‫Chà, chúng tôi đã hoàn thành tất cả các chỉ số mà Boss yêu cầu.
‫Hừ!
‫Chúng ta sẽ có thể tập hợp một báo cáo khá tốt chứa ma trận nhầm lẫn của chúng ta,
‫một số chỉ số được xác thực chéo như Độ chính xác thu hồi và F1, cũng như các tính năng nào đóng góp nhiều nhất vào việc
‫đưa ra quyết định của mô hình.
‫Bạn có thể tự hỏi tại sao chúng ta chưa có đề mục cho thử nghiệm?
‫Vậy nếu chúng ta quay lại đây, tại sao chúng ta vẫn chưa trải qua điều này?
‫Đúng.
‫Chà, bí mật ở đây là toàn bộ điều này, đặc biệt là từ phần mô hình trở đi, đã được
‫thử nghiệm.
‫Chúng tôi đã và đang thử những thứ khác nhau.
‫Chúng tôi đã thử nghiệm các phương pháp luận khác nhau.
‫Chúng tôi đang khám phá dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi đã thử nghiệm suốt thời gian qua.
‫Vì vậy, thực sự chúng tôi đã hoàn thành khuôn khổ này.
‫Chúng tôi đã xác định vấn đề của mình, chúng tôi đã xem xét dữ liệu, chúng tôi đã xác định số liệu đánh giá, chúng tôi đã kiểm tra các
‫tính năng, chúng tôi đã thực hiện một số mô hình hóa.
‫Và sự thật là chúng tôi có thể tiếp tục với mô hình của mình, cố gắng cải thiện nó hoặc cố gắng
‫cải thiện mô hình hồi quy logistic mà chúng tôi đã bỏ dở hoặc cố gắng tìm một mô hình
‫phân loại khác tốt hơn.
‫Nhưng tất nhiên mọi thứ không thể diễn ra mãi mãi trong thực tế ở biz.
‫Đây là loại mà chúng ta gọi là một bằng chứng về khái niệm, phải không?
‫Chúng tôi sẽ thử một vài thứ.
‫Chúng tôi sẽ xem xét các dữ liệu khác nhau khi chúng tôi đã hoàn thành nó trong một dòng thời gian riêng biệt, trong một dòng thời gian xác định, giống
‫như có thể toàn bộ quá trình này mất hai tuần hoặc tương tự như vậy.
‫Chúng tôi đã thực sự làm điều này trong khoảng 2 giờ ở đây.
‫Vì vậy, thực sự, đừng lo lắng.
‫Nếu bạn không chuẩn bị mọi thứ, các quá trình này sẽ mất một chút thời gian.
‫Vậy chúng ta đã đánh chưa?
‫Đây là nơi chúng tôi có thể sẽ xem xét lại số liệu đánh giá của mình để quyết định xem chúng tôi sẽ tiếp
‫tục hay chúng tôi có đủ thời gian hay không.
‫Chúng ta có thể nói chuyện với khách hàng, chúng ta có thể nói chuyện với doanh nghiệp mà chúng ta đang hợp tác.
‫Chúng tôi có thể nói chuyện với một số đồng nghiệp của mình và đi, Này, chúng tôi đã thử một vài cách, nhưng chúng
‫tôi vẫn chưa đạt được chỉ số đánh giá của chúng tôi về độ chính xác ít nhất 95% trong việc dự đoán liệu một bệnh nhân có bị bệnh tim hay
‫không trong quá trình chứng minh. của khái niệm.
‫Đây là loại mà bạn có được trong học máy, phải không?
‫Khi bạn làm việc thông qua các quy trình này và thực sự không có điểm dừng cho nó.
‫Và đó là những gì làm cho nó cũng khó khăn.
‫Chà, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi không đạt đến 95%, nhưng chúng tôi đã tiến khá gần.
‫Đúng.
‫Chúng tôi đã đạt được độ chính xác lên đến 90% hoặc lâu hơn với mô hình hồi quy logistic của mình, cho dù nó ở đâu, ở
‫đâu đó trên đây, chỉ ở đằng kia.
‫Vì vậy, đó là độ chính xác.
‫Đó là khoảng 88% khi chúng tôi xác thực chéo.
‫Vì vậy, những gì bạn có thể thử tiếp theo?
‫Bạn có thể nghĩ khi đến điểm này, bạn giống như, Ồ, tôi đã không đáp ứng được chỉ số
‫đánh giá.
‫Mọi thứ chúng ta đã làm có bị lãng phí không?
‫Không.
‫Chà, những gì chúng tôi phát hiện ra trong trường hợp này, chúng tôi đã chỉ ra những gì không hoạt động, ít nhất là với dữ liệu hiện tại
‫mà chúng tôi có, ít nhất là với các mô hình mà chúng tôi đã có, chúng tôi đã tìm ra những gì không làm việc,
‫cũng có giá trị như việc tìm ra những gì sẽ làm.
‫Bởi vì bây giờ chúng tôi biết, không sao, chúng tôi có thể thử một cái gì đó mới.
‫Được rồi.
‫Chà, đây thực sự là nơi bước sáu đi vào của riêng nó.
‫Vì vậy, đây là nơi bạn bắt đầu thực hiện nghiên cứu của riêng mình, đăng ký tìm kiếm các cách
‫thực hiện khác nhau, thực hiện các vấn đề phân loại khác nhau, xây dựng các mô hình cải tiến, các cách xem xét dữ
‫liệu khác nhau.
‫Những gì bạn có thể tự hỏi mình là.
‫Tại đây nếu bạn chưa đạt được chỉ số định giá của mình.
‫Tự hỏi bản thân minh.
‫Một số điều như bạn có thể thu thập thêm dữ liệu không?
‫Vì hãy nhớ rằng, các mô hình học máy thích học trên nhiều dữ liệu hơn.
‫Vì vậy, bạn có thể thu thập thêm mẫu?
‫Hiện tại, chúng tôi có khoảng 303 mẫu bệnh phẩm.
‫Bạn có thể tăng gấp đôi không?
‫Có tiềm năng.
‫Có lẽ bạn phải nói chuyện với một chuyên gia về chủ đề.
‫Có thể bạn phải nói chuyện với bác sĩ hoặc quay lại với khách hàng mà bạn đang làm việc hoặc bất kỳ dự án nào bạn đang làm
‫và tiếp tục, Này, có cách nào chúng ta có thể lấy thêm dữ liệu để làm phong phú thêm tập dữ liệu này không?
‫Hoặc bạn có thể thử một mô hình tốt hơn?
‫Bạn có thể đang hỏi.
‫Chà, chúng tôi đã sử dụng mô hình hồi quy logistic và tôi đã xem ở đây, nó ở đâu, bản đồ lốc xoáy.
‫Không có quá nhiều mà chúng tôi có thể thử lại.
‫Hừ!
‫Đó là nơi bạn có thể phải bắt đầu thực hiện một số nghiên cứu.
‫Bạn có thể phải xem xét một cái gì đó giống như ủng mèo.
‫Chúng tôi sẽ không đề cập đến bây giờ.
‫Tôi sẽ chỉ gieo hạt.
‫Tôi sẽ viết nó ở đây.
‫Giống như ủng mèo.
‫Đó là một số giáo trình bổ sung cho bạn.
‫Như Cat Boost hoặc.
‫Hoặc X g tăng.
‫Đây là những thứ bạn có thể muốn tra cứu, phải không?
‫Vì vậy, bạn có thể muốn tìm kiếm hai thứ đó.
‫Còn gì nữa không?
‫Chà, được rồi, nếu chúng ta đã thử một mô hình hồi quy logistic và chúng ta có thể cải thiện nó.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể cải thiện các mô hình hiện tại?
‫Trong ngoặc đơn ngoài những gì chúng tôi đã làm cho đến nay.
‫Vì vậy, có thể chúng tôi đã thực hiện một chút điều chỉnh siêu tham số bằng cách sử dụng CV tìm kiếm lưới hoặc CV tìm kiếm ngẫu
‫nhiên.
‫Vì vậy, có lẽ chúng tôi muốn thử thêm một chút nữa, xem liệu chúng tôi có thể tăng thêm một vài điểm phần trăm độ chính
‫xác hay không.
‫Một lần nữa, bạn có thể nghĩ rằng, điều này có vẻ không có cấu trúc cho lắm.
‫Và sự thật là không phải vậy.
‫Tất cả là nhằm giảm thiểu thời gian của bạn giữa các thử nghiệm và học máy.
‫Vì vậy, giả sử chúng tôi đã đáp ứng chỉ số định giá của mình.
‫Nếu chúng tôi đã làm như vậy, nếu mô hình của chúng tôi đủ tốt, làm thế nào bạn có thể xuất nó và chia sẻ nó với những người khác?
‫Vì vậy, có thể chúng ta vào đây để tôi có thể học cách xuất một mô hình.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ đi đến đây.
‫Mô hình bền bỉ.
‫Vì vậy, giả sử chúng tôi muốn gửi một mô hình cho đồng nghiệp hoặc khách hàng hoặc một cái gì đó tương tự.
‫Bạn có thể muốn tra cứu ở đây cách gửi một mô hình.
‫Chúng tôi đã thực hiện điều này trong phần cho vay tâm linh, vì vậy nếu chúng tôi truy cập vào đây, nếu mô hình của bạn đủ tốt.
‫Bạn đã đạt được chỉ số định giá của mình.
‫Bạn sẽ xuất nó như thế nào?
‫Và chia sẻ nó với những người khác.
‫Đúng.
‫Vì thế.
‫Điểm cần lưu ý thực sự ở đây, điều quan trọng cần nhớ là chúng ta đã xem qua toàn bộ khuôn khổ này.
‫Chúng tôi có một số dữ liệu.
‫Chúng tôi đã xác định một vấn đề.
‫Chúng tôi đã khám phá dữ liệu đó.
‫Chúng tôi đã xác định một số liệu đánh giá.
‫Chúng tôi đã xem xét các tính năng của dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã thực hiện một loạt các mô hình học máy.
‫Và thực sự toàn bộ quá trình này đã là một thử nghiệm.
‫Và chúng tôi đã sử dụng các công cụ mà chúng tôi đã học được cho đến nay, tất cả trong một Máy tính xách tay Jupyter tuyệt đẹp.
‫Và bây giờ rút ra bài toán cuối cùng là không có câu trả lời thực sự cho những gì bạn có thể làm tiếp theo.
‫Bạn phải đặt câu hỏi và bắt đầu tìm ra những điều này, bắt đầu tìm kiếm,
‫không sợ sai, sai.
‫Đó là điều lớn nhất sẽ kìm hãm bạn trong học máy nếu bạn không đặt câu hỏi, nếu
‫bạn không trải qua những điều như thế này hoặc nếu bạn không tiếp cận với người khác, nếu bạn
‫không hỏi cộng đồng, nếu bạn không xem StackOverflow, nếu bạn không tìm thấy các ví dụ, bạn sẽ không
‫tiến bộ.
‫Kết thúc dự án này, những gì bạn có thể làm với tư cách là một phần mở rộng là đặt những câu hỏi này tại đây.
‫Có thể chúng tôi không thể thu thập thêm dữ liệu vì tập dữ liệu đã được cố định, nhưng chúng tôi có thể thử một
‫mô hình tốt hơn như tăng cường cho mèo.
‫Đó có thể là điều bạn có thể thử.
‫Và bạn cũng có thể thử thực hiện một số nghiên cứu về cách thức.
‫Chúng tôi có thể cải thiện các mô hình hiện tại bằng cách sử dụng điều chỉnh siêu tham số.
‫Nhưng xin chúc mừng, bạn vừa hoàn thành.
‫Nếu bạn đang theo dõi, bạn vừa mới đi.
‫Kết thúc để kết thúc một vấn đề phân loại học máy hoàn chỉnh.
‫Điều đó thật tuyệt vời phải không?
‫Dự đoán bệnh tim, sử dụng máy học.
‫Tôi hy vọng bạn bắt đầu thấy.
‫Trên thực tế, đây có lẽ là điểm quan trọng hơn là tiếp tục những gì tiếp theo.
‫Nếu bạn đã theo dõi điều này và bạn vẫn còn băn khoăn, thì bạn sẽ đi, Chúa ơi, Daniel, có
‫rất nhiều thứ ở đây.
‫Tôi không biết làm thế nào tôi có thể nhớ tất cả những điều này.
‫Đừng lo lắng, vì tôi vẫn ở vị trí đó, phải không?
‫Ngay cả khi làm việc với tư cách là một kỹ sư học máy, tôi vẫn chạy qua đó mỗi lần.
‫Giống như, Ồ, tôi có thể làm gì?
‫Tôi luôn kết thúc những cuộc tìm kiếm lỗ thỏ như thế này và sau đó ghi lại nó vào một cuốn sổ.
‫Và tin tôi đi, lần đầu tiên bạn xây dựng một cuốn sổ như thế này cho một bài toán máy học, nó có thể
‫sẽ không giống như những gì chúng ta có.
‫Của chúng tôi là khá gọn gàng, phải không?
‫Vì vậy, nó có cấu trúc khá.
‫Nó đi qua khuôn khổ từng bước.
‫Lần đầu tiên của bạn có thể sẽ có mọi thứ ở khắp nơi.
‫Và nó được đấy.
‫Điều đó tốt vì nó có nghĩa là bạn đang thử những điều mới.
‫Bạn có thể làm gì từ đây?
‫Kiểm tra mã này.
‫A Tất cả sẽ có trong phần tài nguyên.
‫Nó sẽ nằm trong tệp đính kèm ở đâu đó mà bạn có thể truy cập, xem qua nó.
‫Nếu bạn có thể tìm thấy một bộ dữ liệu phân loại khác ở đâu đó trên Internet, bạn có thể tìm thấy chúng khá dễ
‫dàng.
‫Vì vậy, phân loại.
‫Tập dữ liệu máy học.
‫Bạn có thể tìm thấy nó tìm thấy cả một đống.
‫Vì vậy, bộ dữ liệu Kho lưu trữ máy học UCI, đó là những gì chúng tôi đã tìm thấy bộ dữ liệu bệnh tim ngay
‫từ đầu.
‫Đó là nơi chúng tôi tìm thấy điều này.
‫Có lẽ bạn có thể tìm thấy một số nơi bạn có thể tìm thấy ai đó, Kaggle hoặc KDE cốm.
‫Có rất nhiều tài nguyên khác nhau, vì vậy có thể bạn có thể thử tìm một tập dữ liệu khác và
‫sau đó quay lại đường dẫn này mà chúng tôi đã tạo cho vấn đề phân loại vừa rồi với một tập dữ
‫liệu khác.
‫Và bạn có thể có một kết thúc để kết thúc chèn tập dữ liệu của bạn ở đây vấn đề phân loại, nhưng điều đó sẽ
‫kết thúc việc phân loại từ đầu đến cuối của dự án.
‫Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng để lại chúng.
‫Còn không thì hẹn gặp lại các bạn trong những tập video tiếp theo.