‫Eh bien, nous avons terminé toutes les mesures demandées.
‫Hmm, seriez-vous en mesure de rédiger un assez bon rapport contenant une matrice de confusion, une poignée de
‫métriques validées croisées telles que le rappel de précision et F1, ainsi que les fonctionnalités qui contribuent le plus à la prise
‫de décision du modèle ?
‫Vous vous demandez peut-être pourquoi n'avons-nous pas de cap pour l'expérimentation ?
‫Donc, si nous revenons ici, pourquoi n'avons-nous pas vécu cela ?
‫À droite.
‫Eh bien, le secret ici est que tout cela, en particulier à partir de la section de modélisation, a
‫été l'expérimentation.
‫Nous avons essayé différentes choses.
‫Nous avons testé différentes méthodologies.
‫Nous avons exploré nos données.
‫Nous avons expérimenté tout le temps.
‫Donc en fait, nous avons rempli ce cadre.
‫Nous avons défini notre problème.
‫Nous avons examiné les données.
‫Nous avons défini une métrique d'évaluation.
‫Nous avons vérifié les fonctionnalités, nous avons fait de la modélisation.
‫Et la vérité est que nous pourrions continuer avec notre modélisation, en essayant de l'améliorer ou en essayant d'améliorer notre modèle
‫de régression logistique avec lequel nous nous sommes arrêtés ou en essayant de trouver un autre modèle de classification
‫qui fait mieux.
‫Mais bien sûr, les choses ne peuvent pas durer éternellement dans la pratique.
‫Dans le business, c'est un peu ce que nous appellerions une preuve de concept, n'est-ce pas.
‫On irait essayer quelques trucs.
‫Nous examinerions différentes données une fois que nous l'aurons fait dans un calendrier séparé, dans un calendrier défini, comme peut-être que tout
‫ce processus a pris deux semaines ou quelque chose comme ça.
‫Nous avons fait cela en environ deux heures ici.
‫Alors vraiment, ne vous inquiétez pas, si vous ne comprenez pas les choses, ces processus prennent un peu
‫de temps.
‫Avons-nous donc atteint cet endroit où nous reverrions probablement notre métrique d'évaluation pour décider en quelque sorte si nous allons aller de
‫l'avant ou avons-nous suffisamment de temps ?
‫Nous pourrions parler au client.
‫Nous pourrions parler à l'entreprise avec laquelle nous travaillons.
‫Nous pourrions parler à certains de nos collègues et aller, hé, nous avons essayé quelques choses, mais nous
‫n'avons toujours pas atteint notre métrique d'évaluation d'au moins 95% de précision pour prédire si un patient a ou non une
‫maladie cardiaque pendant la preuve de conception.
‫C'est un peu là où vous arrivez dans l'apprentissage automatique, à droite, pendant que vous travaillez à travers ces processus.
‫Et il n'y a vraiment pas d'arrêt à cela.
‫Et c'est ce qui rend les choses si difficiles.
‫Eh bien, dans notre cas, nous n'avons pas atteint 95 %, mais nous nous en sommes approchés assez près.
‫Nous avons atteint une précision d'environ 90 pour cent avec notre modèle de régression logistique, où qu'il se trouve,
‫quelque part ici, juste là-bas.
‫C'est donc la précision.
‫C'était environ 88 pour cent lorsque nous avons validé le croisement.
‫Alors, que pourriez-vous essayer ensuite ?
‫Vous pensez peut-être, pourquoi n'en arrivez-vous pas à ce point ?
‫Vous êtes comme, oh, eh bien, je n'ai pas rempli la métrique d'évaluation.
‫Est-ce que tout ce que nous avons fait est perdu ?
‫Non.
‫Eh bien, ce que nous avons découvert dans ce cas, nous avons montré ce qui ne fonctionne pas, au moins avec les données actuelles
‫que nous avons, au moins avec les modèles que nous avons, nous avons compris ce qui ne fonctionne pas, ce
‫qui est tout aussi précieux que de déterminer ce qui fait, car maintenant nous savons, d'accord, nous pouvons essayer quelque chose de nouveau.
‫Très bien.
‫Eh bien, c'est vraiment là que la sixième étape prend tout son sens.
‫C'est donc là que vous commenceriez à faire vos propres recherches, en commençant la recherche
‫de différentes manières de résoudre différents problèmes de classification, en construisant des modèles améliorés, différentes manières d'examiner les
‫données.
‫Ce que vous pourriez vous demander, c'est.
‫Ici, si vous n'avez pas encore atteint votre métrique d'évaluation.
‫Demande toi.
‫Certaines choses comme pourriez-vous collecter plus de données, car rappelez-vous que les modèles d'apprentissage automatique aiment apprendre davantage de
‫données.
‫Alors pourriez-vous collecter plus d'échantillons ?
‫À l'heure actuelle, nous avons environ trois cent trois échantillons de patients.
‫Pourriez-vous doubler cela ?
‫Potentiellement.
‫Peut-être que vous devez parler à un expert en la matière.
‫Peut-être que vous devez parler à un médecin ou retourner voir le client avec lequel vous travaillez
‫ou quel que soit le projet sur lequel vous travaillez et y aller, hé, y a-t-il un moyen d'obtenir plus de données pour enrichir cet ensemble de données
‫ou pourriez-vous essayer un meilleur modèle que vous pourriez demander?
‫Eh bien, nous avons utilisé un modèle de régression logistique et j'ai regardé ici, où se trouve la carte de la ligne de socket ?
‫Il n'y en a pas beaucoup que nous pourrions réessayer, hmm, c'est là que vous devrez peut-être commencer à faire des recherches, vous
‫devrez peut-être vous pencher sur quelque chose comme les oiseaux-chats.
‫Nous voulons une couverture pour le moment.
‫Je vais juste planter la graine.
‫Je vais l'écrire ici comme de la nourriture pour chat.
‫C'est un programme mixte pour vous, comme un boost ou un boost de chat.
‫Ce sont des choses que vous voudrez peut-être rechercher, n'est-ce pas.
‫Donc, vous voudrez peut-être rechercher ces deux choses.
‫Qu'y a-t-il d'autre?
‫Bon, d'accord, si nous avons essayé un modèle de régression logistique et que nous pouvions l'améliorer.
‫Alors pourrions-nous améliorer les modèles actuels ?
‫Entre parenthèses au-delà de ce que nous avons fait jusqu'à présent, nous avons donc peut-être fait un peu d'hyper-réglage des
‫paramètres en utilisant la recherche par grille c. v ou randomisation TV, alors peut-être que nous voulons essayer un
‫peu plus, voir si nous pouvons obtenir quelques points de pourcentage de précision.
‫Encore une fois, vous pensez peut-être, eh bien, cela ne semble pas très structuré et la vérité
‫est qu'il ne s'agit pas uniquement de minimiser votre temps entre les expériences et l'apprentissage automatique.
‫Disons donc que nous avons atteint notre métrique d'évaluation.
‫Si nous le faisions, si notre modèle est assez bon, comment pourriez-vous l'exporter et le partager avec d'autres ?
‫Alors peut-être allons-nous ici.
‫J'apprends donc à exporter un modèle.
‫Et puis nous irions ici, persistance du modèle, alors disons que nous voulions envoyer un modèle à un collègue ou à un client ou
‫quelque chose comme ça, vous voudrez peut-être chercher ici comment envoyer un modèle.
‫Nous l'avons fait dans la section cyclone.
‫Donc si nous allons ici, si votre modèle est assez bon.
‫Vous avez atteint votre métrique d'évaluation.
‫Comment l'exporteriez-vous ?
‫Et le partager avec les autres, pas le cas.
‫Le véritable point à retenir ici, la clé à retenir est que nous avons parcouru tout ce cadre maintenant que nous avons des données,
‫nous avons défini un problème, nous avons exploré ces données.
‫Nous avons défini dans une métrique d'évaluation.
‫Nous avons examiné les caractéristiques de nos données.
‫Nous avons fait un tas de trucs de modèle d'apprentissage automatique.
‫Et vraiment tout ce processus a été une expérience.
‫Et nous avons utilisé les outils que nous avons appris jusqu'à présent, le tout dans un magnifique cahier Jupiter.
‫Et maintenant, le dernier point à retenir est qu'il n'y a pas de vraie réponse à ce que vous pourriez faire ensuite.
‫C'est à vous de poser des questions et de commencer à comprendre ces choses, de commencer à chercher, de ne pas avoir
‫peur de vous tromper.
‫C'est la chose la plus importante qui vous freinera dans l'apprentissage automatique si vous ne posez pas de
‫questions, si vous ne traversez pas des choses comme celle-ci, ou si vous ne contactez pas d'autres personnes, si vous
‫ne demandez pas la communauté, si vous ne regardez pas le débordement de pile, si vous ne trouvez pas
‫d'exemples, vous n'allez pas améliorer la finition de ce projet.
‫Ce que vous pourriez probablement faire comme extension, c'est de poser ces questions ici.
‫Peut-être que nous ne pouvons pas collecter plus de données car l'ensemble de données est fixe, mais nous pourrions potentiellement essayer un
‫meilleur modèle comme le service direct CAPTUS.
‫C'est peut-être quelque chose que vous pourriez essayer et vous pourriez aussi essayer de faire des recherches sur la façon dont.
‫Nous pourrions améliorer les modèles actuels en utilisant l'hyper réglage des paramètres, mais félicitations, vous venez de terminer
‫si vous suivez, vous venez de résoudre un problème complet de classification d'apprentissage automatique.
‫N'est-ce pas incroyable?
‫Prédire les maladies cardiaques grâce à l'apprentissage automatique ?
‫J'espère que vous commencez à voir.
‫En fait, c'est probablement le point le plus important plutôt que de passer à la suite.
‫Si vous avez donné suite à cela et que vous vous demandez toujours, allez-vous, sainte bonté, Daniel, il y
‫a tellement de choses ici.
‫Je ne sais pas comment j'ai pu me souvenir de tout ça.
‫Ne vous inquiétez pas, car je suis toujours dans cette position.
‫À droite.
‫Même en travaillant en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, je le répète à chaque fois, comme, oh, que
‫puis-je faire ?
‫Je me retrouve toujours sur des recherches de terriers de lapin comme celle-ci, puis je les ramène dans un cahier.
‫Et croyez-moi, la première fois que vous créez un bloc-notes comme celui-ci pour un problème d'apprentissage automatique, il ne ressemblera
‫probablement pas à ce que nous avons.
‫À droite.
‫Le nôtre est plutôt chouette, non ?
‫C'est donc assez structuré.
‫Il passe par le cadre étape par étape.
‫Votre première fois, vous avez probablement des choses partout.
‫Et c'est bien.
‫C'est bien parce que cela signifie que vous essayez de nouvelles choses.
‫Que pouvez-vous faire d'ici ?
‫Découvrez ce code.
‫Tout sera dans la section des ressources ou dans une pièce jointe quelque part à laquelle vous pourrez accéder.
‫Passer au travers.
‫Si vous pouvez trouver un autre ensemble de données de classification quelque part sur Internet, vous pouvez les trouver assez
‫facilement.
‫Donc, vous pouvez trouver un ensemble de données d'apprentissage machine de classification, trouver tout un tas d'ensembles de données à l'aide d'un référentiel
‫d'apprentissage automatique.
‫C'est ce que nous avons trouvé dans l'ensemble de données sur les maladies cardiaques dès le début.
‫C'est ce que nous avons trouvé, vous pourriez peut-être en trouver d'autres.
‫Maintenant, vous pouvez trouver quelqu'un, Kagle ou Kadee Nugget.
‫Il y a tout un tas de ressources différentes.
‫Alors peut-être que vous pourriez essayer de trouver un autre ensemble de données, puis revenir dans ce pipeline que nous avons créé pour un problème
‫de classification tout à l'heure avec un ensemble de données différent.
‫Et vous pourriez avoir un bout à bout à la place de votre ensemble de données ici, problème de classification.
‫Mais cela va clore le projet d'un bout à l'autre de la classification.
‫Si vous avez des questions, n'hésitez pas à les laisser.
‫Sinon, je vous verrai dans la prochaine série de vidéos.