‫สวยงาม.
‫ตอนนี้เราได้ตั้งค่าสภาพแวดล้อมแล้ว เราจึงให้ Jupyter Notebook ทำงานหรือเซิร์ฟเวอร์ Jupyter Notebook
‫ทำงาน
‫เราสามารถสร้างสมุดบันทึก Jupiter ใหม่และเริ่มต้นกับโค้ดบางอย่างได้
‫เลยมาโหลดกัน
‫ฉันจะขยายหน้าต่างนี้ให้ใหญ่สุด
‫ดังนั้นเราจะตั้งชื่อมันที่นี่
‫เราจะไปสิ้นสุดสิ่งที่ดีและเรียบง่าย
‫การจำแนกโรคหัวใจแบบ end to end
‫และในรูปแบบการสื่อสารที่ดีจะใส่หัวเรื่องธรรมดาลงไป
‫ทำนายโรคหัวใจ.
‫โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
‫แล้วซับเล็กน้อย
‫ดังนั้นสมุดบันทึกนี้จะลองใช้แมชชีนเลิร์นนิงและไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่าง ๆ ของ python ซึ่งเป็นเครื่องมือของเราในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายได้ว่ามีใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่โดยพิจารณาจากคุณสมบัติทางการแพทย์ของพวกเขา
‫ใคร?
‫นั่นอาจเป็นมากกว่าหนึ่งซับ
‫เราอาจสรุปได้นิดหน่อย แต่นั่นไม่ใช่จุดสนใจของเรา
‫จุดเน้นของเราคือการเขียนโค้ดและนำไปใช้กับกรอบงานที่นี่
‫นี่คือสิ่งที่เราต้องการทำงานผ่าน
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังเริ่มทำ
‫เรากำลังเริ่มใช้เครื่องมือที่เราได้เรียนรู้กับเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงในขอบเขตของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงแบบครบวงจร
‫ฉันหวังว่าคุณจะรู้สึกตื่นเต้น
‫แล้วเราจะเริ่มต้นอย่างไร?
‫อย่างแรกน่าจะเป็นการดีที่จะสรุปแนวทางของเรา
‫เราจะใช้แนวทางต่อไปนี้
‫ดังนั้นขั้นตอนแรกคือการกำหนดปัญหา
‫เราทำอย่างนั้นกับบรรทัดเปิดแล้ว
‫ดังนั้น คำจำกัดความของปัญหาก็คือ data จะพิจารณาว่าเราจะใช้ข้อมูลใดในการแก้ไขปัญหานี้
‫เราเคยเห็นมันมาแล้วในวิดีโอก่อนๆ แต่อีกครั้ง ถ้าสมบูรณ์ เราแค่มีภาพรวมเล็กน้อย
‫ดูที่นี่ แล้วเราจะไป
‫การประเมินจะกำหนดอย่างรวดเร็วว่าตัวชี้วัดการประเมินมีความหมายอย่างไรสำหรับเรา
‫ชอบอะไรกำหนดความสำเร็จนี้?
‫หากเราถือว่าโครงการนี้ประสบความสำเร็จ บทพิสูจน์แนวคิดการเรียนรู้ด้วยเครื่องนี้ เราสามารถทำนายโรคหัวใจโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงได้หรือไม่
‫เราต้องการอะไรเป็นตัวชี้วัดการประเมินในฐานะคุณสมบัติขั้นต่ำที่เปลือยเปล่า?
‫ดังนั้นคุณลักษณะใดของข้อมูลที่เราจะต้องให้ความสำคัญมากที่สุดและถึงแม้จะมีส่วนสนับสนุนมากที่สุดต่อแบบจำลอง
‫ซึ่งก็คือการสร้างแบบจำลองขั้นตอนที่ห้า
‫และสุดท้าย ขั้นตอนที่หกคือการทดลอง
‫และในความเป็นจริง ทั้งหมดนั้นคือการทดลอง
‫ดังนั้นอันนี้เราอาจเริ่มต้นด้วย
‫และอีกครั้ง หากคุณค่อนข้างมีประสบการณ์ที่นี่ คุณอาจเริ่มดำน้ำตรงไปยังโค้ด คุณอาจรู้ว่าต้องทำอย่างไร
‫แต่สำหรับเรา เนื่องจากเรายังคงเรียนรู้อยู่ เรายังคงค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาต่างๆ
‫เราตั้งค่าเฟรมเวิร์กนี้ จากนั้นจึงหาวิธีใช้เครื่องมือของเราในแต่ละขั้นตอนที่ต่างกัน
‫ลองย้อนกลับไปก่อนและสำคัญที่สุด คำจำกัดความของปัญหา
‫เราได้ทำอะไรไปแล้วบ้างในคำแถลงที่เราสามารถบอกคนอื่นได้
‫ในกรณีของเรา เรากำลังทำการจำแนกเลขฐานสอง ดังนั้นไม่ว่าใครจะเป็นโรคหัวใจหรือไม่ก็ตาม
‫เลยมีแค่สองคลาส
‫โปรดจำไว้ว่า การจัดประเภทเป็นการทำนายว่าบางสิ่งเป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง
‫ดังนั้นในคำแถลง เราอยากจะใส่คำพูดเล็กๆ น้อยๆ นี้ไว้
‫เมื่อพิจารณาจากพารามิเตอร์ทางคลินิกเกี่ยวกับผู้ป่วยแล้ว เราสามารถทำนายได้หรือไม่ว่าพวกเขามีโรคหัวใจหรือไม่?
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วสองคือข้อมูล
‫มาถึงตรงนี้ เรารู้ว่าข้อมูลโรคหัวใจของเราอยู่ในไฟล์ CSV แล้ว และถ้าเราคลิกเข้าไป
‫ไฟล์ก็จะโหลดขึ้นมา
‫มันค่อนข้างยากที่จะอ่านที่นี่
‫นั่นคือเราจะนำเข้าในไม่ช้าโดยใช้กรอบข้อมูลแพนด้า
‫แต่ถ้าเราขึ้นไปที่นี่ และถ้าเราไป UCI ชุดข้อมูลโรคหัวใจ
‫นี่คือที่ที่เราพบและนี่คือขั้นตอนที่สอง ยังไงก็ตาม ข้อมูล
‫นี่คือที่ที่เรากำลังค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับข้อมูลที่เราใช้อยู่จริง
‫นี่คือที่ที่คุณสามารถดาวน์โหลดได้จาก
‫นี่คือแหล่งที่มาดั้งเดิมของมัน นั่นคือที่เก็บ UCI แมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งมีชุดข้อมูลที่แตกต่างกันมากมายในที่นี้
‫ซึ่งคุณสามารถทำงานและใช้งาน เช่น ปัญหาต่างๆ ที่เรากำลังดำเนินการอยู่
‫แต่หากต้องการให้อยู่ในรูปแบบ CSV ก็จัดรูปแบบไว้แล้วและอยู่ใน Kaggle
‫ตอนนี้คุณสามารถไปที่ Kaggle ได้เช่นกัน และรับชุดข้อมูลที่แตกต่างกันมากขึ้น
‫ตรงนี้ก็มีเมนูนิดหน่อย
‫มีชุดข้อมูลอยู่ที่นั่น
‫คุณยังสามารถค้นหาสิ่งต่าง ๆ ได้อีกด้วย
‫แต่นี่คือที่ที่ฉันมาถึงตอนแรกที่ชุดข้อมูลนี้
‫คุณสามารถดาวน์โหลดได้ที่นี่
‫ดังนั้น หากคุณคลิกดาวน์โหลด จะเป็นการบอกให้เราทราบข้อมูลเพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับข้อมูล
‫ข้อมูลแอตทริบิวต์บางอย่าง เช่น คอลัมน์ต่างๆ ย่อมาจากอะไร
‫ถ้าเราไปต่อ
‫เราดูที่นี่ เราเห็นว่าคอลัมน์ต่างกัน นี่คือจุดที่ค่าต่างกัน
‫นี่คือสิ่งที่นี่คือ พจนานุกรมข้อมูล
‫และเราจะได้เห็นสิ่งนี้ในอีกสักครู่
‫เราใช้สิ่งนี้จะมีประโยชน์
‫สิ่งที่เราอาจทำจริง ๆ ดูว่าเราสามารถคัดลอกนี้
‫และนำกลับมาที่โน้ตบุ๊กของเรา
‫นี่คือพจนานุกรมข้อมูล
‫ดังนั้นเราอาจไปที่นี่ การสร้างข้อมูลกำลังก้าวหน้าไปเล็กน้อย
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นั่นบูม
‫นั่นคือสิ่งที่เราสามารถใช้เพื่ออ้างอิงว่าคอลัมน์ใดบ้างในข้อมูล
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่ ข้อมูล เราอาจดึงบางอย่างออกจากที่นี่ได้
‫ดังนั้นหากเราคัดลอกสิ่งนี้และฐานข้อมูลนี้มีแอตทริบิวต์ 76 รายการ จริงๆ แล้วชุดข้อมูลของเรามีเพียง 14 รายการเท่านั้น
‫แต่แล้วเราอ่านที่นี่
‫แต่การทดลองที่ตีพิมพ์ทั้งหมดอ้างถึงการใช้ชุดย่อยของ 14 รายการ
‫โอเค วิเศษมาก
‫แล้วถ้าเรากลับไปที่ UCI
‫ชุดข้อมูลโรคหัวใจ
‫เราได้รับข้อมูลเล็กน้อยที่นี่
‫ดังนั้นจึงใช้แอตทริบิวต์เพียง 14 รายการเท่านั้น
‫ตอนนี้ คุณจะไม่ทำเช่นนี้กับทุกโครงการที่คุณทำงานเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณกำลังทำงานภายในบริษัทหรือภายในทีม
‫ลูกค้าหรือลูกค้าอาจมอบชุดข้อมูลให้คุณ แต่สำหรับปัญหาที่เรากำลังดำเนินการอยู่ เนื่องจากเราต้องการเข้าถึงข้อมูลโอเพ่นซอร์ส
‫นั่นหมายถึงข้อมูลที่ทุกคนเข้าถึงได้ เราสามารถค้นหาข้อมูลเหล่านั้นแบบสาธารณะได้ บนอินเทอร์เน็ต
‫แต่แล้วอีกครั้ง กระบวนการนี้คล้ายกันมาก
‫ไม่ว่าคุณจะกำลังทำงานกับชุดข้อมูลใด มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการทำให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องซึ่งคุณสามารถใช้งานได้ใน
‫Jupyter Notebook ของคุณ
‫เราอาจใส่ที่นี่
‫ข้อมูลดั้งเดิมมาจากฐานข้อมูลของคลีฟแลนด์ จากที่เก็บการเรียนรู้ของเครื่อง UCI
‫นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันที่มีอยู่ใน Kaggle
‫ดังนั้นสิ่งที่คุณอาจทำได้คือคัดลอกสิ่งนั้นในนั้น
‫สวยงาม.
‫และเราจะคัดลอกมันเข้าไปด้วย
‫และเราสามารถจัดระเบียบสิ่งนี้ได้ในภายหลัง
‫แต่นี่เป็นเพียงข้อมูลบางส่วนเกี่ยวกับข้อมูล
‫มันมาจากไหน?
‫เรามีข้อมูลอะไรบ้าง?
‫ดังนั้นเราจึงไปที่นี่
‫ประการที่สาม การประเมิน
‫ดังนั้นถ้าเราทำงานในโครงการนี้จริงๆ เราต้องการดำเนินการนี้
‫สมมติว่าเราเป็นโรงพยาบาลที่ต้องการใช้สิ่งนี้เป็นแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เป็นแอปพลิเคชันที่แผนกต้อนรับ
‫ถ้ามีคนเข้ามาหาเราและเราเป็นพยาบาล เรากำลังวัดค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เหล่านี้เกี่ยวกับพวกเขา
‫ดังนั้นเราจึงค้นพบคุณลักษณะของผู้ป่วยที่แตกต่างกัน
‫ตัวชี้วัดใดที่เราต้องใช้ในการตัดสินแบบจำลองของเราว่ามีประสิทธิภาพ เนื่องจากไม่ได้ใช้ในการเล่น
‫ดังนั้นถ้าเรากำลังพยายามจำแนกว่าใครเป็นโรคหัวใจหรือไม่ เพราะนั่นค่อนข้างสำคัญ
‫เราต้องการแบบจำลองที่แม่นยำมาก
‫ตัวอย่างเช่น ผมแค่จะสร้างตัวเลขขึ้นมา
‫ดังนั้น คุณอาจพูดบางอย่างเช่น หากคุณสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำถึง 95% ว่าผู้ป่วยเป็นโรคหัวใจหรือไม่ในระหว่างขั้นตอนการพิสูจน์แนวคิดนี้
‫ซึ่งเป็นสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ คุณอาจไล่ตามและพยายาม ไปอยู่ในมือคนอื่นจริงๆ
‫นั่นคือแก่นแท้ของสิ่งที่เรากำลังจะทำในที่นี้คือ เรากำลังสร้างการพิสูจน์แนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิง
‫เหตุผลที่ฉันพูดถึงการพิสูจน์แนวคิดก็เพราะบ่อยครั้งที่โครงงานแมชชีนเลิร์นนิงจะเริ่มจากการพยายามคิดว่ามีรูปแบบเพียงพอในข้อมูลที่จะเรียนรู้ด้วยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่
‫และถ้ามี คุณอาจจะดำเนินโครงการต่อไปและนำไปผลิตหรือนำไปใช้งานบางประเภท
‫อีกครั้ง นี่เป็นเพียงเกณฑ์มาตรฐานอีกอย่างหนึ่งที่เราอาจตั้งเป้าหมายในการดำเนินการในช่วงเริ่มต้นของโครงการและไม่ได้กำหนดไว้เป็นแน่
‫นี้อาจมีการเปลี่ยนแปลง
‫มันเป็นเพียงบางสิ่งที่คุณอาจไตร่ตรอง กับทีมของคุณ เช่น เฮ้ ถ้าเราจะใช้เวลาสองสัปดาห์ทำงานในโครงการการเรียนรู้ของเครื่องนี้
‫เราจะต้องลงเอยด้วยตัวเลขอะไรจึงจะไล่ตามกันมากขึ้น
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นหากเราสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำถึง 95% ว่าผู้ป่วยเป็นโรคหัวใจหรือไม่ในระหว่างการพิสูจน์แนวคิดก็จะดำเนินโครงการต่อไป
‫และนี่อาจเป็นอย่างอื่นใช่ไหม
‫อาจมีคนมาหาคุณที่บริษัทวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรืออะไรทำนองนั้น
‫อาจมีใครบางคนจากทีมอื่นไป เฮ้ เรามีชุดข้อมูลนี้แล้ว
‫เราต้องการวัดจำนวนลูกค้าของเราที่เลิกใช้งาน และเราต้องการดูว่าเราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยเราได้หรือไม่
‫แล้วพวกเขาอาจพูดว่า เฮ้ คุณต้องการทำงานกับการพิสูจน์แนวคิดหรือไม่?
‫ชอบคล้ายกับสิ่งที่เราทำที่นี่?
‫และนี่คือวิธีที่คุณอาจตั้งห้องทดลอง
‫คุณอาจเริ่มต้นด้วยการกำหนดปัญหา ดูว่าลูกค้าจะเลิกใช้หรือไม่
‫ข้อมูลมาจากไหน?
‫มาจากฐานข้อมูลลูกค้าของเรา
‫ตัวชี้วัดการประเมินของเราคืออะไร?
‫ถ้าเราสามารถคิดออกว่าลูกค้าจะเลิกผลิตด้วยความแม่นยำประมาณ 80% หรือไม่ เราอาจดำเนินการตามนี้ต่อไปและนำมันเข้าสู่ขั้นตอนการผลิตของเราจริงๆ
‫นั่นคือตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ของสามขั้นตอนแรก
‫และสุดท้าย ขั้นตอนที่สี่ ยังไม่จบ
‫เรามีฟีเจอร์ให้ใช้งานอีกเล็กน้อย
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมา เราทำสิ่งนี้แล้ว เราทำการประเมินแล้ว อะไรกำหนดความสำเร็จเราไป เราควรสร้างโมเดลคุณลักษณะใด
‫นี่คือขั้นตอนที่สี่
‫นี่คือที่ที่เรากำลังสร้างพจนานุกรมข้อมูล
‫และสิ่งที่ฉันหมายถึงก็คือ คุณอาจสร้างสิ่งนี้ได้ด้วยตัวเองโดยทำการค้นคว้าเล็กน้อย
‫ดังนั้นในประเด็นของฉัน เรื่องนี้เกี่ยวข้อง และอีกครั้ง เราสามารถจัดระเบียบสิ่งนี้ได้โดยการใส่ทั้งหมดเหล่านี้ในประเด็น แต่พวกมันจะเริ่มสมเหตุสมผลในไม่กี่วินาทีเมื่อเราเห็นข้อมูลที่เรากำลังดำเนินการอยู่จริงๆ
‫จริงๆ แล้ว.
‫ใช่ เราอาจพิมพ์สิ่งนี้เพื่อเปลี่ยนเป็นจุดดอท
‫ตอนนี้เราได้สร้างพจนานุกรมข้อมูลแล้ว
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจพบจากการค้นคว้าของคุณเอง เช่นเดียวกับที่เราทำที่นี่ ค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลที่นี่
‫ค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล หรือคุณอาจสร้างมันขึ้นมาด้วยความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน
‫และสิ่งที่ผมหมายถึงก็คือ ตัวอย่างเช่น คุณมีทีมที่มาหาคุณพร้อมข้อมูลลูกค้าจำนวนมากว่าใครที่จะเลิกใช้หรือไม่เลิกใช้
‫หมายความว่าพวกเขาจะออกหรือหยุดใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณและ พวกเขาอาจบอกคุณว่าคุณลักษณะต่างๆ
‫ของข้อมูลมีความหมายอย่างไร
‫ดังนั้นเราจะใส่ที่นี่ที่ที่คุณจะได้รับข้อมูลที่แตกต่างกันเกี่ยวกับคุณลักษณะแต่ละอย่างในข้อมูลของคุณ
‫โดยพื้นฐานแล้ว เมื่อคุณเริ่มทำงานกับข้อมูล คุณจะไม่ใช่มือใหม่อย่างสมบูรณ์
‫คุณจะมีความคิดบางอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงหรือความหมายของแต่ละส่วนของข้อมูล
‫และสิ่งนี้จะสมเหตุสมผลมากขึ้นเมื่อเราดูข้อมูลของเราในเนื้อหนัง เมื่อเรานำเข้าไฟล์
‫CSV โรคหัวใจของเราลงใน Jupyter Notebook ซึ่งเป็นสิ่งที่เราจะทำในวิดีโอหน้า
‫ดังนั้นสี่ขั้นตอนแรกเหล่านี้
‫หนึ่งสองสามสี่.
‫คำจำกัดความของปัญหา
‫ข้อมูล.
‫เรามีข้อมูลอะไรบ้าง?
‫การประเมินคุณสมบัติไม่จำเป็นต้องใช้เวลานานขนาดนั้น ดังนั้นเราจึงเพิ่งผ่านทั้งสี่คุณสมบัติในเวลาประมาณ
‫10 นาที เพราะสิ่งที่เราต้องการจะทำคือลงมือทำกับโค้ดและปล่อยให้โค้ดและข้อมูลเป็นตัวของตัวเอง แทนที่จะพยายามคิดเกี่ยวกับมันที่นี่
‫เราต้องการที่จะเห็นมันในการดำเนินการ
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำในวิดีโอหน้าถัดไป