‫Bueno, completamos todas las métricas solicitadas.
‫Mmmm, ¿podría elaborar un informe bastante bueno que contenga una matriz de confusión, un puñado de
‫métricas validadas cruzadas como la recuperación de precisión y F1, así como qué características contribuyen más a que el
‫modelo tome una decisión?
‫Quizás se pregunte, ¿por qué no tenemos un título para la experimentación?
‫Entonces, si volvemos aquí, ¿por qué no hemos pasado por estos?
‫Derecha.
‫Bueno, el secreto aquí es que todo esto, especialmente desde la sección de modelado en adelante, ha sido
‫la experimentación.
‫Hemos estado probando cosas diferentes.
‫Hemos estado probando diferentes metodologías.
‫Hemos estado explorando nuestros datos.
‫Hemos estado experimentando todo el tiempo.
‫Entonces, en realidad, hemos estado cumpliendo con este marco.
‫Hemos definido nuestro problema.
‫Hemos mirado los datos.
‫Hemos definido una métrica de evaluación.
‫Hemos comprobado las funciones, hemos realizado algunos modelos.
‫Y la verdad es que podríamos seguir con nuestro modelado, tratando de mejorarlo o tratando de mejorar nuestro
‫modelo de regresión logística que hemos dejado o tratando de encontrar otro modelo de clasificación que
‫funcione mejor.
‫Pero, por supuesto, las cosas no pueden seguir para siempre en la práctica.
‫En el negocio, esto es algo así como lo que llamaríamos una prueba de concepto, ¿verdad?
‫Intentaríamos algunas cosas.
‫Veríamos diferentes datos una vez que lo hayamos hecho en una línea de tiempo separada, en una línea de tiempo definida, como si
‫tal vez todo este proceso tomara dos semanas o algo así.
‫De hecho, hemos hecho esto en unas dos horas aquí.
‫Entonces, realmente, no se preocupe, si no está captando las cosas, estos procesos toman un poco de
‫tiempo.
‫Entonces, ¿hemos llegado a este punto donde probablemente revisaremos nuestra métrica de evaluación para decidir si vamos a seguir
‫adelante o si tenemos suficiente tiempo?
‫Podríamos hablar con el cliente.
‫Podríamos hablar con la empresa con la que nos estamos asociando.
‫Podríamos hablar con algunos de nuestros colegas y decir, oye, hemos intentado algunas cosas, pero todavía no hemos alcanzado
‫nuestra métrica de valoración de al menos el 95 por ciento de precisión para predecir si un paciente tiene o no una
‫enfermedad cardíaca durante la prueba. de concepto.
‫Aquí es donde se llega en el aprendizaje automático, correcto, a medida que trabaja en estos procesos.
‫Y realmente no hay parada para eso.
‫Y eso es lo que lo hace tan difícil.
‫Bueno, en nuestro caso, no llegamos al 95 por ciento, pero nos acercamos bastante.
‫Logramos una precisión del 90 por ciento aproximadamente con nuestro modelo de regresión logística, donde sea que esté, en algún
‫lugar aquí arriba, justo allá.
‫Entonces es precisión.
‫Eso fue aproximadamente el 88 por ciento cuando realizamos la validación cruzada.
‫Entonces, ¿qué podrías probar a continuación?
‫Quizás esté pensando, ¿por qué no llega a este punto?
‫Es como, oh, bueno, no cumplí con la métrica de evaluación.
‫¿Todo lo que hemos hecho es en vano?
‫No.
‫Bueno, lo que descubrimos en este caso, mostramos lo que no funciona, al menos con los datos actuales que
‫tenemos, al menos con los modelos que tenemos, descubrimos lo que no funciona, que es tan
‫valioso como averiguar qué es lo que hace, porque ahora sabemos, está bien, podemos probar algo nuevo.
‫Está bien.
‫Bueno, aquí es realmente donde el paso seis entra en juego.
‫Entonces, aquí es donde comenzaría a hacer su propia investigación, comenzaría la búsqueda de
‫diferentes formas de resolver problemas de clasificación diferentes, construir modelos mejorados, diferentes formas de ver los
‫datos.
‫Lo que podría preguntarse es.
‫Aquí, si aún no ha alcanzado su métrica de evaluación.
‫Pregúntese.
‫Algunas cosas como si pudiera recopilar más datos porque recuerde, a los modelos de aprendizaje automático les encanta aprender todos los
‫datos.
‫Entonces, ¿podría recolectar más muestras?
‫Ahora mismo tenemos unas trescientas tres muestras de pacientes.
‫¿Podrías duplicar eso?
‫Potencialmente.
‫Quizás tenga que hablar con un experto en la materia.
‫Tal vez tenga que hablar con un médico o volver con el cliente con el que está
‫trabajando o cualquier proyecto en el que esté y listo, oye, ¿hay alguna forma en que podamos obtener más datos para enriquecer este conjunto de datos o
‫podría intentarlo? ¿Un modelo mejor que podrías estar preguntando?
‫Bueno, hemos usado un modelo de regresión logística y he mirado aquí, ¿dónde está el mapa de líneas de conectores?
‫No hay muchos que podamos intentar de nuevo, hmm, ahí es donde puede que tengas que empezar a investigar un poco,
‫es posible que tengas que buscar algo como catbirds.
‫Queremos cubrirnos por ahora.
‫Solo plantaré la semilla.
‫Lo escribiré aquí como comida para gatos.
‫Ese es un plan de estudios mixto para ti, como cat boost o boost.
‫Estas son cosas que quizás quieras buscar, ¿verdad?
‫Por lo tanto, es posible que desee buscar esas dos cosas.
‫¿Qué más hay ahí?
‫Bueno, está bien, si hemos probado un modelo de regresión logística y podríamos mejorarlo.
‫Entonces, ¿podríamos mejorar los modelos actuales?
‫Entre paréntesis más allá de lo que hemos hecho hasta ahora, tal vez hemos hecho un poco de ajuste
‫de hiperparámetros usando la búsqueda de cuadrícula c. v o TV de aleatorización, así que tal vez queramos probar un
‫poco más, ver si podemos exprimir un par de puntos porcentuales de precisión.
‫Una vez más, podría estar pensando, bueno, esto no parece muy estructurado y la verdad
‫es que no se trata de minimizar el tiempo entre experimentos y aprendizaje automático.
‫Entonces, digamos que cumplimos con nuestra métrica de valoración.
‫Si lo hiciéramos, si nuestro modelo es lo suficientemente bueno, ¿cómo podría exportarlo y compartirlo con otros?
‫Así que quizás vayamos aquí.
‫Entonces aprendo a exportar un modelo.
‫Y luego iríamos aquí, persistencia del modelo, así que digamos que queríamos enviar un modelo a un colega o un cliente o
‫algo así, es posible que desee buscar aquí cómo enviar un modelo.
‫Hemos hecho esto en la sección de ciclones.
‫Entonces, si vamos aquí, si su modelo es lo suficientemente bueno.
‫Ha alcanzado su métrica de valoración.
‫¿Cómo lo exportarías?
‫Y compartirlo con los demás, no es así.
‫La verdadera conclusión aquí, la clave para recordar es que hemos revisado todo este marco ahora que tenemos algunos datos,
‫hemos definido un problema, hemos explorado esos datos.
‫Lo hemos definido en una métrica de evaluación.
‫Hemos analizado las características de nuestros datos.
‫Hemos hecho un montón de modelos de aprendizaje automático.
‫Y realmente todo este proceso ha sido un experimento.
‫Y hemos utilizado las herramientas que hemos aprendido hasta ahora, todo dentro de un hermoso cuaderno de Júpiter.
‫Y ahora, la conclusión final es que no hay una respuesta real a lo que podría hacer a continuación.
‫Depende de usted hacer preguntas y comenzar a resolver estas cosas, comenzar a buscar, no tener
‫miedo de equivocarse.
‫Eso es lo más importante que lo detendrá en el aprendizaje automático si no
‫hace preguntas, si no pasa por cosas como esta o si no se comunica con otras
‫personas, si no pregunta. la comunidad, si no miras el desbordamiento de pila, si no encuentras
‫ejemplos, no vas a mejorar terminando este proyecto.
‫Lo que probablemente podría hacer como extensión es hacer estas preguntas aquí.
‫Tal vez no podamos recopilar más datos porque el conjunto de datos es fijo, pero podríamos probar un modelo
‫mejor como el servicio directo CAPTUS.
‫Eso es quizás algo que podrías probar y también podrías intentar investigar un poco cómo.
‫Podríamos mejorar los modelos actuales mediante el ajuste de hiperparámetros, pero felicidades, acaba de terminar si
‫sigue adelante, acaba de resolver un problema completo de clasificación de aprendizaje automático.
‫¿No es asombroso?
‫¿Predecir enfermedades cardíacas mediante el aprendizaje automático?
‫Espero que estés empezando a ver.
‫En realidad, este es probablemente el punto más importante en lugar de pasar a lo que sigue.
‫Si ha cumplido con esto y todavía se está preguntando si va, Dios santo,
‫Daniel, hay tanto aquí.
‫No sé cómo pude recordar todo esto.
‫No te preocupes, porque sigo en esa posición.
‫Derecha.
‫Incluso trabajando como ingeniero de aprendizaje automático, sigo repasando eso cada vez, como, oh, ¿qué
‫puedo hacer?
‫Siempre termino en búsquedas de madrigueras como esta y luego las guardo en un cuaderno.
‫Y créame, la primera vez que cree un portátil como este para un problema de aprendizaje automático, probablemente no
‫se verá como lo que tenemos.
‫Derecha.
‫El nuestro es bastante ordenado, ¿verdad?
‫Entonces está bastante estructurado.
‫Repasa el marco paso a paso.
‫Probablemente tu primera vez tenga cosas por todos lados.
‫Y eso es bueno.
‫Eso es bueno porque significa que estás probando cosas nuevas.
‫Que puedes hacer desde aqui
‫Mira este código.
‫Todo estará en la sección de recursos o en un archivo adjunto en algún lugar al que pueda acceder.
‫Atraviésalo.
‫Si puede encontrar otro conjunto de datos de clasificación en algún lugar de Internet, puede encontrarlos con bastante
‫facilidad.
‫Entonces, puede encontrar el conjunto de datos de aprendizaje automático de clasificación, encontrar un montón de conjuntos de datos utilizando el repositorio de
‫aprendizaje automático.
‫Eso es lo que encontramos en el conjunto de datos de enfermedades cardíacas desde el principio.
‫Eso es lo que encontramos. Quizás puedas encontrar más.
‫Ahora puedes encontrar a alguien, Kagle o Kadee Nugget.
‫Hay un montón de recursos diferentes.
‫Entonces, tal vez podría intentar buscar otro conjunto de datos y luego volver a través de esta canalización que hemos creado para un problema
‫de clasificación hace un momento con un conjunto de datos diferente.
‫Y podría tener un extremo a extremo en su lugar, su conjunto de datos aquí, problema de clasificación.
‫Pero eso va a concluir el proyecto uno de punta a punta de clasificación.
‫Si tiene alguna pregunta, no dude en dejarla.
‫De lo contrario, te veré en el próximo grupo de videos.