‫حسنًا ، لقد أكملنا جميع المقاييس التي طلبها بوس.
‫همم.
‫يجب أن نكون قادرين على تجميع تقرير جيد جدًا يحتوي على مصفوفة الارتباك الخاصة بنا ،
‫وعدد قليل من المقاييس التي تم التحقق من صحتها مثل Precision Recall و F1 ، بالإضافة إلى الميزات التي تساهم بشكل
‫أكبر في اتخاذ النموذج للقرار.
‫قد تتساءل لماذا ليس لدينا عنوان للتجربة؟
‫لذا إذا عدنا إلى هنا ، فلماذا لم نمر بهذا؟
‫الصحيح.
‫حسنًا ، السر هنا هو أن هذا الأمر برمته ، خاصة من قسم النمذجة فصاعدًا ، كان التجريب.
‫لقد حاولنا أشياء مختلفة.
‫لقد قمنا باختبار منهجيات مختلفة.
‫كنا نستكشف بياناتنا.
‫كنا نجرب طوال الوقت.
‫في الواقع ، لقد قمنا بتحقيق هذا الإطار.
‫لقد حددنا مشكلتنا ، وألقينا نظرة على البيانات ، وحددنا مقياسًا للتقييم ، وتحققنا
‫من الميزات ، وقمنا ببعض النمذجة.
‫والحقيقة هي أنه يمكننا الاستمرار في نمذجةنا ، ومحاولة تحسينها أو محاولة تحسين نموذج
‫الانحدار اللوجستي الذي توقفنا عنه ، أو محاولة العثور على نموذج تصنيف آخر يعمل
‫بشكل أفضل.
‫لكن بالطبع لا يمكن للأشياء أن تستمر إلى الأبد في الممارسة العملية في عالم الأعمال.
‫هذا نوع مما نسميه إثبات المفهوم ، أليس كذلك؟
‫سنذهب ونحاول بعض الأشياء.
‫سننظر إلى البيانات المختلفة بمجرد أن نقوم بذلك في جدول زمني منفصل ، في جدول زمني محدد ، مثل ربما استغرقت
‫هذه العملية برمتها أسبوعين أو شيء من هذا القبيل.
‫لقد فعلنا هذا بالفعل في حوالي ساعتين هنا.
‫لذلك حقًا ، لا تقلق.
‫إذا لم تكن مهتمًا بالأشياء ، فستستغرق هذه العمليات بعض الوقت.
‫فهل ضربنا؟
‫هذا هو المكان الذي من المحتمل أن نعيد فيه النظر في مقياس التقييم الخاص بنا لنقرر نوعًا ما إذا كنا
‫سنمضي قدمًا أو هل لدينا الوقت الكافي.
‫قد نتحدث مع العميل ، وقد نتحدث مع الشركة التي نتشارك معها.
‫قد نتحدث إلى بعض زملائنا ونذهب ، مرحبًا ، لقد جربنا بعض الأشياء ، لكننا ما زلنا
‫لم نصل إلى مقياس تقييمنا بدقة 95 ٪ على الأقل للتنبؤ بما إذا كان المريض مصابًا بأمراض القلب أم لا أثناء
‫الإثبات من المفهوم.
‫هذا نوع من حيث يمكنك الوصول إليه في التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫بينما تعمل من خلال هذه العمليات ولا يوجد حد لها حقًا.
‫وهذا ما يجعل الأمر صعبًا أيضًا.
‫حسنًا ، في حالتنا ، لم نصل إلى 95٪ ، لكننا اقتربنا كثيرًا.
‫الصحيح.
‫لقد وصلنا إلى دقة تصل إلى 90٪ أو نحو ذلك مع نموذج الانحدار اللوجستي الخاص بنا ، أينما كان
‫، في مكان ما هنا ، هناك.
‫لذا فهي الدقة.
‫كان ذلك حوالي 88٪ عندما تم التحقق من صحة ذلك.
‫إذن ما الذي يمكنك تجربته بعد ذلك؟
‫قد تفكر بمجرد وصولك إلى هذه النقطة ، فأنت مثل ، أوه ، حسنًا ، لم أحقق مقياس
‫التقييم.
‫هل كل ما فعلناه ضاع؟
‫رقم.
‫حسنًا ، ما اكتشفناه في هذه الحالة ، لقد أظهرنا ما لا يعمل ، على الأقل مع البيانات الحالية
‫التي لدينا ، على الأقل مع النماذج التي لدينا ، اكتشفنا ما لا يعمل العمل ، وهو
‫أمر لا يقل أهمية عن اكتشاف ما يفعله.
‫لأننا نعلم الآن ، حسنًا ، يمكننا تجربة شيء جديد.
‫حسنا.
‫حسنًا ، هذا هو المكان الذي تأتي فيه الخطوة السادسة في حد ذاتها.
‫هذا هو المكان الذي ستبدأ فيه إجراء البحث الخاص بك ، وتسجيل البحث عن طرق مختلفة
‫للعمل ، والقيام بمسائل تصنيف مختلفة ، وبناء نماذج محسنة ، وطرق مختلفة للنظر في البيانات.
‫ما قد تسأل نفسك هو.
‫هنا إذا لم تصل إلى مقياس التقييم الخاص بك حتى الآن.
‫اسال نفسك.
‫بعض الأشياء مثل هل يمكنك جمع المزيد من البيانات؟
‫لأن تذكر أن نماذج التعلم الآلي تحب التعلم باستخدام المزيد من البيانات.
‫هل يمكنك جمع المزيد من العينات؟
‫الآن لدينا حوالي 303 أو نحو ذلك من عينات المرضى.
‫هل يمكنك مضاعفة ذلك؟
‫يحتمل.
‫ربما يتعين عليك التحدث إلى خبير في الموضوع.
‫ربما يتعين عليك التحدث إلى طبيب أو العودة إلى العميل الذي تعمل معه أو أي مشروع تعمل فيه وتذهب ، مرحبًا ،
‫هل هناك أي طريقة يمكننا من خلالها الحصول على المزيد من البيانات لإثراء مجموعة البيانات هذه؟
‫أو هل يمكنك تجربة نموذج أفضل؟
‫قد تسأل.
‫حسنًا ، لقد استخدمنا نموذج الانحدار اللوجستي وقد نظرت هنا ، أين توجد ، خريطة الإعصار.
‫لا يوجد الكثير مما يمكننا المحاولة مرة أخرى.
‫همم.
‫هذا هو المكان الذي قد تضطر فيه إلى البدء في إجراء بعض الأبحاث.
‫قد تضطر إلى النظر في شيء مثل أحذية القط.
‫لن نغطي الآن.
‫سوف أزرع البذور فقط.
‫سأكتبها هنا.
‫مثل أحذية القط.
‫هذا بعض المناهج الإضافية بالنسبة لك.
‫مثل Cat Boost أو.
‫أو X g دفعة.
‫هذه أشياء قد ترغب في البحث عنها ، أليس كذلك؟
‫لذلك قد ترغب في البحث عن هذين الأمرين.
‫ماذا يوجد هناك أيضآ؟
‫حسنًا ، حسنًا ، إذا جربنا نموذج الانحدار اللوجستي ويمكننا تحسينه.
‫هل يمكننا تحسين النماذج الحالية؟
‫بين قوسين يتجاوز ما فعلناه حتى الآن.
‫لذلك ربما قمنا ببعض الضبط المفرط للمعلمات باستخدام سيرة ذاتية للبحث الشبكي أو سيرة ذاتية البحث العشوائية.
‫لذا ربما نريد أن نجرب أكثر قليلاً ، لنرى ما إذا كان بإمكاننا الضغط على نقطتين مئويتين من
‫الدقة.
‫مرة أخرى ، ربما تفكر ، حسنًا ، هذا لا يبدو منظمًا للغاية.
‫والحقيقة هي أنه ليس كذلك.
‫يتعلق الأمر كله بتقليل وقتك بين التجارب والتعلم الآلي.
‫لذلك لنفترض أننا استوفينا مقياس التقييم الخاص بنا.
‫إذا فعلنا ذلك ، إذا كان نموذجنا جيدًا بما يكفي ، فكيف يمكنك تصديره ومشاركته مع الآخرين؟
‫لذا ربما نذهب إلى هنا حتى أتمكن من تعلم كيفية تصدير نموذج.
‫ثم نذهب هنا.
‫نموذج المثابرة.
‫لنفترض أننا نريد إرسال نموذج إلى زميل أو عميل أو شيء من هذا القبيل.
‫قد ترغب في البحث هنا عن كيفية إرسال نموذج.
‫لقد فعلنا ذلك في قسم القرض النفسي ، لذلك إذا ذهبنا إلى هنا ، إذا كان نموذجك جيدًا بما فيه الكفاية.
‫لقد وصلت إلى مقياس التقييم الخاص بك.
‫كيف ستصدره؟
‫ومشاركتها مع الآخرين.
‫الصحيح.
‫لذا.
‫النقطة المهمة هنا ، المفتاح الذي يجب تذكره هو أننا مررنا بهذا الإطار بأكمله الآن.
‫لدينا بعض البيانات.
‫لقد حددنا مشكلة.
‫لقد اكتشفنا تلك البيانات.
‫لقد حددنا مقياس تقييم.
‫لقد نظرنا في ميزات بياناتنا.
‫لقد قمنا بمجموعة من نماذج التعلم الآلي.
‫وقد كانت هذه العملية برمتها تجربة بالفعل.
‫وقد استخدمنا الأدوات التي تعلمناها حتى الآن كل ذلك ضمن دفتر ملاحظات جميل واحد من Jupyter.
‫والآن النتيجة النهائية هي أنه لا توجد إجابة حقيقية لما يمكنك فعله بعد ذلك.
‫الأمر متروك لك لطرح الأسئلة والبدء في اكتشاف هذه الأشياء ، والبدء في البحث ، وعدم
‫الخوف ، والخطأ.
‫هذا هو أكبر شيء سيعيقك في التعلم الآلي إذا لم تطرح أسئلة ، أو إذا
‫لم تمر بأشياء مثل هذه ، أو إذا لم تتواصل مع أشخاص آخرين ، إذا لم تسأل
‫المجتمع ، إذا لم تنظر إلى StackOverflow ، إذا لم تجد أمثلة ، فلن تتحسن.
‫عند الانتهاء من هذا المشروع ، ما يمكن أن تفعله على الأرجح كملحق هو طرح هذه الأسئلة هنا.
‫ربما لا يمكننا جمع المزيد من البيانات لأن مجموعة البيانات ثابتة ، ولكن يمكننا تجربة
‫نموذج أفضل مثل cat Booster.
‫ربما هذا شيء يمكنك تجربته.
‫ويمكنك أيضًا محاولة إجراء بعض الأبحاث حول كيفية القيام بذلك.
‫يمكننا تحسين النماذج الحالية باستخدام الضبط الفائق للمعامل.
‫لكن تهانينا ، لقد انتهيت للتو.
‫إذا كنت تتابع ، فقد ذهبت للتو.
‫نهاية إلى النهاية على مشكلة تصنيف التعلم الآلي الكاملة.
‫أليس هذا مذهلاً؟
‫التنبؤ بأمراض القلب باستخدام التعلم الآلي.
‫أتمنى أن تبدأ في الرؤية.
‫في الواقع ، ربما تكون هذه هي النقطة الأكثر أهمية بدلاً من الانتقال إلى الخطوة التالية.
‫إذا كنت قد اتبعت هذا وما زلت تتساءل ، فأنت ذاهب ، أيها الله المقدس ، دانيال
‫، هناك الكثير هنا.
‫لا أعرف كيف يمكنني تذكر كل هذا.
‫لا تقلق ، لأنني ما زلت في هذا الموقف ، أليس كذلك؟
‫حتى أثناء عملي كمهندس تعلم آلي ، ما زلت أجري ذلك في كل مرة.
‫مثل ، أوه ، ماذا يمكنني أن أفعل؟
‫دائمًا ما ينتهي بي الأمر في عمليات البحث عن فتحات الأرانب مثل هذه ، ثم أعدها إلى دفتر ملاحظات.
‫وثق بي ، في المرة الأولى التي تقوم فيها ببناء دفتر ملاحظات مثل شيء مثل هذا لمشكلة التعلم الآلي
‫، فمن المحتمل ألا يبدو مثل ما لدينا.
‫بلدنا أنيق جدًا ، أليس كذلك؟
‫لذا فهي منظمة جدًا.
‫يمر من خلال إطار العمل خطوة بخطوة.
‫من المحتمل أن تحتوي المرة الأولى على أشياء في كل مكان.
‫وهذا امر جيد.
‫هذا جيد لأنه يعني أنك تجرب أشياء جديدة.
‫ماذا يمكنك ان تفعل من هنا؟
‫تحقق من هذا الرمز.
‫ج سيكون كل شيء في قسم الموارد.
‫سيكون في مرفق في مكان ما يمكنك الوصول إليه ، وتصفحه.
‫إذا تمكنت من العثور على مجموعة بيانات تصنيف أخرى في مكان ما على الإنترنت ، فيمكنك العثور عليها بسهولة كبيرة.
‫حتى التصنيف.
‫مجموعة بيانات التعلم الآلي.
‫يمكنك أن تجد مجموعة كاملة.
‫لذا فإن البيانات تحدد مستودع التعلم الآلي لـ UCI وهذا ما وجدناه في مجموعة بيانات أمراض القلب في
‫البداية.
‫هذا هو المكان الذي وجدنا فيه هذا.
‫ربما يمكنك العثور على المزيد حيث يمكنك العثور على شخص ما ، Kaggle أو KDE nuggets.
‫هناك مجموعة كاملة من الموارد المختلفة ، لذلك ربما يمكنك محاولة العثور على مجموعة
‫بيانات أخرى ثم العودة عبر خط الأنابيب هذا الذي أنشأناه لمشكلة تصنيف الآن بمجموعة بيانات
‫مختلفة.
‫ويمكن أن يكون لديك نهاية إلى نهاية أدخل مجموعة البيانات الخاصة بك هنا مشكلة التصنيف ، ولكن هذا سيختتم
‫المشروع من نهاية إلى نهاية التصنيف.
‫إذا كان لديك أي أسئلة ، فلا تتردد في تركها.
‫خلاف ذلك ، سأراك في المجموعة التالية من مقاطع الفيديو.