‫Nun, wir haben alle angeforderten Metriken abgeschlossen.
‫Hmm, könnten Sie einen ziemlich guten Bericht erstellen, der eine Verwirrungsmatrix,
‫eine Handvoll kreuzvalidierter Metriken wie Präzisionsrückruf und F1 sowie die Funktionen enthält, die am meisten
‫zur Modellentscheidung beitragen?
‫Sie fragen sich vielleicht, warum wir keine Experimentierfreudigkeit haben?
‫Wenn wir also hierher zurückkommen, warum haben wir diese nicht durchgemacht?
‫Richtig.
‫Nun, das Geheimnis hier ist, dass diese ganze Sache, insbesondere ab dem Modellierungsabschnitt, Experimente
‫war.
‫Wir haben verschiedene Dinge ausprobiert.
‫Wir haben verschiedene Methoden getestet.
‫Wir haben unsere Daten untersucht.
‫Wir haben die ganze Zeit experimentiert.
‫Wir haben diesen Rahmen also tatsächlich erfüllt.
‫Wir haben unser Problem definiert.
‫Wir haben uns die Daten angeschaut.
‫Wir haben eine Bewertungsmetrik definiert.
‫Wir haben die Funktionen überprüft und einige Modellierungen vorgenommen.
‫Und die Wahrheit ist, wir könnten mit unserer Modellierung fortfahren, versuchen, sie zu verbessern, oder versuchen, unser logistisches
‫Regressionsmodell zu verbessern, bei dem wir aufgehört haben, oder versuchen, ein anderes Klassifizierungsmodell zu finden, das
‫besser abschneidet.
‫Aber natürlich kann es in der Praxis nicht ewig so weitergehen.
‫Im Business ist dies eine Art Proof of Concept, richtig.
‫Wir würden ein paar Dinge ausprobieren.
‫Wir haben uns verschiedene Daten angesehen, sobald wir dies in einer getrennten Zeitachse getan haben, in einer definierten Zeitachse, als
‫ob dieser ganze Prozess vielleicht zwei Wochen oder so dauerte.
‫Wir haben das hier tatsächlich in ungefähr zwei Stunden geschafft.
‫Machen Sie sich also keine Sorgen, wenn Sie die Dinge nicht aufgreifen, brauchen diese Prozesse ein wenig
‫Zeit.
‫Haben wir hier also den Punkt erreicht, an dem wir wahrscheinlich unsere Bewertungsmetrik überdenken würden, um zu entscheiden, ob wir voranschreiten
‫werden oder ob wir genug Zeit haben?
‫Wir könnten mit dem Kunden sprechen.
‫Wir könnten mit dem Unternehmen sprechen, mit dem wir zusammenarbeiten.
‫Wir könnten mit einigen unserer Kollegen sprechen und sagen: Hey, wir haben ein paar Dinge ausprobiert, aber
‫wir haben unsere Bewertungsmetrik von mindestens 95 Prozent Genauigkeit bei der Vorhersage, ob ein Patient während des Nachweises eine Herzerkrankung hat
‫oder nicht, noch nicht erreicht des Konzepts.
‫Dies ist ein Punkt, an dem Sie beim maschinellen Lernen ankommen, wenn Sie diese Prozesse durcharbeiten.
‫Und es gibt wirklich keinen Halt.
‫Und das macht es so schwer.
‫Nun, in unserem Fall haben wir nicht 95 Prozent erreicht, aber wir sind ziemlich nah dran.
‫Wir haben mit unserem logistischen Regressionsmodell eine Genauigkeit von ungefähr 90 Prozent erreicht, wo immer es ist, irgendwo
‫hier oben, dort drüben.
‫Es ist also Genauigkeit.
‫Das waren etwa 88 Prozent, als wir die Kreuzvalidierung überprüften.
‫Was könnten Sie also als nächstes versuchen?
‫Sie denken vielleicht, warum kommen Sie nicht an diesen Punkt?
‫Sie meinen, ich habe die Bewertungsmetrik nicht erfüllt.
‫Ist alles, was wir getan haben, verschwendet?
‫Nein.
‫Nun, was wir in diesem Fall herausgefunden haben, wir haben gezeigt, was nicht funktioniert, zumindest mit den aktuellen Daten,
‫die wir haben, zumindest mit den Modellen, die wir haben, wir haben herausgefunden, was nicht funktioniert,
‫Das ist genauso wertvoll wie herauszufinden, was funktioniert, denn jetzt wissen wir, OK, wir können etwas Neues ausprobieren.
‫Gut.
‫Nun, hier kommt wirklich Schritt sechs ins Spiel.
‫An dieser Stelle würden Sie also mit Ihrer eigenen Recherche beginnen, mit der Suche beginnen,
‫um verschiedene Arten von Klassifikationsproblemen zu lösen, verbesserte Modelle zu erstellen und verschiedene Arten der Datenansicht zu
‫erstellen.
‫Was Sie sich fragen könnten, ist.
‫Hier, wenn Sie Ihre Bewertungskennzahl noch nicht erreicht haben.
‫Frag dich selbst.
‫Einige Dinge wie könnten Sie mehr Daten sammeln, denn denken Sie daran, Modelle des maschinellen Lernens lieben es, mehr Daten zu
‫lernen.
‫Könnten Sie also mehr Proben sammeln?
‫Im Moment haben wir ungefähr dreihundertdrei Patientenproben.
‫Könnten Sie das verdoppeln?
‫Möglicherweise.
‫Vielleicht müssen Sie mit einem Fachexperten sprechen.
‫Vielleicht müssen Sie mit einem Arzt sprechen oder zu dem Kunden zurückkehren, mit dem Sie arbeiten,
‫oder an welchem Projekt Sie gerade arbeiten und gehen, hey, gibt es eine Möglichkeit, mehr Daten zu erhalten, um diesen Datensatz zu bereichern, oder könnten
‫Sie es versuchen? ein besseres Modell fragen Sie vielleicht?
‫Nun, wir haben ein logistisches Regressionsmodell verwendet und ich habe mir hier angesehen, wo ist die Socket-Line-Map?
‫Es gibt nicht viele, die wir noch einmal versuchen könnten, hmm, da müssen Sie vielleicht etwas recherchieren, vielleicht
‫müssen Sie sich mit etwas wie Katzenvögeln befassen.
‫Wir wollen vorerst Deckung.
‫Ich säe einfach die Saat.
‫Ich schreibe es hier wie Katzenfutter.
‫Das ist ein gemischter Lehrplan für Sie, wie Cat Boost oder oder Boost.
‫Dies sind Dinge, die Sie vielleicht nachschlagen möchten, richtig.
‫Vielleicht möchten Sie diese beiden Dinge durchsuchen.
‫Was gibt es noch?
‫Nun gut, wenn wir ein logistisches Regressionsmodell ausprobiert haben und es verbessern könnten.
‫Könnten wir also die aktuellen Modelle verbessern?
‫In Klammern, die über das hinausgehen, was wir bisher gemacht haben, also haben wir vielleicht ein wenig
‫Hyperparameter-Tuning mit der Rastersuche c durchgeführt. v oder Randomization TV, also möchten wir vielleicht noch ein bisschen mehr
‫versuchen, um zu sehen, ob wir ein paar Prozentpunkte an Genauigkeit herausholen können.
‫Auch hier denken Sie vielleicht: Nun, dies scheint nicht sehr strukturiert zu sein und die Wahrheit
‫ist, dass es nicht nur darum geht, Ihre Zeit zwischen Experimenten und maschinellem Lernen zu minimieren.
‫Nehmen wir also an, wir haben unsere Bewertungskennzahl erreicht.
‫Wenn unser Modell gut genug ist, wie könnten Sie es dann exportieren und mit anderen teilen?
‫Also gehen wir vielleicht hierher.
‫So bekomme ich gelernt, wie man ein Modell exportiert.
‫Und dann würden wir hier hingehen, Modell-Persistenz, also sagen wir, wir wollten ein Modell an einen Kollegen oder einen Kunden oder
‫ähnliches senden. Vielleicht möchten Sie hier nachschlagen, wie man ein Modell sendet.
‫Wir haben dies in der Zyklon-Sektion getan.
‫Also, wenn wir hierher kommen, wenn Ihr Modell gut genug ist.
‫Sie haben Ihre Bewertungskennzahl erreicht.
‫Wie würden Sie es exportieren?
‫Und teile es mit anderen, nicht so.
‫Der wirkliche Punkt, den man sich merken sollte, ist, dass wir das gesamte Framework durchgegangen sind, jetzt haben wir einige Daten, wir
‫haben ein Problem definiert, wir haben diese Daten untersucht.
‫Wir haben in einer Bewertungsmetrik definiert.
‫Wir haben uns die Merkmale unserer Daten angesehen.
‫Wir haben eine Reihe von Modellen für maschinelles Lernen durchgeführt.
‫Und dieser ganze Prozess war wirklich ein Experiment.
‫Und wir haben die Werkzeuge, die wir bisher gelernt haben, in einem schönen Jupiter-Notizbuch verwendet.
‫Und jetzt ist die letzte Erkenntnis, dass es keine wirkliche Antwort darauf gibt, was Sie als nächstes tun könnten.
‫Es liegt an Ihnen, Fragen zu stellen und diese Dinge herauszufinden, mit der Suche zu beginnen und keine Angst zu
‫haben, falsch zu liegen.
‫Das ist das Größte, was Sie beim maschinellen Lernen zurückhalten wird, wenn Sie keine
‫Fragen stellen, wenn Sie solche Dinge nicht durchmachen oder wenn Sie andere Leute nicht erreichen, wenn Sie
‫nicht fragen die Community, wenn Sie nicht nach Stack Overflow suchen, wenn Sie keine Beispiele finden,
‫werden Sie die Fertigstellung dieses Projekts nicht verbessern.
‫Was Sie wahrscheinlich als Erweiterung tun könnten, ist, diese Fragen hier zu stellen.
‫Vielleicht können wir nicht mehr Daten sammeln, weil der Datensatz feststeht, aber wir könnten möglicherweise ein besseres
‫Modell wie den CAPTUS-Direktdienst ausprobieren.
‫Das ist vielleicht etwas, das Sie versuchen könnten, und Sie könnten auch versuchen, zu recherchieren, wie.
‫Wir könnten die aktuellen Modelle durch Hyperparameter-Tuning verbessern, aber herzlichen Glückwunsch, Sie sind gerade fertig, wenn
‫Sie mitverfolgen, Sie haben gerade ein vollständiges Klassifizierungsproblem für maschinelles Lernen gelöst.
‫Ist das nicht erstaunlich?
‫Herzkrankheiten mit maschinellem Lernen vorhersagen?
‫Ich hoffe, du fängst an zu sehen.
‫Tatsächlich ist dies wahrscheinlich der wichtigere Punkt, als mit dem, was als nächstes kommt, fortzufahren.
‫Wenn du das durchgezogen hast und dich immer noch fragst, gehst du, heiliger Gott, Daniel, hier
‫gibt es so viel.
‫Ich weiß nicht, wie ich mir das alles merken konnte.
‫Mach dir keine Sorgen, denn ich bin immer noch in dieser Position.
‫Richtig.
‫Selbst als Ingenieur für maschinelles Lernen gehe ich immer noch jedes Mal durch, wie, oh, was kann
‫ich tun?
‫Ich lande immer bei solchen Kaninchenlochsuchen und bringe es dann zurück in ein Notizbuch.
‫Und glauben Sie mir, wenn Sie zum ersten Mal ein Notebook wie dieses für ein Problem mit maschinellem Lernen erstellen, wird es wahrscheinlich
‫nicht so aussehen, wie wir es haben.
‫Richtig.
‫Unsere ist ziemlich ordentlich, oder?
‫Es ist also ziemlich strukturiert.
‫Es geht Schritt für Schritt durch den Rahmen.
‫Ihr erstes Mal haben wahrscheinlich Dinge überall.
‫Und das ist gut.
‫Das ist gut, denn es bedeutet, dass Sie neue Dinge ausprobieren.
‫Was können Sie von hier aus tun?
‫Sehen Sie sich diesen Code an.
‫Es befindet sich alles im Ressourcenbereich oder in einem Anhang, auf den Sie zugreifen können.
‫Gehen Sie es durch.
‫Wenn Sie irgendwo im Internet einen anderen Klassifizierungsdatensatz finden, können Sie diese ziemlich einfach finden.
‫Wenn Sie also einen Datensatz für maschinelles Lernen klassifizieren, können Sie ihn finden, eine ganze Reihe von Datensätzen mithilfe des Repositorys für maschinelles
‫Lernen finden.
‫Das haben wir ganz am Anfang beim Datensatz zu Herzerkrankungen gefunden.
‫Das haben wir gefunden. Vielleicht finden Sie noch mehr.
‫Jetzt können Sie jemanden finden, Kagle oder Kadee Nugget.
‫Es gibt eine ganze Reihe verschiedener Ressourcen.
‫Vielleicht könnten Sie also versuchen, einen anderen Datensatz zu finden und dann diese Pipeline, die wir gerade für ein
‫Klassifizierungsproblem erstellt haben, mit einem anderen Datensatz erneut durchzugehen.
‫Und Sie könnten anstelle Ihres Datensatzes hier ein Ende-zu-Ende-Problem haben, ein Klassifizierungsproblem.
‫Aber das wird das Projekt einer End-to-End-Klassifizierung abschließen.
‫Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne hinterlassen.
‫Ansonsten sehen wir uns in den nächsten Videos.