‫Bela.
‫Agora que configuramos nosso ambiente, temos nosso notebook Jupiter em execução ou o servidor de notebook Jupiter
‫em execução, podemos criar um novo notebook Jupiter e começar a alguns códigos.
‫Então, vamos carregar isso.
‫Vou maximizar esta janela.
‫Então, vamos dar um nome aqui.
‫Iremos de ponta a ponta.
‫Algo bom é importante.
‫E a classificação das doenças cardíacas.
‫E no bom estilo de comunicação vai colocar uma marca, título saber algo
‫simples, prevendo doenças cardíacas, usando aprendizado de máquina, depois um pequeno liner.
‫Portanto, este bloco de notas analisa o uso de várias bibliotecas de aprendizado de máquina e ciência de dados baseadas
‫em Python, que são nossas ferramentas na tentativa de construir um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever
‫se alguém tem doenças cardíacas ou não com base em seus atributos médicos.
‫Quem?
‫Portanto, é provavelmente mais de um liner, provavelmente poderíamos resumir um pouco, mas esse não é o
‫nosso foco.
‫Nosso foco é escrever código e aplicá-lo à estrutura aqui.
‫Então é isso que queremos trabalhar.
‫Isso é o que estamos começando a fazer.
‫Estamos começando a aplicar as ferramentas que aprendemos em nossa estrutura de aprendizado de máquina no escopo de um
‫projeto de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
‫Espero que você possa sentir a emoção.
‫Então, como começamos?
‫Bem, a primeira coisa provavelmente é boa para delinear nossa abordagem.
‫Vamos usar a seguinte abordagem.
‫Portanto, a primeira etapa é a definição do problema.
‫Nós meio que fizemos isso com a linha de abertura, então a definição do problema também são os dados.
‫Veremos quais dados usaremos para resolver esse problema que já vimos em vídeos
‫anteriores.
‫Mas, novamente, para completar, temos apenas uma pequena visão geral.
‫Olhe aqui e vamos embora.
‫A avaliação definirá rapidamente o que uma métrica de avaliação significa para nós, como o que define o sucesso para
‫isso.
‫Se considerássemos este projeto um sucesso, esta prova de conceito do aprendizado de máquina, poderíamos prever doenças cardíacas
‫usando o aprendizado de máquina?
‫O que precisaríamos como uma métrica de avaliação, como um mínimo de recursos?
‫Então, em quais recursos dos dados vamos nos concentrar mais e até mesmo quais contribuem mais para o modelo,
‫que é a modelagem da etapa cinco?
‫E, finalmente, a etapa seis é a experimentação.
‫E, realisticamente, tudo é experimentação.
‫Portanto, podemos começar com este e novamente, se você tiver bastante experiência aqui, pode começar a
‫mergulhar direto no código.
‫Você deve saber o que fazer.
‫Mas para nós, como ainda estamos aprendendo, ainda estamos descobrindo como abordar
‫diferentes problemas, configuramos essa estrutura e, em seguida, descobrimos como podemos usar nossas ferramentas em cada etapa diferente.
‫Portanto, vamos voltar, em primeiro lugar, à definição do problema.
‫Nós meio que já fizemos isso aqui, mas em uma declaração que poderíamos contar para outra pessoa.
‫Portanto, em nosso caso, estamos fazendo uma classificação binária.
‫Portanto, independentemente de alguém ter uma doença cardíaca ou não.
‫Portanto, existem apenas duas classes quando a classificação prevê se algo é uma coisa ou
‫outra.
‫Então, em uma declaração, queremos colocá-la em um pequeno código legal.
‫Portanto, dados os parâmetros clínicos de um paciente, podemos prever se ele tem ou não doenças cardíacas?
‫Maravilhoso, e depois dois é a data, e agora subimos aqui, sabemos que nossos dados de doenças cardíacas
‫já estão caindo e se clicarmos nisso, vai carregar.
‫É muito difícil ler aqui.
‫Então, vamos importá-lo em breve usando um quadro de dados panners.
‫Mas se subirmos aqui e nós se formos no conjunto de dados de doenças cardíacas de Ukai, é aqui que encontramos os dados, e essa é a
‫etapa dois, aliás.
‫É aqui que descobrimos um pouco mais sobre quais dados estamos realmente usando.
‫Então é aqui que você pode vir e fazer o download.
‫Esta é a fonte original para o repositório de aprendizado de máquina UCI, que tem muito mais conjuntos de
‫dados diferentes aqui que você pode trabalhar e usar, por exemplo, problemas como o que estamos
‫resolvendo.
‫Mas para ver o formato ASV, ele já foi formatado e isso está no Kagle, agora você pode ir ao Kagle também
‫e obter muitos outros conjuntos de dados diferentes.
‫Aqui, tem um pequeno menu.
‫Tem conjuntos de dados lá.
‫Você pode até pesquisar coisas diferentes.
‫Mas foi aqui que originalmente obtive este conjunto de dados.
‫Você pode baixá-lo aqui.
‫Então, se você clicar em download, ele nos dará um pouco mais de informações sobre os dados.
‫Algumas informações de atributo, como o que as diferentes colunas representam, se continuarmos.
‫Nós olhamos aqui, vemos que as diferentes colunas, é aqui que estão os seus diferentes valores.
‫Então, isso é um dicionário de dados e veremos isso em um segundo.
‫Ou usar isso será útil, o que podemos fazer, realmente ver se podemos copiar isso.
‫E leve de volta ao nosso caderno.
‫Este é um dicionário de dados, então podemos ir aqui, criar dados.
‫Isso é ficar um pouco à frente de nós mesmos.
‫Então, se formos lá, boom, é isso que podemos usar para fazer referência às colunas dos dados.
‫Então, se formos aqui dados, provavelmente podemos extrair algo daqui.
‫Portanto, se copiarmos isso, este banco de dados conterá 76 atributos.
‫Na verdade, nosso conjunto de dados contém apenas 14.
‫Mas então lemos aqui.
‫Mas todos os experimentos publicados referem-se ao uso de um subconjunto de 14 deles.
‫OK, maravilhoso.
‫E então se voltássemos para a UCI.
‫Conjunto de dados de doenças cardíacas.
‫Conseguimos um pouco de informação aqui, então apenas 14 atributos usados, agora, você nem sempre fará isso para todos os projetos que você
‫trabalha, especialmente se você está trabalhando dentro da empresa ou em uma equipe.
‫O conjunto de dados pode ser fornecido a você por um cliente ou por um cliente.
‫Mas para os problemas em que estamos trabalhando, porque precisamos de acesso a dados de código
‫aberto, isso significa dados aos quais todos têm acesso, podemos encontrá-los publicamente na Internet.
‫Mas, novamente, o processo é muito semelhante.
‫Não importa em qual conjunto de dados você está trabalhando, tudo se resume a colocá-lo no formato certo para
‫que você possa trabalhar com ele.
‫Em um caderno, podemos colocar aqui.
‫Os dados originais vieram do banco de dados Cleveland, do Ukai Machine Learning Repository.
‫Também existe uma versão dele disponível no Kagle.
‫E então o que você pode fazer é copiar isso e eles são lindos e também copiarão isso lá e poderemos
‫arrumar isso mais tarde.
‫Mas essas são apenas algumas informações sobre os dados.
‫De onde veio?
‫Que dados temos?
‫E então vamos aqui, número três, avaliações de que estávamos realmente trabalhando neste projeto, queríamos implementar
‫isso, digamos que fôssemos um hospital que queria ser capaz de implementar isso como um modelo de aprendizado
‫de máquina, como um aplicativo na frente mesa.
‫Se alguém chega até nós e somos enfermeiros, estamos medindo esses diferentes parâmetros sobre eles.
‫Então, descobrimos diferentes atributos do paciente.
‫Qual métrica precisamos avaliar?
‫Nosso modelo tem sido eficaz, está fora de uso no jogo.
‫Portanto, se estamos tentando classificar se alguém tem doença cardíaca ou não, porque isso é muito significativo,
‫gostaríamos de um modelo muito, muito preciso.
‫E então, por exemplo, vou apenas inventar um número.
‫Então, você pode dizer algo como, se você pode alcançar 95 por cento de precisão em prever se
‫um paciente tem ou não doença cardíaca durante esta fase de prova de conceito, que
‫é o que estamos trabalhando aqui, então você pode prosseguir e tentar realmente caia nas mãos de outras pessoas.
‫Essa é a essência do que vamos trabalhar aqui, é que estamos construindo uma máquina, aprendendo
‫a prova de conceito.
‫O motivo pelo qual digo prova de conceito é porque, muitas vezes, os projetos de aprendizado de máquina começam
‫tentando descobrir se há padrões suficientes nos dados para serem aprendidos por um modelo de aprendizado de
‫máquina.
‫E, se houver, você pode prosseguir com o projeto e colocá-lo em produção ou em algum tipo
‫de aplicativo.
‫Então, novamente, este é apenas mais um benchmark que podemos definir como uma meta para trabalhar logo no início de
‫um projeto e não está definido em pedra.
‫Isso pode mudar.
‫É apenas algo com o qual você pode refletir com sua equipe, como, ei,
‫se vamos passar duas semanas trabalhando neste projeto de aprendizado de máquina, que valor teríamos que terminar para que ele seja realizado?
‫Mais ainda, vamos fazer isso.
‫Portanto, se pudermos alcançar 95 por cento de precisão em prever se um paciente tem ou não doença cardíaca durante a
‫prova de conceito ou prosseguir com o projeto.
‫E isso pode ser outra coisa, certo?
‫Alguém pode vir até você em uma empresa de ciência de dados ou algo assim.
‫Alguém de outra equipe pode ir, ei, nós temos esse conjunto de dados.
‫Queremos medir quantos de nossos clientes estão mudando.
‫E queremos ver se podemos construir um modelo de aprendizado de máquina para nos ajudar.
‫E eles podem dizer, ei, você quer trabalhar em uma prova de conceito semelhante ao que estamos fazendo
‫aqui?
‫E é assim que você pode dizer laboratório.
‫Você pode começar definindo o problema, descobrir se um cliente vai ou não.
‫Qual a origem dos dados?
‫Ele vem de nosso banco de dados de clientes.
‫Qual é a nossa métrica de avaliação?
‫Bem, se pudermos descobrir se um cliente vai abandonar e ter cerca de 80 por cento de precisão,
‫podemos continuar perseguindo isso e realmente colocá-lo em nosso pipeline de produção.
‫Esse é um tipo de fluxo de trabalho de exemplo, as três primeiras etapas e, finalmente, dar um passo à frente, sem finalmente
‫ter um pouco mais de recursos para usar.
‫Então, se voltarmos, fizemos isso, fizemos uma avaliação.
‫Quer ter sucesso e começar, quais recursos devemos modelar?
‫Esta é a etapa quatro.
‫Então é aqui que estamos criando um dicionário de dados.
‫E o que quero dizer com isso é que você pode criar isso sozinho, fazendo um pouco de pesquisa.
‫Então, meu ponto está envolvido e, novamente, poderíamos arrumar isso colocando-os em pontos, mas eles começarão a fazer sentido em um
‫segundo assim que virmos os dados com os quais estamos trabalhando.
‫Na verdade, podemos amarrar isso para transformar isso em pontos, então agora criamos nosso dicionário de dados.
‫Isso é algo que você pode descobrir por meio de sua própria pesquisa, como fizemos aqui, descobrindo
‫sobre os dados aqui, descobrindo sobre os dados, ou você pode criá-los com a ajuda de um especialista no
‫assunto.
‫E o que quero dizer com isso é, digamos, por exemplo, aquela equipe veio até você com um monte
‫de dados de clientes sobre quem vai ou não se desligar, o que significa que eles vão deixar ou parar
‫de usar seu produto e eles podem lhe dizer o que significam as diferentes características dos dados.
‫E aqui é onde você obterá diferentes informações sobre cada um dos recursos em seus dados.
‫Então, essencialmente, quando você começar a trabalhar com os dados, não será um novato completo.
‫Você terá uma ideia do que realmente está acontecendo ou o que cada seção dos dados significa.
‫E isso fará muito mais sentido quando olharmos nossos dados pessoalmente, quando importarmos nosso
‫arquivo csv de doenças cardíacas para nosso caderno de Júpiter, que é o que faremos no próximo vídeo.
‫Então, essas quatro primeiras etapas.
‫Um, dois, três, quatro, dados de definição do problema.
‫Os dados que temos para avaliação dos recursos não precisam necessariamente levar tanto tempo.
‫Então, acabamos de examinar todos os quatro em cerca de 10 minutos, porque o que queremos fazer é colocar
‫as mãos no código e deixar que o código e os dados falem por si mesmos, em vez de tentar apenas pensar sobre isso aqui.
‫Queremos vê-lo em ação.
‫Então é isso que faremos nos próximos vídeos.