‫Kami telah menyelesaikan semua metrik yang diminta.
‫Hmm, apakah Anda dapat menyusun laporan yang cukup bagus yang berisi matriks kebingungan,
‫beberapa metrik yang divalidasi silang seperti penarikan presisi dan F1, serta fitur mana yang paling berkontribusi pada
‫model yang membuat keputusan?
‫Anda mungkin bertanya-tanya, mengapa kita tidak memiliki judul untuk eksperimen?
‫Jadi jika kita kembali ke sini, mengapa kita tidak melewati ini?
‫Benar.
‫Nah, rahasianya di sini adalah semua ini, terutama dari bagian modeling dan seterusnya, adalah
‫eksperimen.
‫Kami telah mencoba berbagai hal.
‫Kami telah menguji metodologi yang berbeda.
‫Kami telah menjelajahi data kami.
‫Kami telah bereksperimen sepanjang waktu.
‫Jadi sebenarnya, kami telah memenuhi kerangka ini.
‫Kami telah mendefinisikan masalah kami.
‫Kami sudah melihat datanya.
‫Kami telah menetapkan metrik evaluasi.
‫Kami telah memeriksa fitur, kami telah melakukan beberapa pemodelan.
‫Dan kenyataannya adalah kita dapat melanjutkan pemodelan kita, mencoba memperbaikinya atau mencoba meningkatkan model regresi
‫logistik yang telah kita tinggalkan atau mencoba menemukan model klasifikasi lain yang
‫lebih baik.
‫Tapi tentu saja, hal-hal tidak bisa berlangsung selamanya dalam praktik.
‫Dalam biz, ini semacam apa yang kita sebut bukti konsep, kan.
‫Kami akan mencoba beberapa hal.
‫Kami akan melihat data yang berbeda setelah kami melakukannya dalam garis waktu yang terpisah, dalam garis waktu yang ditentukan, seperti mungkin seluruh
‫proses ini memakan waktu dua minggu atau sesuatu seperti itu.
‫Kami benar-benar telah melakukan ini dalam waktu sekitar dua jam di sini.
‫Jadi sungguh, jangan khawatir, jika Anda tidak memahaminya, proses ini membutuhkan sedikit
‫waktu.
‫Jadi, sudahkah kita mencapai ini di mana kita mungkin akan meninjau kembali metrik evaluasi kita untuk memutuskan apakah kita akan mendorong
‫maju atau apakah kita punya cukup waktu?
‫Kita mungkin berbicara dengan klien.
‫Kami mungkin berbicara dengan bisnis yang bermitra dengan kami.
‫Kami mungkin berbicara dengan beberapa rekan kami dan pergi, hei, kami telah mencoba beberapa hal, tetapi
‫kami masih belum mencapai metrik penilaian kami dengan akurasi setidaknya 95 persen untuk memprediksi apakah pasien memiliki penyakit jantung
‫atau tidak selama pembuktian. dari konsep.
‫Ini adalah jenis di mana Anda masuk ke pembelajaran mesin, benar, saat Anda bekerja melalui proses ini.
‫Dan benar-benar tidak ada hentinya.
‫Dan itulah yang membuatnya sangat sulit.
‫Nah, dalam kasus kami, kami tidak mencapai 95 persen, tapi kami cukup dekat.
‫Kami mencapai akurasi hingga 90 persen atau lebih dengan model regresi logistik kami, di mana pun itu, di suatu tempat
‫di atas sini, di sana.
‫Jadi itu akurasi.
‫Itu sekitar 88 persen ketika kami melakukan validasi silang.
‫Jadi apa yang bisa Anda coba selanjutnya?
‫Anda mungkin berpikir, mengapa Anda tidak sampai pada titik ini?
‫Anda seperti, oh, well, saya tidak memenuhi metrik evaluasi.
‫Apakah semua yang telah kita lakukan sia-sia?
‫Tidak.
‫Nah, apa yang kami temukan dalam kasus ini, kami telah menunjukkan apa yang tidak berfungsi, setidaknya dengan data terkini
‫yang kami miliki, setidaknya dengan model yang kami miliki, kami menemukan apa yang tidak berfungsi, yang sama
‫berharganya dengan mencari tahu apa yang berhasil, karena sekarang kita tahu, oke, kita bisa mencoba sesuatu yang baru.
‫Baiklah.
‫Nah, di sinilah langkah keenam muncul dengan sendirinya.
‫Jadi, di sinilah Anda akan mulai melakukan penelitian Anda sendiri, memulai pencarian dengan cara
‫yang berbeda untuk melakukan masalah klasifikasi yang berbeda, membangun model yang disempurnakan, cara yang berbeda untuk melihat
‫data.
‫Apa yang mungkin Anda tanyakan pada diri sendiri adalah.
‫Di sini, jika Anda belum mencapai metrik evaluasi Anda.
‫Bertanya pada diri sendiri.
‫Beberapa hal seperti Anda dapat mengumpulkan lebih banyak data karena ingat, model pembelajaran mesin suka mempelajari lebih banyak
‫data.
‫Jadi bisakah Anda mengumpulkan lebih banyak sampel?
‫Saat ini kami memiliki sekitar tiga ratus tiga atau lebih sampel pasien.
‫Bisakah Anda menggandakannya?
‫Berpotensi.
‫Mungkin Anda harus berbicara dengan ahli materi pelajaran.
‫Mungkin Anda harus berbicara dengan dokter atau atau kembali ke klien tempat Anda bekerja atau
‫proyek apa pun yang sedang Anda jalani, hei, apakah ada cara kami bisa mendapatkan lebih banyak data untuk memperkaya kumpulan data ini atau bisakah
‫Anda mencoba model yang lebih baik Anda mungkin bertanya?
‫Nah, kami telah menggunakan model regresi logistik dan saya telah melihat di sini, di mana peta garis soket?
‫Tidak terlalu banyak yang bisa kita coba lagi, hmm, di situlah Anda mungkin harus mulai melakukan penelitian, Anda
‫mungkin harus melihat sesuatu seperti burung kucing.
‫Kami ingin perlindungan untuk saat ini.
‫Saya hanya akan menanam benih.
‫Saya akan menulisnya di sini seperti makanan kucing.
‫Itu kurikulum campuran untuk Anda, seperti dorongan kucing atau atau dorongan.
‫Ini adalah hal-hal yang Anda mungkin ingin mencari, benar.
‫Jadi, Anda mungkin ingin mencari dua hal itu.
‫Apalagi yang ada disana?
‫Baiklah, jika kita telah mencoba model regresi logistik dan kita dapat memperbaikinya.
‫Jadi bisakah kita meningkatkan model saat ini?
‫Dalam tanda kurung di luar apa yang telah kita lakukan sejauh ini, jadi mungkin kita telah melakukan sedikit
‫penyetelan parameter hiper menggunakan pencarian grid c. v atau pengacakan TV, jadi mungkin kami ingin mencoba
‫sedikit lagi, lihat apakah kami dapat memeras beberapa poin persentase akurasi.
‫Sekali lagi, Anda mungkin berpikir, yah, ini tampaknya tidak terlalu terstruktur dan
‫sebenarnya ini bukan tentang meminimalkan waktu Anda antara eksperimen dan pembelajaran mesin.
‫Jadi, katakanlah kami memenuhi metrik penilaian kami.
‫Jika kami melakukannya, jika model kami cukup bagus, bagaimana Anda bisa mengekspornya dan membaginya dengan orang lain?
‫Jadi mungkin kita pergi ke sini.
‫Jadi saya belajar cara mengekspor model.
‫Dan kemudian kita akan pergi ke sini, ketekunan model, jadi katakanlah kita memang ingin mengirim model ke kolega atau klien atau
‫sesuatu seperti itu, Anda mungkin ingin mencari di sini cara mengirim model.
‫Kami telah melakukan ini di bagian siklon.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, jika model Anda cukup baik.
‫Anda telah mencapai metrik penilaian Anda.
‫Bagaimana Anda akan mengekspornya?
‫Dan berbagi dengan orang lain, tidak begitu.
‫Poin takeaway sebenarnya di sini, kunci untuk diingat adalah kita telah melalui seluruh kerangka ini sekarang kita memiliki beberapa data, kita
‫telah mendefinisikan sebuah masalah, kita telah menjelajahi data itu.
‫Kami telah mendefinisikan dalam metrik evaluasi.
‫Kami telah melihat fitur data kami.
‫Kami telah melakukan banyak hal model pembelajaran mesin.
‫Dan benar-benar seluruh proses ini telah menjadi percobaan.
‫Dan kami telah menggunakan alat yang telah kami pelajari sejauh ini, semuanya dalam satu buku catatan Jupiter yang indah.
‫Dan sekarang kesimpulan terakhir adalah bahwa tidak ada jawaban nyata untuk apa yang dapat Anda lakukan selanjutnya.
‫Terserah Anda untuk mengajukan pertanyaan dan mulai memikirkan hal-hal ini, untuk mulai mencari, untuk
‫tidak takut salah.
‫Itu adalah hal terbesar yang akan menahan Anda dalam pembelajaran mesin jika Anda tidak
‫mengajukan pertanyaan, jika Anda tidak melalui hal-hal seperti ini, atau jika Anda tidak menjangkau orang lain,
‫jika Anda tidak bertanya komunitas, jika Anda tidak melihat stack overflow, jika Anda tidak menemukan
‫contoh, Anda tidak akan meningkatkan penyelesaian proyek ini.
‫Apa yang mungkin dapat Anda lakukan sebagai perpanjangan adalah mengajukan pertanyaan-pertanyaan ini di sini.
‫Mungkin kami tidak dapat mengumpulkan lebih banyak data karena kumpulan data sudah diperbaiki, tetapi kami berpotensi mencoba model yang
‫lebih baik seperti layanan langsung CAPTUS.
‫Itu mungkin sesuatu yang bisa Anda coba dan Anda juga bisa mencoba melakukan riset tentang caranya.
‫Kami dapat meningkatkan model saat ini menggunakan penyetelan parameter hiper, tetapi selamat, Anda baru saja selesai
‫jika Anda mengikuti, Anda baru saja menyelesaikan masalah klasifikasi pembelajaran mesin yang lengkap.
‫Bukankah itu luar biasa?
‫Memprediksi penyakit jantung, menggunakan pembelajaran mesin?
‫Saya harap Anda mulai melihat.
‫Sebenarnya, ini mungkin poin yang lebih penting daripada melanjutkan ke apa yang berikutnya.
‫Jika Anda telah mengikuti ini dan Anda masih bertanya-tanya, apakah Anda akan pergi, ya ampun, Daniel, ada
‫begitu banyak di sini.
‫Aku tidak tahu bagaimana aku bisa mengingat semua ini.
‫Jangan khawatir, karena saya masih di posisi itu.
‫Benar.
‫Bahkan bekerja sebagai insinyur pembelajaran mesin, saya masih mengalaminya setiap saat, seperti, oh, apa yang bisa
‫saya lakukan?
‫Saya selalu berakhir pada pencarian lubang kelinci seperti ini dan kemudian membawanya kembali ke buku catatan.
‫Dan percayalah, pertama kali Anda membuat notebook seperti ini untuk masalah pembelajaran mesin, mungkin tidak akan
‫terlihat seperti yang kita miliki.
‫Benar.
‫Kami cukup rapi, kan?
‫Jadi cukup terstruktur.
‫Ini melewati kerangka langkah demi langkah.
‫Pertama kali Anda mungkin memiliki banyak hal di semua tempat.
‫Dan itu bagus.
‫Itu bagus karena itu berarti Anda mencoba hal-hal baru.
‫Apa yang bisa kamu lakukan dari sini?
‫Lihat kode ini.
‫Semuanya akan berada di bagian sumber daya atau di lampiran di suatu tempat yang dapat Anda akses.
‫Pergi melalui itu.
‫Jika Anda dapat menemukan kumpulan data klasifikasi lain di suatu tempat di Internet, Anda dapat menemukannya dengan cukup
‫mudah.
‫Jadi kumpulan data pembelajaran mesin klasifikasi, Anda dapat menemukannya, menemukan sejumlah besar kumpulan data menggunakan repositori pembelajaran
‫mesin.
‫Itulah yang kami temukan dari kumpulan data penyakit jantung di awal.
‫Itulah yang kami temukan ini mungkin Anda bisa menemukan lebih banyak lagi.
‫Sekarang Anda dapat menemukan seseorang, Kagle atau Kadee Nugget.
‫Ada sejumlah besar sumber daya yang berbeda.
‫Jadi mungkin Anda bisa mencoba menemukan kumpulan data lain dan kemudian kembali melalui jalur pipa yang telah kita buat
‫untuk masalah klasifikasi barusan dengan kumpulan data yang berbeda.
‫Dan Anda bisa memiliki ujung ke ujung sebagai gantinya dataset Anda di sini, masalah klasifikasi.
‫Tapi itu akan menyelesaikan proyek klasifikasi ujung ke ujung.
‫Jika Anda memiliki pertanyaan, jangan ragu untuk meninggalkannya.
‫Jika tidak, sampai jumpa di kumpulan video berikutnya.