‫Boss'un talep ettiği tüm ölçümleri tamamladık.
‫Hmm.
‫Karışıklık matrisimizi, Hassasiyet Geri Çağırma ve F1 gibi çapraz onaylanmış birkaç
‫metriği ve hangi özelliklerin modelin bir karar vermesine en çok katkıda bulunduğunu içeren oldukça iyi bir rapor
‫hazırlayabilmeliyiz.
‫Neden deneyler için bir başlığımız olmadığını merak ediyor olabilirsiniz.
‫Peki buraya geri dönersek, bunu neden yapmadık?
‫Doğru.
‫Buradaki sır, özellikle modelleme bölümünden itibaren tüm bu çalışmaların deneysel
‫olması.
‫Farklı şeyler deniyoruz.
‫Farklı metodolojileri test ediyoruz.
‫Verilerimizi inceliyorduk.
‫Bunca zamandır deneyler yapıyorduk.
‫Yani aslında bu çerçeveyi yerine getiriyoruz.
‫Sorunumuzu tanımladık, verilere baktık, bir değerlendirme ölçütü tanımladık, özellikleri kontrol
‫ettik, bazı modellemeler yaptık.
‫Ve gerçek şu ki, modellememize devam edebilir, onu geliştirmeye çalışabilir veya bıraktığımız lojistik regresyon
‫modelimizi geliştirmeye çalışabilir veya daha iyi sonuç veren başka bir sınıflandırma modeli bulmaya
‫çalışabiliriz.
‫Ama tabii ki iş dünyasında işler sonsuza kadar böyle devam edemez.
‫Buna bir tür kavram kanıtı diyebiliriz, değil mi?
‫Gidip birkaç şey denerdik.
‫Ayrıştırılmış bir zaman çizelgesinde, tanımlanmış bir zaman çizelgesinde yaptıktan sonra farklı verilere bakarız, örneğin
‫tüm bu süreç iki hafta sürmüş olabilir ya da buna benzer bir şey.
‫Aslında bunu burada yaklaşık 2 saatte yaptık.
‫Yani gerçekten, endişelenme.
‫Eğer bir şeyleri fark etmiyorsanız, bu süreçler biraz zaman alır.
‫Vurduk mu?
‫Bu noktada muhtemelen değerlendirme ölçütümüzü tekrar gözden geçirerek ilerleyip ilerlemeyeceğimize ya da yeterli
‫zamanımız olup olmadığına karar vereceğiz.
‫Müşteriyle konuşabiliriz, ortaklık yaptığımız şirketle konuşabiliriz.
‫Bazı meslektaşlarımızla konuşabilir ve şöyle diyebiliriz: Hey, birkaç şey denedik, ancak kavram
‫kanıtı sırasında bir hastada kalp hastalığı olup olmadığını tahmin etme konusunda en az %95 doğruluk oranına sahip değerlendirme
‫ölçütümüze hala ulaşamadık.
‫Makine öğreniminde gelinen nokta bu, değil mi?
‫Siz bu süreçler boyunca çalışırken, bunun gerçekten bir sonu yok.
‫İşi zorlaştıran da bu.
‫Bizim durumumuzda %95'e ulaşamadık ama oldukça yaklaştık.
‫Doğru.
‫Lojistik regresyon modelimizle %90'a yakın bir doğruluk oranına ulaştık, her neredeyse, şurada
‫bir yerde, hemen şurada.
‫Yani doğruluk.
‫Çapraz doğrulama yaptığımızda bu oran %88 civarındaydı.
‫Peki bundan sonra ne deneyebilirsiniz?
‫Bu noktaya geldiğinizde, "Ah, değerlendirme ölçütünü yerine getiremedim" diye düşünüyor olabilirsiniz.
‫Yaptığımız her şey boşa mı gitti?
‫Hayır.
‫Bu durumda bulduğumuz şey, en azından elimizdeki mevcut verilerle, en azından elimizdeki modellerle
‫neyin işe yaramadığını gösterdik, neyin işe yaramadığını bulduk ki bu da neyin işe
‫yaradığını bulmak kadar değerlidir.
‫Çünkü artık yeni bir şey deneyebileceğimizi biliyoruz.
‫Tamam.
‫İşte bu noktada altıncı adım devreye giriyor.
‫İşte bu noktada kendi araştırmanızı yapmaya, farklı yollar aramaya, farklı sınıflandırma
‫problemleri çözmeye, gelişmiş modeller oluşturmaya ve verilere farklı şekillerde bakmaya başlarsınız.
‫Kendinize şu soruyu sorabilirsiniz.
‫Henüz değerleme ölçütünüze ulaşmadıysanız buraya tıklayın.
‫Kendine sor.
‫Daha fazla veri toplayabilir misiniz gibi bazı şeyler.
‫Çünkü unutmayın, makine öğrenimi modelleri daha fazla veri üzerinde öğrenmeyi sever.
‫Daha fazla örnek toplayabilir misiniz?
‫Şu anda elimizde 303 kadar hasta örneği var.
‫Bunu iki katına çıkarabilir misin?
‫Potansiyel olarak.
‫Belki de bir konu uzmanıyla konuşmanız gerekiyordur.
‫Belki bir doktorla konuşmanız ya da birlikte çalıştığınız müşteriye ya da üzerinde çalıştığınız projeye geri dönmeniz ve "Hey,
‫bu veri setini zenginleştirmek için daha fazla veri elde etmenin bir yolu var mı?" diye sormanız gerekebilir.
‫Ya da daha iyi bir model deneyebilir misiniz?
‫Soruyor olabilirsiniz.
‫Bir lojistik regresyon modeli kullandık ve buraya baktım, nerede, siklon haritası.
‫Tekrar deneyebileceğimiz çok fazla şey yok.
‫Hmm.
‫İşte bu noktada biraz araştırma yapmaya başlamanız gerekebilir.
‫Kedi çizmeleri gibi bir şeye bakmanız gerekebilir.
‫Şimdilik bu konuyu ele almayacağız.
‫Ben sadece tohumu ekeceğim.
‫Buraya yazacağım.
‫Kedi çizmeleri gibi.
‫Bu senin için ekstra bir müfredat.
‫Cat Boost gibi ya da.
‫Ya da X g boost.
‫Bunlar araştırmak isteyebileceğiniz şeyler, değil mi?
‫Bu yüzden bu iki şeyi araştırmak isteyebilirsiniz.
‫Başka ne var?
‫Peki, tamam, eğer bir lojistik regresyon modeli denediysek ve bunu geliştirebildiysek.
‫Peki mevcut modelleri geliştirebilir miyiz?
‫Şimdiye kadar yaptıklarımızın ötesinde parantez içinde.
‫Belki de ızgara arama CV'si veya rastgele arama CV'si kullanarak biraz hiper parametre ayarı yapmış olabiliriz.
‫Bu yüzden belki biraz daha denemek, birkaç yüzde puanlık doğruluk elde edip edemeyeceğimizi görmek isteyebiliriz.
‫Yine, bunun çok yapılandırılmış görünmediğini düşünüyor olabilirsiniz.
‫Ve gerçek şu ki, öyle değil.
‫Her şey deneyler ve makine öğrenimi arasındaki zamanınızı en aza indirmekle ilgili.
‫Diyelim ki değerleme ölçütümüzü karşıladık.
‫Eğer bunu yaparsak, modelimiz yeterince iyiyse, bunu nasıl ihraç edebilir ve başkalarıyla paylaşabilirsiniz?
‫Belki buraya gideriz, böylece bir modelin nasıl dışa aktarılacağını öğrenebilirim.
‫Sonra da buraya giderdik.
‫Model kalıcılığı.
‫Diyelim ki bir modeli bir meslektaşımıza veya bir müşteriye ya da buna benzer bir şeye göndermek istedik.
‫Bir modelin nasıl gönderileceğine buradan bakmak isteyebilirsiniz.
‫Bunu psişik kredi bölümünde yaptık, bu yüzden buraya gidersek, modeliniz yeterince iyiyse.
‫Değerleme ölçütünüze ulaştınız.
‫Bunu nasıl ihraç edersiniz?
‫Ve bunu başkalarıyla paylaşın.
‫Doğru.
‫Evet.
‫Buradaki asıl çıkarım noktası, hatırlanması gereken anahtar nokta, şimdi tüm bu çerçeveyi gözden geçirmiş olmamızdır.
‫Elimizde bazı veriler var.
‫Bir sorun tanımladık.
‫Bu verileri araştırdık.
‫Bir değerlendirme ölçütü tanımladık.
‫Verilerimizin özelliklerine baktık.
‫Bir sürü makine öğrenimi modellemesi yaptık.
‫Ve aslında tüm bu süreç bir deneydi.
‫Ve şimdiye kadar öğrendiğimiz araçları tek bir güzel Jupyter Not Defteri içinde kullandık.
‫Ve şimdi son çıkarım, bundan sonra ne yapabileceğinize dair gerçek bir cevap olmadığıdır.
‫Soru sormak ve bu şeyleri anlamaya başlamak, araştırmaya başlamak, korkmamak, yanılmak
‫size kalmış.
‫Soru sormazsanız, bu gibi şeyleri incelemezseniz veya diğer insanlara ulaşmazsanız,
‫topluluğa sormazsanız, StackOverflow'a bakmazsanız, örnekler bulmazsanız,
‫makine öğreniminde sizi geri tutacak en büyük şey budur, gelişemezsiniz.
‫Bu projeyi bitirirken, muhtemelen bir uzantı olarak yapabileceğiniz şey, bu soruları burada sormaktır.
‫Belki veri seti sabit olduğu için daha fazla veri toplayamayız, ancak potansiyel olarak kedi güçlendirici desteği
‫gibi daha iyi bir model deneyebiliriz.
‫Bu belki deneyebileceğin bir şey.
‫Ayrıca nasıl yapılacağı konusunda biraz araştırma yapmayı da deneyebilirsiniz.
‫Hiper parametre ayarı kullanarak mevcut modelleri iyileştirebiliriz.
‫Ama tebrikler, az önce bitirdiniz.
‫Eğer takip ediyorsanız, az önce gittiniz.
‫Tam bir makine öğrenimi sınıflandırma probleminde uçtan uca.
‫Bu harika değil mi?
‫Makine öğrenimi kullanarak kalp hastalığını tahmin etme.
‫Umarım görmeye başlamışsındır.
‫Aslında bu, bir sonraki konuya geçmekten ziyade muhtemelen daha önemli bir noktadır.
‫Bunu takip ettiyseniz ve hala merak ediyorsanız, "Aman Tanrım, Daniel, burada çok şey
‫var" diyorsunuzdur.
‫Tüm bunları nasıl hatırlayabildiğimi bilmiyorum.
‫Merak etmeyin, çünkü ben hala o pozisyondayım, değil mi?
‫Bir makine öğrenimi mühendisi olarak çalışırken bile, hala her seferinde bunu yaşıyorum.
‫Ne yapabilirim ki?
‫Her zaman böyle tavşan deliği aramaları yapıyorum ve sonra bunları bir deftere geri getiriyorum.
‫Ve inanın bana, bir makine öğrenimi problemi için buna benzer bir not defterini ilk kez oluşturduğunuzda, muhtemelen
‫elimizdeki gibi görünmeyecektir.
‫Bizimki çok güzel, değil mi?
‫Yani oldukça yapılandırılmış.
‫Çerçeveyi adım adım gözden geçiriyor.
‫İlk seferinizde muhtemelen her şey dağınık olacaktır.
‫Ve bu iyi bir şey.
‫Bu iyi bir şey çünkü yeni şeyler denediğiniz anlamına geliyor.
‫Buradan sonra ne yapabilirsin?
‫Şu kodu kontrol et.
‫Hepsi kaynaklar bölümünde olacak.
‫Erişebileceğiniz bir yerde bir ekte olacak, içinden geçin.
‫İnternette bir yerlerde başka bir sınıflandırma veri seti bulabilirseniz, bunları oldukça kolay bulabilirsiniz.
‫Yani sınıflandırma.
‫Makine öğrenimi veri seti.
‫Bir sürü bulabilirsin.
‫Yani veri setleri UCI makine öğrenimi deposu, kalp hastalığı veri setini en başta bulduğumuz
‫şeydi.
‫Bunu orada bulduk.
‫Belki birini, Kaggle veya KDE külçelerini bulabileceğiniz biraz daha bulabilirsiniz.
‫Bir sürü farklı kaynak var, bu yüzden belki başka bir veri seti bulmayı deneyebilir ve daha sonra farklı
‫bir veri setiyle şu anda bir sınıflandırma problemi için oluşturduğumuz bu boru hattından geri dönebilirsiniz.
‫Ve veri setinizi buraya yerleştirerek uçtan uca bir sınıflandırma problemi yaşayabilirsiniz, ancak bu projeyi
‫uçtan uca bir sınıflandırmayla tamamlayacaktır.
‫Herhangi bir sorunuz varsa, sorularınızı bırakmaktan çekinmeyin.
‫Aksi takdirde, bir sonraki video setinde görüşürüz.