‫مرحبًا بعودتك.
‫في الفيديو الأخير ، انتهينا من التحقق من مصفوفة الارتباط الخاصة بنا وألقينا نظرة على سير العمل لدينا ورأينا
‫أننا الآن نصل إلى الخطوة الخامسة.
‫لذلك قمنا بتغطية تعريف المشكلة وتقييم البيانات ، وألقينا نظرة على الميزات
‫، وقمنا ببعض تحليل البيانات.
‫حان الوقت الآن لبدء إدخال التعلم الآلي.
‫لذلك دعونا نرى كيف نفعل ذلك.
‫دعنا ندخل هنا.
‫سنقوم بإنشاء عنوان صغير.
‫قد تفعل ذلك 5. 0 النمذجة.
‫وسنحول هذا إلى تخفيض السعر.
‫وما هي مشكلتنا إذن؟
‫لذلك دعونا ننتقل احتياطيًا.
‫قمنا بتعريفه هنا.
‫حق العودة في البداية.
‫لذا فإن تعريف المشكلة هو الخطوة الأولى.
‫لذلك في بيان ، بالنظر إلى المعايير السريرية حول المريض ، هل يمكننا التنبؤ بما إذا كان مصابًا بأمراض القلب
‫أم لا؟
‫لذلك نحن نعمل على حل مشكلة التصنيف.
‫تمام.
‫هذا ما نحاول الإجابة عليه من خلال التعلم الآلي والتقييم.
‫إذن هذا هو مقياس التقييم لدينا لأنه لدينا الآن مجموعة بيانات ونحن نوعًا ما نستكشفها.
‫نحن نجرب هنا.
‫لذا إذا أردنا بالفعل إدخال هذا في الإنتاج ، في بيئة واقعية ، فربما نريده أن يكون جيدًا إلى
‫حد ما ، أليس كذلك؟
‫لأنه يتنبأ بشيء مهم مثل ما إذا كان شخص ما مصابًا بأمراض القلب أم لا.
‫لذلك نريد دقة 95٪ كحد أدنى في التنبؤ بما إذا كان المريض يعاني من أمراض القلب أم لا أثناء إثبات المفهوم
‫لدينا ، وهو نوع من ما نعمل من خلاله هنا ، وإذا تمكنا من تحقيق ذلك ، فسنقوم استمر
‫في متابعتها.
‫سنواصل المضي قدمًا ، ونرى ما إذا كان بإمكاننا تحسينه ، أو تحسينه ، أو معرفة ما نحتاج إلى تحسينه.
‫إذن هذا ما سنحاول حله باستخدام التعلم الآلي.
‫نحاول الإجابة على بيان المشكلة وهذا هو مقياس التقييم الخاص بنا ، وهو أمر سنعمل
‫على تحقيقه.
‫وبالطبع كل من هذه الأمور يمكن أن يتغير ، ولكن هذه مجرد خريطة طريق صغيرة أو شيء يمكننا
‫التوجه نحوه.
‫فلننزل إلى الأسفل ، ونرى ما سنفعله.
‫أول شيء قد نفعله هو إعادة التفكير في مجموعة البيانات الخاصة بنا ، وتذكير أنفسنا بما نقوم به.
‫لذلك سنستخدم هذه الأعمدة.
‫لمحاولة التنبؤ بالعمود المستهدف لذا أ. ك. (أ) المتغيرات المستقلة للتنبؤ بالمتغير التابع
‫هنا.
‫وأول شيء قد نفعله هو تقسيم بياناتنا إلى X و Y ، لذلك سنقسمها إلى ميزات
‫وتسميات.
‫وبعد ذلك ما يمكننا القيام به هو إنشاء تدريب واختبار تقسيم مشابه لما فعلناه في قسم القروض
‫النفسية حيث نعمل من خلال سير عمل التعلم الآلي للإعصار.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لنقم بتقسيم البيانات إلى X و Y.
‫ستكون X مساوية لكل عمود باستثناء العمود الهدف.
‫هذا ما نريده.
‫حتى قطرة مواطنه.
‫سنقوم بإسقاط الهدف.
‫سنجعل المحور يساوي واحدًا.
‫جميلة.
‫وبعد ذلك ، ستكون y هي كل التسميات.
‫لذلك نحن ذاهبون إلى المواجهة.
‫يمكننا فقط أن نحقق الهدف.
‫هناك نذهب.
‫الآن دعنا نتخيل X.
‫رائع.
‫لا يوجد عمود مستهدف وسوف نتخيل سبب تذكير أنفسنا بأنه صفر واحد سواء كان شخص ما مصابًا بأمراض
‫القلب أم لا.
‫إذن فهو تصنيف ثنائي لأنه لا يوجد سوى خيارين ثنائي يعني صفرًا أو واحدًا.
‫والآن ما يتعين علينا القيام به هو تقسيم بياناتنا إلى تدريب واختبار واحد.
‫الآن ، لقد رأينا هذا من قبل ، لكن الأمر يستحق التكرار.
‫لماذا لا تستخدم كل البيانات لتدريب نموذج؟
‫ما هو الانقسام في القطار والاختبار؟
‫حسنًا ، لنفترض أنك أردت نقل نموذجك إلى المستشفى والبدء في استخدامه على المرضى.
‫كيف تعرف مدى نجاح نموذجك في التعامل مع مريض جديد غير مدرج في مجموعة البيانات الأصلية الكاملة
‫التي لدينا.
‫إذن ، إذا بنينا نموذجًا على كل عينة في إطار البيانات هذا ، كيف لنا أن نعرف؟
‫كيف سيكون لدينا نظرة ثاقبة لمعرفة كيف ستسير الأمور على شخص لم يره نموذجنا من قبل؟
‫هذا هو المكان الذي تأتي فيه مجموعة الاختبار.
‫يتم استخدامه لتقليد أخذ نموذجنا في بيئة حقيقية قدر الإمكان ، أو على الأقل يحاول
‫قدر الإمكان.
‫من المهم ألا تدع نموذجنا يتعلم أبدًا من مجموعة الاختبار.
‫يجب تقييمه فقط على مجموعة اختبار.
‫لذلك سيكون لدينا مجموعة تدريب ، مثل عندما تدرس لامتحان ، إنها مثل مادة الدورة
‫التدريبية.
‫لذا فإن نموذج التعلم الآلي سوف يتعلم الأنماط الموجودة في مادة الدورة ، ثم
‫سيتم تقييمها في الاختبار النهائي ، وهو مجموعة الاختبار.
‫لذلك دعونا نرى أن ما سنفعله هو تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫للقيام بذلك ، يمكننا استخدام البذور العشوائية العشوائية أولاً حتى نتمكن من إعادة إنتاج نتائجنا ويمكننا تقسيم بياناتنا إلى مجموعات
‫تدريب واختبار باستخدام التعلم النفسي.
‫انقسام اختبار القطار.
‫لذلك ننقسم إلى قطار.
‫ومجموعة الاختبار.
‫ضريح X ، اختبار x.
‫لقد رأينا الكثير من هذا في قسم القرض النفسي ، ولكن من الأهمية بمكان إعادة التأكيد على أنه كلما حاولت اختبار النموذج
‫أو كلما حاولت تقييم نموذجك ، يجب أن يكون على بيانات لم يسبق للنموذج
‫رؤيتها من قبل.
‫حجم الاختبار.
‫سنفعل المعيار 0. 2.
‫إذن هذا X هو ما أنشأناه هنا ، المتغير التابع ، وهذا هو السبب ، وهو تسمياتنا.
‫والآن سنقوم بالتحويل والدخول.
‫رائع.
‫وسنلقي نظرة على بيانات التدريب.
‫إذن لدينا X محاولة.
‫يمكننا أن نرى أنه تم خلطه وخلط 242 صفًا من الإجمالي ، 303 صفًا.
‫إذن فهو يحتوي على حوالي 80٪ من الصفوف بأكملها.
‫ثم يمكننا أن نفعل الشيء نفسه مع القطار Y وقد نجد شبكة LAN للقطار y أيضًا.
‫قطار Y هو نفس طول قطار x.
‫لكنها تحتوي على الملصقات فقط.
‫وبالتالي ، إذا قارنا الفهارس هنا ، فستحصل على تسميات لكل عينة من هذه العينات.
‫واحد ، ثلاثة ، اثنان ، واحد ، ثلاثة ، اثنان ، واحد ، اثنان ، أربعة.
‫الآن ماذا نفعل؟
‫حسنًا ، لقد حصلنا الآن على بياناتنا في X و Y ، ولدينا تدريب واختبار أيضًا.
‫إذن لدينا بيانات تدريبية ولدينا بيانات اختبار.
‫والشيء التالي هو بناء نموذج للتعلم الآلي والعمل مع التصنيف.
‫يصل هذا إلى نقطة حيث يشبه ، ما النموذج الذي يجب أن نستخدمه؟
‫الآن قمنا بتقسيم بياناتنا إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫حان الوقت لبناء نموذج التعلم الآلي.
‫سنحاول ذلك.
‫لذا ابحث عن الأنماط الموجودة في مجموعة التدريب وسنختبرها.
‫استخدم براءات الاختراع.
‫لذلك باستخدام براءات الاختراع الخاصة بهم ، تم العثور عليها في مجموعة الاختبار.
‫ولكن ما هو نموذج التعلم الآلي الذي يجب أن نستخدمه؟
‫حسنًا ، إذا كنت عضوًا في قسم قرض المقبس ، فقد قمنا بفحصه.
‫المقبس تعلم خريطة التعلم الآلي.
‫لذلك سنذهب هنا.
‫رائع.
‫لذلك هذه هي بدايتنا.
‫لذا إذا تابعنا هذا ، نعلم أننا رأينا هذا من قبل ، لدينا مشكلة تصنيف.
‫نحاول تصنيف ما إذا كان شخص ما مصابًا بأمراض القلب أم لا بناءً على معاييره الصحية ، بناءً
‫على معاييره الطبية.
‫لذا ما قد نفعله هو تجربة عدد قليل فقط من هؤلاء.
‫يمكنك تجربة كل منهم.
‫لكن ما سنحاول ونفعله هو استخدام مصنف جيران K ، سنستخدم هذا المصنف.
‫لذا إذا فتحنا ذلك في علامة تبويب جديدة ثم سنستخدم أيضًا الغابة العشوائية الموثوقة لدينا
‫، لذلك سنفتح ذلك أيضًا.
‫لذا فإن طرق المجموعات عبارة عن غابة عشوائية هنا.
‫غابة عشوائية.
‫مصنف الغابة العشوائي.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫نعم.
‫جميلة.
‫وقد وصلنا هنا أقرب الجيران.
‫رائع.
‫لذلك إذا نظرنا إلى ذلك ، فسنرى كيف يمكننا استخدامه.
‫لكننا سنرى هذا عمليًا.
‫لكن هناك واحد آخر.
‫إذا عدنا إلى هنا ، فنعود إلى خريطة التعلم الآلي الخاصة بنا ولم تكن مدرجة هنا.
‫همم.
‫أتساءل لماذا هذا.
‫حسنًا ، سنراه في الفيديو التالي.
‫ما هذا ، سأعطيكم فكرة صغيرة.
‫إنه يسمى الانحدار اللوجستي.
‫وربما تفكر ، نحن نعمل على مشكلة تصنيف.
‫الانحدار اللوجستي يحتوي على كلمة الانحدار.
‫ولماذا ليس في جزء التصنيف هذا؟
‫حسنًا ، هذا سؤال رائع لأنني لست متأكدًا أيضًا.
‫لكننا سنلقي نظرة على تلك النماذج الثلاثة في الفيديو التالي.
‫لذلك سننشئهم وسنرى كيف يسير كل منهم.
‫لأن تذكر ، نحن نجرب الآن في مرحلة تجارب النمذجة المائلة.
‫وجزء واحد من مرحلة التجارب هو تجربة نماذج مختلفة للتعلم الآلي.
‫لذلك هذا ما سنفعله.
‫سنقوم بتجربة ثلاثة نماذج مختلفة للتعلم الآلي ونرى كيف تقارن مع نتائجها في مجموعة
‫الاختبار.
‫وبعد ذلك بالطبع ، نريد الأفضل ، لذلك دعونا نفعل ذلك.