‫We hebben alle gevraagde statistieken voltooid.
‫Hmm, zou je een redelijk goed rapport kunnen samenstellen met een verwarringsmatrix, een
‫handvol kruisgevalideerde statistieken zoals precisieherinnering en F1, evenals welke functies het meest bijdragen aan het model
‫dat een beslissing neemt?
‫Je vraagt je misschien af, waarom hebben we geen rubriek voor experimenten?
‫Dus als we hier terugkomen, waarom hebben we deze dan niet doorgenomen?
‫Rechts.
‫Welnu, het geheim hier is dat dit hele ding, vooral vanaf de modelleringssectie, is
‫geëxperimenteerd.
‫We hebben verschillende dingen geprobeerd.
‫We hebben verschillende methodieken uitgeprobeerd.
‫We hebben onze gegevens onderzocht.
‫We hebben de hele tijd geëxperimenteerd.
‫Dus eigenlijk hebben we aan dit raamwerk voldaan.
‫We hebben ons probleem gedefinieerd.
‫We hebben de gegevens bekeken.
‫We hebben een evaluatiestatistiek gedefinieerd.
‫We hebben functies gecontroleerd, we hebben wat modellering gedaan.
‫En de waarheid is dat we door kunnen gaan met onze modellering, proberen het te verbeteren of proberen ons
‫logistische regressiemodel te verbeteren waarmee we zijn gestopt, of proberen een ander classificatiemodel te vinden dat het
‫beter doet.
‫Maar in de praktijk kan het natuurlijk niet eeuwig doorgaan.
‫In de biz, dit is een soort van wat we een proof of concept zouden noemen, toch.
‫We zouden een paar dingen gaan proberen.
‫We zouden naar andere gegevens kijken als we het eenmaal in een aparte tijdlijn hebben gedaan, in een gedefinieerde tijdlijn, alsof
‫dit hele proces misschien twee weken heeft geduurd of zoiets.
‫We hebben dit hier in ongeveer twee uur gedaan.
‫Dus maak je geen zorgen, als je dingen niet oppikt, nemen deze processen wat tijd in
‫beslag.
‫Dus hebben we dit bereikt waar we waarschijnlijk onze evaluatiestatistiek opnieuw zouden bekijken om te beslissen of we vooruit
‫gaan of dat we genoeg tijd hebben?
‫Misschien praten we met de klant.
‫We kunnen praten met het bedrijf waarmee we samenwerken.
‫We kunnen met een paar van onze collega's praten en zeggen, hé, we hebben een paar dingen geprobeerd, maar
‫we hebben nog steeds niet onze waarderingsmaatstaf van ten minste 95 procent nauwkeurigheid bereikt om te voorspellen of een patiënt al dan niet
‫een hartaandoening heeft tijdens het bewijs van begrip.
‫Dit is een soort van waar je komt in machine learning, toch, terwijl je deze processen doorloopt.
‫En er is echt geen einde aan.
‫En dat maakt het zo moeilijk.
‫In ons geval kwamen we niet tot 95 procent, maar we kwamen er aardig in de buurt.
‫We bereikten een nauwkeurigheid van ongeveer 90 procent met ons logistische regressiemodel, waar het ook is,
‫ergens hier, net daarginds.
‫Het is dus nauwkeurigheid.
‫Dat was ongeveer 88 procent toen we cross-valideerden.
‫Dus wat zou je nu kunnen proberen?
‫Je denkt misschien, waarom kom je niet op dit punt?
‫Je zegt, oh, nou, ik voldeed niet aan de evaluatiestatistiek.
‫Is alles wat we hebben gedaan verspild?
‫Nee.
‫Wat we in dit geval ontdekten, we hebben laten zien wat niet werkt, tenminste met de huidige gegevens die we
‫hebben, tenminste met de modellen die we hebben, we hebben ontdekt wat niet werkt, wat net zo
‫waardevol is als uitzoeken wat dat wel doet, want nu weten we, oké, we kunnen iets nieuws proberen.
‫Oke.
‫Nou, dit is echt waar stap zes goed tot zijn recht komt.
‫Dus dit is waar je heen zou gaan om je eigen onderzoek te doen, het zoeken
‫naar verschillende manieren om verschillende classificatieproblemen op te lossen, het uitwerken van verbeterde modellen, verschillende manieren om naar gegevens
‫te kijken.
‫Wat je je misschien afvraagt is.
‫Hier, als u uw evaluatiestatistiek nog niet hebt bereikt.
‫Vraag jezelf.
‫Sommige dingen, zoals zou u meer gegevens kunnen verzamelen, want onthoud dat machine learning-modellen graag alle meer gegevens
‫leren.
‫Dus zou je meer monsters kunnen verzamelen?
‫Op dit moment hebben we ongeveer driehonderddrie of zo patiëntenmonsters.
‫Zou je dat kunnen verdubbelen?
‫Mogelijk.
‫Misschien moet je eens met een materiedeskundige praten.
‫Misschien moet je met een dokter praten of teruggaan naar de klant waarmee je werkt of welk
‫project je ook doet en gaan, hey, is er een manier waarop we meer gegevens kunnen krijgen om deze dataset te verrijken of zou je het kunnen
‫proberen een beter model vraagt u zich misschien af?
‫Welnu, we hebben een logistisch regressiemodel gebruikt en ik heb hier gekeken, waar is de kaart van de socketlijn?
‫Er zijn er niet veel die we opnieuw zouden kunnen proberen, hmm, daar moet je misschien wat onderzoek gaan
‫doen, je moet misschien iets als kattenvogels onderzoeken.
‫We willen nu dekking.
‫Ik zal het zaadje maar planten.
‫Ik schrijf het hier als kattenvoer.
‫Dat is een mixcurriculum voor jou, zoals kattenboost of of -boost.
‫Dit zijn dingen die je misschien wilt opzoeken, toch.
‫Dus misschien wil je die twee dingen zoeken.
‫Wat is er nog meer?
‫Nou, oké, als we een logistisch regressiemodel hebben geprobeerd en we zouden het kunnen verbeteren.
‫Kunnen we de huidige modellen verbeteren?
‫Tussen haakjes verder dan wat we tot nu toe hebben gedaan, dus misschien hebben we een beetje
‫hyperparameterafstemming gedaan met behulp van rasterzoekopdracht c. v of randomisatie-tv, dus misschien willen we wat meer proberen,
‫kijken of we er een paar procentpunten nauwkeurigheid uit kunnen halen.
‫Nogmaals, je zou kunnen denken, nou, dit lijkt niet erg gestructureerd en de waarheid is dat
‫het niet alleen gaat om het minimaliseren van je tijd tussen experimenten en machine learning.
‫Dus laten we zeggen dat we aan onze waarderingsmaatstaf hebben voldaan.
‫Als we dat deden, als ons model goed genoeg is, hoe zou je het dan kunnen exporteren en delen met anderen?
‫Dus misschien gaan we hierheen.
‫Zo leer ik hoe ik een model kan exporteren.
‫En dan zouden we hier gaan, model volharding, dus als we zeggen dat we een model naar een collega of een klant of iets
‫dergelijks willen sturen, wil je misschien hier opzoeken hoe je een model stuurt.
‫We hebben dit gedaan in de sectie cycloon.
‫Dus als we hierheen gaan, als je model goed genoeg is.
‫U heeft uw waarderingsstatistiek bereikt.
‫Hoe zou je het exporteren?
‫En deel het met anderen, niet zo.
‫Het echte afhaalpunt hier, de sleutel om te onthouden is dat we dit hele raamwerk hebben doorlopen nu we wat gegevens hebben, we
‫hebben een probleem gedefinieerd, we hebben die gegevens onderzocht.
‫We hebben dit gedefinieerd in een evaluatiestatistiek.
‫We hebben gekeken naar de kenmerken van onze gegevens.
‫We hebben een heleboel machine learning-modeldingen gedaan.
‫En eigenlijk is dit hele proces een experiment geweest.
‫En we hebben de tools gebruikt die we tot nu toe hebben geleerd, allemaal in één prachtig Jupiter-notebook.
‫En nu is de laatste afhaalmogelijkheid dat er geen echt antwoord is op wat u vervolgens zou kunnen doen.
‫Het is aan jou om vragen te stellen en deze dingen uit te zoeken, te beginnen met zoeken, niet bang te zijn
‫om ongelijk te hebben.
‫Dat is het grootste ding dat je tegenhoudt in machine learning als je geen vragen stelt,
‫als je dit soort dingen niet meemaakt, of als je geen contact zoekt met andere mensen, als je niet
‫vraagt de gemeenschap, als je niet kijkt naar de overloop van de stapel, als je geen voorbeelden vindt,
‫zul je de afronding van dit project niet verbeteren.
‫Wat u waarschijnlijk als uitbreiding zou kunnen doen, is deze vragen hier te stellen.
‫Misschien kunnen we niet meer gegevens verzamelen omdat de gegevensset vast is, maar we kunnen mogelijk een beter model
‫proberen, zoals de CAPTUS directe service.
‫Dat is misschien iets dat je zou kunnen proberen en je zou ook kunnen proberen om wat onderzoek te doen naar hoe.
‫We zouden de huidige modellen kunnen verbeteren met behulp van hyperparameterafstemming, maar gefeliciteerd, je bent net klaar als
‫je meegaat, je bent gewoon van begin tot eind gegaan met een volledig machine learning-classificatieprobleem.
‫Is dat niet geweldig?
‫Hartziekte voorspellen met behulp van machine learning?
‫Ik hoop dat je het begint te zien.
‫Eigenlijk is dit waarschijnlijk het belangrijkste punt in plaats van door te gaan naar wat hierna komt.
‫Als je hiermee door bent gegaan en je je nog steeds afvraagt, ga je, heilige god, Daniël,
‫er is hier zoveel.
‫Ik weet niet hoe ik me dit allemaal kan herinneren.
‫Maak je geen zorgen, want ik zit nog steeds in die positie.
‫Rechts.
‫Zelfs als ik als machine learning engineer werk, loop ik er nog steeds elke keer doorheen, zoals, oh, wat
‫kan ik doen?
‫Ik kom altijd op dit soort konijnenhol-zoekopdrachten uit en breng het dan terug in een notitieboekje.
‫En geloof me, de eerste keer dat je zo'n notebook bouwt voor een machine learning-probleem, zal het er
‫waarschijnlijk niet uitzien zoals we hebben.
‫Rechts.
‫Die van ons is best netjes, toch?
‫Het is dus behoorlijk gestructureerd.
‫Het gaat stap voor stap door het raamwerk.
‫De eerste keer dat je waarschijnlijk alles hebt.
‫En dat is goed.
‫Dat is goed, want het betekent dat je nieuwe dingen probeert.
‫Wat kunt u vanaf hier doen?
‫Bekijk deze code.
‫Het staat allemaal in de sectie bronnen of ergens in een bijlage waartoe u toegang hebt.
‫Ga er doorheen.
‫Als je ergens op internet nog een classificatiedataset kunt vinden, dan kun je die vrij eenvoudig vinden.
‫Dus classificatie machine learning dataset, je kunt het vinden, een hele reeks datasets vinden met behulp van machine learning
‫repository.
‫Dat is wat we in het begin vonden in de gegevens over hartziekten.
‫Dat is wat we vonden, misschien kun je er nog meer vinden.
‫Nu kun je iemand vinden, Kagle of Kadee Nugget's.
‫Er zijn een heleboel verschillende bronnen.
‫Dus misschien kun je proberen een andere dataset te vinden en dan terug te gaan door deze pijplijn die we zojuist
‫hebben gemaakt voor een classificatieprobleem met een andere dataset.
‫En je zou een end-to-end kunnen hebben in plaats van je dataset hier, classificatieprobleem.
‫Maar dat zal het einde van project één end-to-end classificatie opleveren.
‫Als je vragen hebt, laat ze gerust achter.
‫Anders zie ik je in de volgende reeks video's.