il nostro dizionario di dati.
‫Questo è qualcosa che potresti trovare attraverso la tua ricerca come abbiamo fatto qui,
‫scoprendo i dati qui, scoprendo i dati, oppure puoi crearlo con l'aiuto di un esperto in
‫materia.
‫E quello che intendo dire è, diciamo, per esempio, hai avuto quel team che è venuto da te con
‫un sacco di dati dei clienti su chi abbandonerà o non abbandonerà, il che significa che se ne andranno o
‫smetteranno di usare il tuo prodotto e potrebbero dirti cosa significano le diverse caratteristiche dei dati.
‫E quindi qui è dove otterrai informazioni diverse su ciascuna delle funzionalità nei tuoi dati.
‫Quindi, in sostanza, quando inizi a lavorare con i dati, non sarai un principiante completo.
‫Avrai un'idea di cosa sta effettivamente succedendo o cosa significa ciascuna sezione dei dati.
‫E questo avrà molto più senso quando osserviamo i nostri dati dal vivo, quando importiamo
‫il nostro file csv di malattie cardiache nel nostro taccuino di Giove, che è quello che faremo nel prossimo video.
‫Quindi questi primi quattro passaggi.
‫Uno, due, tre, quattro, dati di definizione del problema.
‫Quali dati abbiamo La valutazione delle caratteristiche non deve necessariamente richiedere così tanto tempo.
‫Quindi li abbiamo appena esaminati tutti e quattro in circa 10 minuti perché quello che vogliamo fare è
‫mettere le mani sul codice e lasciare che il codice e i dati parlino da soli piuttosto che provare a pensarci qui.
‫Vogliamo vederlo in azione.
‫Quindi è quello che faremo nei prossimi video.