‫เราได้ทำการวัดทั้งหมดที่บอสร้องขอเรียบร้อยแล้ว
‫อืม.
‫เราควรจะสามารถรวบรวมรายงานที่ค่อนข้างดีซึ่งมีเมทริกซ์ความสับสนของเรา เมตริกที่ผ่านการตรวจสอบความถูกต้องจำนวนหนึ่ง
‫เช่น Precision Recall และ F1 รวมถึงคุณลักษณะใดบ้างที่มีส่วนช่วยในการตัดสินใจของโมเดลมากที่สุด
‫คุณอาจสงสัยว่าทำไมเราถึงไม่ได้มุ่งหน้าไปทดลอง?
‫ถ้าเรากลับมาที่นี่ทำไมเราไม่ผ่านเรื่องนี้?
‫ถูกต้อง.
‫ความลับของที่นี่คือทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากส่วนการสร้างแบบจำลองเป็นต้นไป ได้รับการทดลอง
‫เราได้ลองทำสิ่งต่าง ๆ
‫เราได้ทดสอบวิธีการต่างๆ
‫เราได้สำรวจข้อมูลของเราแล้ว
‫เราทดลองมาโดยตลอด
‫อันที่จริงเราได้บรรลุกรอบการทำงานนี้แล้ว
‫เราได้กำหนดปัญหาของเรา เราได้ดูข้อมูล เราได้กำหนดตัวชี้วัดการประเมิน เราได้ตรวจสอบคุณสมบัติ
‫เราได้ทำแบบจำลองบางอย่างแล้ว
‫และความจริงก็คือเราสามารถดำเนินการสร้างแบบจำลองของเราต่อไป พยายามปรับปรุงหรือพยายามปรับปรุงแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่เราเหลือไว้
‫หรือพยายามหาแบบจำลองการจัดหมวดหมู่อื่นที่ทำงานได้ดีกว่า
‫แต่แน่นอนว่าสิ่งต่าง ๆ ไม่สามารถดำเนินต่อไปได้ตลอดไปในทางปฏิบัติในธุรกิจ
‫นี่คือสิ่งที่เราเรียกว่าการพิสูจน์แนวคิดใช่ไหม
‫เราไปลองของกันสักหน่อย
‫เราจะดูข้อมูลที่แตกต่างกันเมื่อเราทำเสร็จแล้วในไทม์ไลน์ที่แยกจากกัน ในไทม์ไลน์ที่กำหนด เช่น บางทีกระบวนการทั้งหมดนี้อาจใช้เวลาสองสัปดาห์หรืออะไรทำนองนั้น
‫เราทำสิ่งนี้ได้จริงในเวลาประมาณ 2 ชั่วโมงที่นี่
‫เอาจริงๆ ไม่ต้องห่วง
‫หากคุณไม่ได้สนใจในสิ่งต่าง ๆ กระบวนการเหล่านี้จะใช้เวลาเล็กน้อย
‫แล้วเราโดนมั้ย?
‫นี่คือจุดที่เราอาจทบทวนเมตริกการประเมินของเราอีกครั้งเพื่อตัดสินใจว่าเราจะเดินหน้าต่อไปหรือมีเวลาเพียงพอ
‫เราอาจพูดคุยกับลูกค้า เราอาจพูดคุยกับธุรกิจที่เราเป็นพันธมิตรด้วย
‫เราอาจคุยกับเพื่อนร่วมงานบางคนแล้วพูดว่า เฮ้ เราได้ลองทำบางสิ่งแล้ว แต่เรายังไม่ถึงเกณฑ์การประเมินที่มีความแม่นยำอย่างน้อย
‫95% ในการทำนายว่าผู้ป่วยเป็นโรคหัวใจระหว่างการพิสูจน์หรือไม่ ของแนวคิด
‫นี่คือจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้ของเครื่องใช่ไหม
‫ในขณะที่คุณทำงานผ่านกระบวนการเหล่านี้และไม่มีทางหยุดได้จริงๆ
‫และนั่นคือสิ่งที่ทำให้มันยากเช่นกัน
‫ในกรณีของเรา เรายังไม่ถึง 95% แต่เราเข้าใกล้ได้มากทีเดียว
‫ถูกต้อง.
‫เราได้ความแม่นยำถึง 90% หรือมากกว่านั้นด้วยแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกของเรา ไม่ว่าจะอยู่ที่ไหน
‫ที่ไหนสักแห่งบนนี้ ตรงนี้
‫ดังนั้นจึงมีความแม่นยำ
‫นั่นคือประมาณ 88% เมื่อเราตรวจสอบความถูกต้อง
‫แล้วคุณจะลองทำอะไรต่อไป?
‫คุณอาจกำลังคิดเมื่อคุณมาถึงจุดนี้ คุณก็แบบ โอ้ ฉันไม่ได้ทำการวัดผลการประเมินให้สำเร็จ
‫ทุกสิ่งที่เราทำไปสูญเปล่าหรือเปล่า?
‫เลขที่
‫สิ่งที่เราพบในกรณีนี้ เราได้แสดงสิ่งที่ใช้ไม่ได้ อย่างน้อยกับข้อมูลปัจจุบันที่เรามี
‫อย่างน้อยกับแบบจำลองที่เรามี เราได้พบว่าอะไรไม่ได้ผล งานซึ่งมีค่าพอๆ
‫กับการค้นหาว่าทำอะไรได้บ้าง
‫เพราะตอนนี้เรารู้แล้ว โอเค เราสามารถลองอะไรใหม่ๆ ได้
‫ไม่เป็นไร.
‫นี่เป็นขั้นตอนที่หกจริงๆ
‫ดังนั้นนี่คือที่ที่คุณจะเริ่มต้นทำการวิจัยของคุณเอง ลงทะเบียนค้นหาวิธีการต่างๆ
‫ทำปัญหาการจำแนกประเภทที่แตกต่างกัน สร้างแบบจำลองที่ปรับปรุงแล้ว วิธีการดูข้อมูลแบบต่างๆ
‫สิ่งที่คุณอาจถามตัวเองก็คือ
‫ที่นี่ หากคุณยังไม่ถึงเกณฑ์การประเมินมูลค่าของคุณ
‫ถามตัวเอง.
‫บางสิ่งเช่นคุณสามารถรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมได้หรือไม่?
‫เพราะอย่าลืมว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงชอบเรียนรู้ข้อมูลมากขึ้น
‫คุณช่วยเก็บตัวอย่างเพิ่มเติมได้ไหม
‫ตอนนี้ เรามีตัวอย่างผู้ป่วยประมาณ 303 ตัวอย่าง
‫คุณสามารถเพิ่มเป็นสองเท่าได้หรือไม่?
‫เป็นไปได้
‫บางทีคุณอาจต้องคุยกับผู้เชี่ยวชาญเรื่อง
‫บางทีคุณอาจต้องคุยกับแพทย์หรือกลับไปหาลูกค้าที่คุณทำงานด้วย หรือโครงการอะไรก็ตามที่คุณกำลังทำอยู่
‫และไปเถอะ มีวิธีใดบ้างที่เราจะได้รับข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อเสริมชุดข้อมูลนี้
‫หรือลองรุ่นที่ดีกว่านี้ดู?
‫คุณอาจจะถาม
‫เราใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติก และฉันได้ดูที่นี่ มันอยู่ที่ไหน แผนที่ไซโคลน
‫มีไม่มากเกินไปที่เราจะลองอีกครั้ง
‫อืม.
‫นั่นคือสิ่งที่คุณอาจต้องเริ่มทำวิจัย
‫คุณอาจต้องดูบางอย่างเช่นรองเท้าบูทแมว
‫เราจะไม่ครอบคลุมในตอนนี้
‫ฉันจะปลูกเมล็ดพันธุ์
‫ฉันจะเขียนมันที่นี่
‫เหมือนรองเท้าบูทแมว
‫นั่นเป็นหลักสูตรพิเศษบางอย่างสำหรับคุณ
‫เช่น Cat Boost หรือ.
‫หรือ X g boost
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจต้องการค้นหาใช่ไหม
‫ดังนั้นคุณอาจต้องการค้นหาสองสิ่งนี้
‫มีอะไรอีกบ้าง?
‫เอาล่ะ ถ้าเราได้ลองใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติก และเราสามารถปรับปรุงมันได้
‫เราสามารถปรับปรุงโมเดลปัจจุบันได้หรือไม่?
‫ในวงเล็บที่เกินกว่าที่เราเคยทำมา
‫ดังนั้นบางทีเราอาจได้ทำการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เล็กน้อยโดยใช้ CV การค้นหาแบบกริด หรือสุ่ม CV การค้นหา
‫บางทีเราอยากจะลองอีกหน่อย ดูว่าเราสามารถบีบจุดความแม่นยำสองสามเปอร์เซ็นต์ออกได้ไหม
‫อีกครั้ง คุณอาจกำลังคิดว่า นี่ดูเหมือนจะไม่มีโครงสร้างมากนัก
‫และความจริงก็คือมันไม่ใช่
‫มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการลดเวลาของคุณระหว่างการทดลองและการเรียนรู้ของเครื่อง
‫สมมติว่าเราผ่านเกณฑ์การประเมินมูลค่าแล้ว
‫ถ้าเราทำอย่างนั้น ถ้าแบบจำลองของเราดีพอ คุณจะส่งออกและแชร์กับผู้อื่นได้อย่างไร
‫บางทีเราไปที่นี่เพื่อเรียนรู้วิธีส่งออกแบบจำลอง
‫แล้วเราจะไปที่นี่
‫ความคงอยู่ของแบบจำลอง
‫สมมติว่าเราต้องการส่งแบบจำลองไปให้เพื่อนร่วมงานหรือลูกค้าหรืออะไรทำนองนั้น
‫คุณอาจต้องการดูวิธีการส่งแบบจำลองที่นี่
‫เราได้ทำสิ่งนี้ในส่วนสินเชื่อกายสิทธิ์ ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่ ถ้าแบบจำลองของคุณดีพอ
‫คุณได้เข้าสู่การวัดมูลค่าของคุณแล้ว
‫คุณจะส่งออกได้อย่างไร
‫และแบ่งปันกับผู้อื่น
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้น.
‫ประเด็นสำคัญที่ต้องจำไว้ตรงนี้คือ เราได้ผ่านกรอบการทำงานทั้งหมดนี้แล้ว
‫เรามีข้อมูลบางอย่าง
‫เราได้กำหนดปัญหา
‫เราได้สำรวจข้อมูลนั้นแล้ว
‫เราได้กำหนดตัวชี้วัดการประเมิน
‫เราได้ดูคุณสมบัติของข้อมูลของเราแล้ว
‫เราได้สร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงแล้ว
‫และกระบวนการทั้งหมดนี้เป็นการทดลองจริงๆ
‫และเราได้ใช้เครื่องมือที่เราได้เรียนรู้มาทั้งหมดภายใน Jupyter Notebook ที่สวยงามเพียงเครื่องเดียว
‫และตอนนี้ข้อสุดท้ายคือไม่มีคำตอบที่แท้จริงว่าจะทำอะไรต่อไปได้อีก
‫มันขึ้นอยู่กับคุณแล้วที่จะถามคำถาม และเริ่มค้นหาสิ่งเหล่านี้ เริ่มค้นหา ไม่ต้องกลัว
‫หรือผิด
‫นั่นคือสิ่งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่จะฉุดรั้งคุณไว้ในการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ถ้าคุณไม่ถามคำถาม ถ้าคุณไม่ผ่านเรื่องแบบนี้ หรือถ้าคุณไม่ติดต่อกับคนอื่น ถ้าคุณไม่ถาม
‫ชุมชน หากคุณไม่ดู StackOverflow หากคุณไม่พบตัวอย่าง คุณจะไม่ปรับปรุง
‫เมื่อทำโปรเจ็กต์นี้เสร็จแล้ว สิ่งที่คุณน่าจะทำได้ในฐานะส่วนขยายคือการถามคำถามเหล่านี้ที่นี่
‫บางทีเราไม่สามารถรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมได้เนื่องจากชุดข้อมูลได้รับการแก้ไขแล้ว แต่เราอาจลองใช้แบบจำลองที่ดีกว่า
‫เช่น cat booster boost
‫นั่นอาจเป็นสิ่งที่คุณสามารถลองได้
‫และคุณยังสามารถลองทำวิจัยเกี่ยวกับวิธีการ
‫เราสามารถปรับปรุงโมเดลปัจจุบันโดยใช้การปรับค่าพารามิเตอร์แบบไฮเปอร์
‫แต่ขอแสดงความยินดี คุณทำเสร็จแล้ว
‫หากคุณกำลังติดตามคุณเพิ่งไป
‫ปัญหาการจำแนกประเภทแมชชีนเลิร์นนิงแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ
‫มันไม่น่าทึ่งเหรอ?
‫การทำนายโรคหัวใจโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง
‫ฉันหวังว่าคุณจะเริ่มมองเห็น
‫อันที่จริง นี่อาจเป็นจุดสำคัญมากกว่าที่จะทำต่อไป
‫ถ้าคุณทำตามนี้แล้วและยังสงสัยว่าคุณกำลังจะไป พระเจ้าดาเนียล มีอะไรมากมายที่นี่
‫ฉันไม่รู้ว่าฉันจะจำทั้งหมดนี้ได้อย่างไร
‫ไม่ต้องกังวลเพราะฉันยังคงอยู่ในตำแหน่งนั้นใช่ไหม
‫แม้จะทำงานเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง ฉันก็ยังทำงานนั้นทุกครั้ง
‫เช่น โอ้ ฉันจะทำอย่างไร
‫ฉันมักจะลงเอยด้วยการค้นหารูกระต่ายเช่นนี้แล้วนำมันกลับเข้าไปในสมุดบันทึก
‫และเชื่อฉันเถอะ ครั้งแรกที่คุณสร้างโน้ตบุ๊กแบบนี้สำหรับปัญหาแมชชีนเลิร์นนิง
‫มันอาจจะดูไม่เหมือนที่เรามี
‫ของเราค่อนข้างเรียบร้อยใช่มั้ย
‫ดังนั้นจึงมีโครงสร้างที่สวยงาม
‫มันผ่านกรอบทีละขั้นตอน
‫ครั้งแรกของคุณอาจจะมีสิ่งต่างๆ ไปทั่ว
‫และนั่นก็ดี
‫นั่นเป็นสิ่งที่ดีเพราะหมายความว่าคุณกำลังลองสิ่งใหม่ ๆ
‫จากนี้ไปทำอะไรได้บ้าง?
‫ตรวจสอบรหัสนี้
‫A ทั้งหมดจะอยู่ในส่วนทรัพยากร
‫มันจะอยู่ในไฟล์แนบที่ใดที่หนึ่งที่คุณสามารถเข้าถึงได้ ผ่านมันไป
‫หากคุณพบชุดข้อมูลการจัดหมวดหมู่อื่นบนอินเทอร์เน็ต คุณจะพบว่าข้อมูลเหล่านั้นค่อนข้างง่าย
‫การจำแนกประเภทดังนั้น
‫ชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫คุณสามารถหามันเจอทั้งพวง
‫ดังนั้นชุดข้อมูลที่เก็บ UCI แมชชีนเลิร์นนิง นั่นคือสิ่งที่เราพบชุดข้อมูลโรคหัวใจในตอนเริ่มต้น
‫นั่นคือที่ที่เราพบสิ่งนี้
‫บางทีคุณอาจพบอีกที่ที่คุณสามารถหาคน Kaggle หรือนักเก็ต KDE
‫มีทรัพยากรมากมายที่แตกต่างกัน ดังนั้นคุณอาจลองค้นหาชุดข้อมูลอื่น จากนั้นย้อนกลับไปยังไปป์ไลน์ที่เราสร้างขึ้นสำหรับปัญหาการจัดหมวดหมู่ในขณะนี้ด้วยชุดข้อมูลอื่น
‫และคุณอาจมี end to end ใส่ชุดข้อมูลของคุณที่นี่ ปัญหาการจัดหมวดหมู่ แต่นั่นจะสรุปโครงการ
‫one end to end การจัดหมวดหมู่
‫หากคุณมีคำถามใด ๆ โปรดทิ้งมันไว้
‫มิฉะนั้น เจอกันใหม่ในวิดีโอชุดหน้าครับ