‫Hermosa.
‫Entonces, ahora que tenemos nuestro entorno configurado, tenemos nuestro portátil Jupiter en ejecución o nuestro servidor de portátiles
‫Jupiter en ejecución, podemos crear un nuevo portátil Júpiter y comenzar con algún código.
‫Así que carguemos eso.
‫Voy a maximizar esta ventana.
‫Así que le daremos un nombre aquí.
‫Iremos de un extremo a otro.
‫Algo bueno es importante.
‫Y clasificación de enfermedades cardíacas.
‫Y con un buen estilo de comunicación, pondrá una marca, encabezará algo simple,
‫predecir enfermedades cardíacas, usará el aprendizaje automático y, luego, una pequeña frase.
‫Por lo tanto, este cuaderno analiza el uso de varias bibliotecas de ciencia de datos y aprendizaje automático basadas en
‫Python, que son nuestras herramientas en un intento de construir un modelo de aprendizaje automático capaz de predecir si
‫alguien tiene o no una enfermedad cardíaca en función de sus atributos médicos.
‫¿Quién?
‫Así que probablemente sea más de una línea, probablemente podríamos concisar eso un poco, pero ese no es
‫nuestro enfoque.
‫Nuestro enfoque es escribir código y aplicarlo al marco aquí.
‫Así que esto es en lo que queremos trabajar.
‫Eso es lo que estamos empezando a hacer.
‫Estamos comenzando a aplicar las herramientas que hemos aprendido a nuestro marco de aprendizaje automático en el ámbito de un
‫proyecto completo de aprendizaje automático de principio a fin.
‫Espero que puedas sentir la emoción.
‫Entonces, ¿cómo empezamos?
‫Bueno, probablemente lo primero sea bueno para delinear nuestro enfoque.
‫Adoptaremos el siguiente enfoque.
‫Entonces, el primer paso es la definición del problema.
‫En cierto modo, lo hemos hecho con la línea de apertura, por lo que la definición del problema también son los datos.
‫Veremos qué datos usaremos para resolver este problema que ya hemos visto en
‫videos anteriores.
‫Pero nuevamente, para completar, solo tenemos una pequeña descripción general.
‫Míralo aquí y nos vamos.
‫La evaluación definirá rápidamente lo que significa una métrica de evaluación para nosotros, como lo que define el éxito de
‫esta.
‫Si consideráramos que este proyecto es un éxito, esta prueba de concepto de aprendizaje automático, ¿podríamos predecir enfermedades
‫cardíacas mediante el aprendizaje automático?
‫¿Qué necesitaríamos como métrica de evaluación, como características mínimas?
‫Entonces, ¿en qué características de los datos nos vamos a enfocar más e incluso cuáles contribuyen más al modelo,
‫que es el modelado del paso cinco?
‫Y finalmente, el paso seis es la experimentación.
‫Y de manera realista, todo es experimentación.
‫Entonces, podríamos comenzar con este y nuevamente, si tiene bastante experiencia aquí, puede comenzar a sumergirse
‫directamente en el código.
‫Puede que sepas qué hacer.
‫Pero para nosotros, debido a que todavía estamos aprendiendo, todavía estamos descubriendo cómo
‫abordar diferentes problemas, configuramos este marco y luego descubrimos cómo podemos usar nuestras herramientas en cada paso diferente.
‫Así que, antes que nada, volvamos a la definición del problema.
‫Ya lo hemos hecho aquí, pero en una declaración que podríamos decirle a otra persona.
‫Entonces, en nuestro caso, estamos haciendo clasificación binaria.
‫Entonces, ya sea que alguien tenga una enfermedad cardíaca o no.
‫Entonces, solo hay dos clases cuando la clasificación predice si algo es una cosa u
‫otra.
‫Entonces, en una declaración, queremos ponerlo en un pequeño código agradable.
‫Entonces, dados los parámetros clínicos sobre un paciente, ¿podemos predecir si tiene o no una enfermedad cardíaca?
‫Maravilloso, y luego dos es la fecha, y ahora llegamos aquí, sabemos que nuestros datos de enfermedades cardíacas ya están
‫en una caída y si hacemos clic en eso, se cargará.
‫Es bastante difícil de leer aquí.
‫Así que lo vamos a importar pronto usando un marco de datos de panorámicas.
‫Pero si subimos aquí y vamos al conjunto de datos de enfermedades cardíacas de Ukai, aquí es donde encontramos y este es el paso dos,
‫por cierto, datos.
‫Aquí es donde descubrimos un poco más sobre qué datos estamos usando realmente.
‫Así que aquí es de donde puede venir y descargarlo.
‫Esta es la fuente original del repositorio de aprendizaje automático de la UCI, que tiene muchos más conjuntos de
‫datos diferentes aquí en los que puede trabajar y usar, por ejemplo, problemas como los que estamos
‫resolviendo.
‫Pero para ver el formato ASV, ya está formateado y eso está en Kagle. Ahora puede ir a Kagle también y
‫obtener muchos más conjuntos de datos diferentes.
‫Aquí tiene un pequeño menú.
‫Tiene conjuntos de datos allí.
‫Incluso puedes buscar diferentes cosas.
‫Pero aquí es donde vine a obtener originalmente este conjunto de datos.
‫Puedes descargarlo aquí.
‫Entonces, si hace clic en descargar, nos dará un poco más de información sobre los datos.
‫Alguna información de atributos como lo que representan las diferentes columnas si continuamos.
‫Miramos aquí, vemos que las diferentes columnas, aquí es donde están sus diferentes valores.
‫Así que esto es un diccionario de datos y lo veremos en un segundo.
‫O usar esto será útil, lo que podríamos hacer, realmente ver si podemos copiar esto.
‫Y llévelo de vuelta a nuestro cuaderno.
‫Así que este es un diccionario de datos, por lo que podríamos ir aquí, crear datos.
‫Esto nos está adelantando un poco.
‫Entonces, si vamos allí, boom, eso es lo que podemos usar para hacer referencia a las columnas de los datos.
‫Entonces, si buscamos aquí los datos, probablemente podamos extraer algo de aquí.
‫Entonces, si copiamos esto, esta base de datos contiene 76 atributos.
‫En realidad, nuestro conjunto de datos solo contiene 14.
‫Pero luego leemos aquí.
‫Pero todos los experimentos publicados se refieren al uso de un subconjunto de 14 de ellos.
‫Bueno, maravilloso.
‫Y entonces si volviéramos a la UCI.
‫Conjunto de datos de enfermedades cardíacas.
‫Obtenemos un poco de información aquí, por lo que solo se usan 14 atributos, ahora, no siempre hará esto para cada proyecto en el
‫que trabaja, especialmente si está trabajando dentro de la empresa o dentro de un equipo.
‫El conjunto de datos puede ser proporcionado por un cliente o por un cliente.
‫Pero para los problemas en los que estamos trabajando, porque necesitamos acceso a datos de código abierto,
‫eso significa datos a los que todos tienen acceso, podemos encontrarlos públicamente en Internet.
‫Pero, de nuevo, el proceso es muy similar.
‫Independientemente del conjunto de datos en el que esté trabajando, se trata de conseguirlo en el formato correcto con el que pueda
‫trabajar con él en su trabajo.
‫En un cuaderno que podríamos poner aquí.
‫Los datos originales provienen de la base de datos de Cleveland, de Ukai Machine Learning Repository.
‫También hay una versión disponible en Kagle.
‫Entonces, lo que podría hacer es copiar eso y son hermosos y también lo copiarán allí y podríamos arreglar
‫esto más tarde.
‫Pero esta es solo información sobre los datos.
‫¿De dónde vino?
‫¿Qué datos tenemos?
‫Y entonces vamos aquí, número tres, evaluaciones de que estábamos trabajando en este proyecto, queríamos
‫implementar esto, digamos que éramos un hospital que quería poder implementar esto como un modelo de aprendizaje
‫automático, como una aplicación en el frente. escritorio.
‫Si alguien viene a nosotros y somos enfermeras, estamos midiendo estos diferentes parámetros sobre ellos.
‫Entonces descubrimos diferentes atributos de los pacientes.
‫¿Qué métrica necesitaríamos juzgar?
‫Nuestro modelo ha sido eficaz, ha estado fuera de uso en juego.
‫Entonces, si estamos tratando de clasificar si alguien tiene una enfermedad cardíaca o no, porque eso es bastante
‫significativo, querríamos un modelo muy, muy preciso.
‫Y así, por ejemplo, solo voy a inventar un número.
‫Entonces, podría decir algo como, si puede alcanzar el 95 por ciento de precisión para predecir si un
‫paciente tiene o no una enfermedad cardíaca durante esta fase de prueba de concepto, que es
‫algo en lo que estamos trabajando aquí, entonces puede seguir e intentar realmente caiga en manos de otras personas.
‫Esa es la esencia de lo que vamos a trabajar aquí, es que estamos construyendo una máquina, aprendiendo
‫una prueba de concepto.
‫La razón por la que digo prueba de concepto es que a menudo los proyectos de aprendizaje automático comienzan
‫tratando de averiguar si hay suficientes patrones en los datos para ser aprendidos por un modelo de aprendizaje
‫automático.
‫Y si los hay, entonces puede continuar con el proyecto y ponerlo en producción o en algún tipo
‫de aplicación.
‫De nuevo, este es solo otro punto de referencia que podríamos establecer como objetivo para trabajar desde el principio de
‫un proyecto y no está escrito en piedra.
‫Esto puede cambiar.
‫Es solo algo con lo que podría reflexionar con su equipo como, oye, si vamos
‫a pasar dos semanas trabajando en este proyecto de aprendizaje automático, ¿con qué cifra tendríamos que terminar para que se lleve a cabo?
‫Más, hagámoslo.
‫Entonces, si podemos alcanzar el 95 por ciento de precisión para predecir si un paciente tiene o no una enfermedad cardíaca
‫durante la prueba de concepto o el proyecto.
‫Y esto puede ser otra cosa, ¿verdad?
‫Alguien podría acudir a usted en una empresa de ciencia de datos o algo así.
‫Alguien de otro equipo podría decir, oye, tenemos este conjunto de datos.
‫Queremos medir cuántos de nuestros clientes se están agitando.
‫Y queremos ver si podemos construir un modelo de aprendizaje automático que nos ayude.
‫Y pueden decir, oye, ¿quieres trabajar en una prueba de concepto similar a la que estamos haciendo
‫aquí?
‫Y así es como se podría decir laboratorio.
‫Puede comenzar con la definición del problema, averiguar si un cliente lo hará o no.
‫¿De dónde provienen los datos?
‫Proviene de nuestra base de datos de clientes.
‫¿Cuál es nuestra métrica de valoración?
‫Bueno, si podemos averiguar si un cliente se va a abandonar y con una precisión de aproximadamente el 80 por
‫ciento, entonces podríamos seguir persiguiendo esto y realmente incluirlo en nuestra línea de producción.
‫Ese es un tipo de flujo de trabajo de ejemplo, los primeros tres pasos y luego finalmente un paso adelante, no finalmente
‫obtuve un poco más de funciones para llevar.
‫Entonces, si volvemos y lo hemos hecho, haremos una valoración.
‫Quiere encontrar el éxito y listo, ¿qué características debemos modelar?
‫Este es el paso cuatro.
‫Entonces aquí es donde estamos creando un diccionario de datos.
‫Y lo que quiero decir con eso es que es posible que pueda crear esto por su cuenta investigando un poco.
‫Entonces, mi punto está involucrado y nuevamente, podríamos arreglar esto colocando estos en puntos, pero comenzarán a tener sentido en un segundo una
‫vez que realmente veamos los datos con los que estamos trabajando.
‫En realidad, podríamos vincular esto para convertir esto en puntos, por lo que ahora hemos creado nuestro diccionario de datos.
‫Esto es algo que puede encontrar a través de su propia investigación, como lo hemos hecho
‫aquí, descubriendo los datos aquí, descubriendo los datos, o puede crearlos con la ayuda de un experto en la
‫materia.
‫Y lo que quiero decir con eso es, digamos, por ejemplo, que tu equipo se acercó a ti con
‫un montón de datos de clientes sobre quién va a abandonar o no, lo que significa que dejarán o
‫dejarán de usar tu producto y pueden decirle qué significan las diferentes características de los datos.
‫Y aquí es donde obtendrá información diferente sobre cada una de las características de sus datos.
‫Básicamente, cuando empiece a trabajar con los datos, no será un novato por completo.
‫Tendrá una idea de lo que está sucediendo realmente o de lo que significa cada sección de los datos.
‫Y esto tendrá mucho más sentido cuando miremos nuestros datos en persona, cuando importemos
‫nuestro archivo csv de enfermedades cardíacas a nuestro cuaderno de Júpiter, que es lo que haremos en el siguiente video.
‫Entonces estos primeros cuatro pasos.
‫Uno, dos, tres, cuatro, datos de definición de problemas.
‫¿Qué datos tenemos? La evaluación de las características no necesariamente tiene que tomar tanto tiempo.
‫Así que acabamos de revisar los cuatro en unos 10 minutos porque lo que queremos hacer es poner manos a
‫la obra con el código y dejar que el código y los datos hablen por sí mismos en lugar de intentar pensar en ello aquí.
‫Queremos verlo en acción.
‫Así que eso es lo que haremos en los próximos videos.