‫Hallo und willkommen zurück zu unserem zweiten strukturierten Datenprojekt.
‫Das ist wirklich aufregend, richtig, denn wir werden den Verkaufspreis von Bulldozern vorhersagen.
‫Wer liebt Bulldozer nicht?
‫Ich erinnere mich, als ich ein Kind war, hatte ich all diese Traktoren wie Tonka-Trucks und spielte
‫die ganze Zeit damit.
‫Und dieser ist ein bisschen anders.
‫Natürlich ist es ein Regressionsproblem, weil wir versuchen, eine Zahl vorherzusagen, a. k. A. der Verkaufspreis von
‫Bulldozern.
‫Aber was wir tun werden, ist, dass wir Daten nehmen und in diesem Fall sehen die
‫Daten dieses kleine Uhr-Emoji, es hat eine Zeitkomponente.
‫Das heißt, in unserem vorherigen Projekt gab es keine Zeitreihen.
‫Es war nur ein großer statischer Datensatz, während dieser eine Verkaufsdatumskomponente enthält, was bedeutet, dass ein Bulldozer
‫an einem bestimmten Datum verkauft wurde.
‫Was wir also tun werden, ist, Verkäufe aus der Vergangenheit zu verwenden, um zu versuchen, Verkäufe in der Zukunft vorherzusagen.
‫Und das ist unsere Problemdefinition, richtig, wir nehmen unsere Daten, die voller Bulldozer-Verkäufe sind.
‫Wir versuchen, den Verkaufspreis vorherzusagen.
‫Und ich meine, du siehst vielleicht, wie diese Maschine läuft, die Daniel angezogen hat.
‫Das ist kein Bulldozer.
‫Und ja, nein, es gibt leider kein Bulldozer-Emoji.
‫Das mag zwar ein Update von Apple sein, aber wer weiß?
‫Daumen drücken.
‫Natürlich werden wir unser sechsstufiges Framework für maschinelles Lernen verwenden.
‫Wir beginnen mit der Definition unseres Problems, das natürlich darin besteht, zu sehen, ob wir den Verkaufspreis von Bulldozern
‫vorhersagen können.
‫Wir werden uns einige Daten ansehen, die wir in einer Bewertungsmetrik finden, die für unser Problem geeignet ist.
‫Dann werfen Sie einen Blick auf die Eigenschaften der Daten.
‫Wir werden natürlich einiges an maschinellem Lernen und Modellieren ausprobieren, denn schließlich
‫ist es unser Ziel, ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das uns hilft, den Verkaufspreis von Bulldozern vorherzusagen,
‫und während der gesamten Sitzung werden wir Experimente durchführen.
‫Jetzt haben wir gesehen, welche Tools wir verwenden können, und wir werden genau das gleiche
‫Toolset verwenden, das wir im vorherigen strukturierten Datenprojekt verwendet haben, also haben wir pandas, matplotlib und numpty
‫für die Datenanalyse, die funktionieren werden innerhalb des Dupatta-Notebooks unter Verwendung unserer Kondor-Umgebung und wird Saikat Learn für
‫jede maschinelle Lernmodellierung verwenden.
‫Da dies ein neues Projekt ist, werden wir es so angehen, als ob es ein neues Projekt wäre, wir haben hier
‫unsere Schritte für ein neues Projekt, aber wir haben diese durchgemacht.
‫Wir haben unseren Computer, wir haben installiertes Mini-Konda heruntergeladen.
‫Hier sind wir gerade.
‫Wir starten ein neues Projekt.
‫Also erstellen wir einen neuen Projektordner.
‫Und da wir jetzt genau die gleichen Tools verwenden wie im vorherigen
‫strukturierten Datenprojekt, können Sie dieses gesamte Projekt abschließen, die Verkaufspreisvorhersage für Bulldozer in diesem vorherigen
‫Ordner.
‫Der Vollständigkeit halber werden wir jedoch einen neuen Projektordner erstellen oder unsere Daten von Kagle herunterladen.
‫Dazu kommen wir gleich.
‫Wird eine Umgebung erstellen, die alle unsere Tools enthält, die wir verwenden werden, verwenden
‫wir unser Jupiter-Notebook, da unser Arbeitsbereich Datenanalyse und -manipulation mit unseren numpty-, pandas- und matplotlib-Tools und
‫dann maschinelles Lernen mit Saikat Learn durchführt.
‫Wenn Sie jetzt stecken bleiben und sich keine Sorgen machen, werden Sie wahrscheinlich die ganze Zeit stecken bleiben. Die Schritte, die
‫Sie unternehmen können, sind, dem Code so gut wie möglich zu folgen.
‫Probieren Sie es selbst aus.
‫Denken Sie an unser Motto, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus.
‫Wenn Sie dann mehr darüber erfahren möchten, was eine Funktion macht, denken Sie daran, die Umschalt-
‫und Tabulatortaste zu drücken, um die Zeichenfolge zu lesen, die Ihnen einige Informationen darüber gibt, was eine Funktion tut.
‫Wenn Sie immer noch nicht weiterkommen, haben Sie natürlich keine Angst, danach zu suchen.
‫Rechts.
‫Sie werden auf Ressourcen wie Stack Overflow und die Dokumentation für Saikat Learn Pandas stoßen.
‫Und wenn Sie dann nach Informationen suchen und diese finden, kopieren Sie sie vielleicht von dort aus der
‫Dokumentation in Ihr Dupatta-Notizbuch.
‫Dann natürlich nochmal versuchen.
‫Denken Sie daran, dass Sie im Zweifelsfall den Code ausführen und wenn Sie immer noch nicht weiterkommen, keine Angst haben, eine Frage zu stellen.
‫Wenn Sie auf etwas sitzen, denken Sie: Oh, ich wünschte, ich wüsste die Antwort darauf und wundere mich, dass
‫ich sie nirgendwo finden kann.
‫Fragen Sie einfach.
‫Rechts.
‫Wenn Sie auf ein solches Problem stoßen, hat höchstwahrscheinlich jemand anderes ein ähnliches Problem.
‫Scheuen Sie sich also nicht zu fragen.
‫Habe die Frage gestellt.
‫Sie können zu Stapelüberlauf oder Zwietracht gehen oder woanders eine Frage stellen.
‫Scheuen Sie sich nie, eine Frage zu stellen.
‫In Ordung.
‫Warten wir also nicht länger.
‫Lassen Sie uns unseren Projektordner einrichten und in das zweite Projekt einsteigen.