‫Halo dan selamat datang kembali di proyek data terstruktur kedua kami.
‫Nah yang ini seru banget ya, karena kita akan memprediksi harga jual buldoser.
‫Siapa yang tidak suka buldoser?
‫Saya ingat ketika saya masih kecil, saya dulu memiliki semua traktor ini seperti truk Tonka dan biasa bermain
‫dengan mereka sepanjang waktu.
‫Dan yang ini sedikit berbeda.
‫Tentu saja, ini adalah masalah regresi karena kami mencoba memprediksi angka, a. k. A. harga jual buldoser.
‫Tapi apa yang akan kita lakukan adalah kita akan mengambil data dan dalam hal ini, data melihat emoji
‫jam kecil ini, ia memiliki komponen waktu di dalamnya.
‫Jadi itu berarti di proyek kami sebelumnya, tidak ada time series.
‫Itu hanya kumpulan data statis yang besar, sedangkan yang ini, ada komponen tanggal penjualan, yang berarti
‫buldoser telah terjual pada tanggal tertentu.
‫Jadi yang akan kami lakukan adalah menggunakan penjualan dari masa lalu untuk mencoba dan memprediksi penjualan di masa depan.
‫Dan itulah definisi masalah kami, benar, kami akan mengambil data kami, yang penuh dengan penjualan buldoser.
‫Kami mencoba memprediksi harga jual.
‫Dan maksud saya, Anda mungkin melihat mesin yang membuat Daniel tertarik.
‫Itu bukan buldoser.
‫Dan ya, tidak, sayangnya tidak ada emoji buldoser.
‫Namun itu mungkin pembaruan yang datang dari Apple, tetapi siapa yang tahu?
‫Jari disilangkan.
‫Tentu saja, kami akan menggunakan kerangka kerja pembelajaran mesin enam langkah kami.
‫Kita akan mulai dengan mendefinisikan masalah kita, yang tentu saja melihat apakah kita bisa memprediksi harga
‫jual buldoser.
‫Kita akan melihat beberapa data yang akan kita temukan dalam metrik evaluasi yang cocok untuk masalah kita.
‫Nah, kemudian lihat fitur datanya.
‫Kami tentu saja akan mencoba beberapa pembelajaran mesin, pemodelan, karena
‫bagaimanapun juga, itulah tujuan kami untuk membangun model pembelajaran mesin yang membantu kami memprediksi harga jual
‫buldoser dan selama seluruh sesi akan melakukan eksperimen.
‫Sekarang kita telah melihat alat apa yang dapat kita gunakan dan kita akan menggunakan kumpulan alat yang
‫sama persis yang kita gunakan dalam proyek data terstruktur sebelumnya, jadi kita akan memiliki panda, matplotlib dan numpty
‫untuk analisis data, akan berfungsi dalam notebook dupatta menggunakan lingkungan Kondor kami dan akan menggunakan Saikat belajar untuk pemodelan
‫pembelajaran mesin apa pun.
‫Sekarang, karena ini adalah proyek baru akan mendekatinya seolah-olah ini adalah proyek baru, kami memiliki langkah-langkah untuk
‫mengambil proyek baru di sini, tetapi kami telah melaluinya.
‫Kami punya komputer kami, kami telah mengunduh mini konda yang diinstal.
‫Di sinilah kita sekarang.
‫Kami memulai proyek baru.
‫Jadi kita akan membuat folder proyek baru.
‫Dan sekarang, tentu saja, karena kami menggunakan alat yang sama persis seperti yang
‫kami lakukan di proyek data terstruktur sebelumnya, Anda dapat menyelesaikan seluruh proyek ini, prediksi harga jual buldoser di
‫folder sebelumnya.
‫Namun, untuk kelengkapannya, kita akan membuat folder proyek baru atau mengunduh data kita dari Kagle.
‫Kita akan membahasnya sebentar lagi.
‫Akan menciptakan lingkungan yang menampung semua alat kami yang akan digunakan, kami menggunakan notebook Jupiter kami
‫karena ruang kerja kami akan melakukan analisis dan manipulasi data menggunakan alat numpty, panda, dan matplotlib kami
‫dan kemudian pembelajaran mesin menggunakan Saikat belajar.
‫Sekarang, tentu saja, jika Anda terjebak dan jangan khawatir, Anda mungkin akan terjebak sepanjang waktu, langkah-langkah
‫yang dapat Anda ambil adalah mengikuti kode sebaik mungkin.
‫Cobalah sendiri.
‫Ingat moto kami, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Kemudian jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang apa yang dilakukan suatu fungsi, ingatlah untuk menekan
‫shift dan tab untuk membaca string, yang akan memberi Anda beberapa informasi tentang apa yang sedang dilakukan suatu fungsi.
‫Jika Anda masih buntu, maka tentu saja jangan takut untuk mencarinya.
‫Benar.
‫Anda akan menemukan sumber daya seperti Stack Overflow dan dokumentasi untuk Saikat belajar panda.
‫Dan kemudian jika Anda mencari dan menemukan beberapa informasi, mungkin Anda menyalinnya dari sana, dari dokumentasi ke dalam
‫buku catatan dupatta Anda.
‫Kemudian tentu saja coba lagi.
‫Ingat, jika ragu, jalankan kodenya dan jika Anda masih buntu, jangan pernah takut untuk bertanya.
‫Jika Anda sedang duduk di atas sesuatu, Anda berpikir, Oh, saya berharap saya tahu jawabannya dan bertanya-tanya saya tidak
‫dapat menemukannya di mana pun.
‫Tanyakan saja.
‫Benar.
‫Jika Anda mengalami masalah seperti itu, kemungkinan besar ada orang lain yang mengalami masalah serupa.
‫Jadi jangan takut untuk bertanya.
‫Mengajukan pertanyaan.
‫Anda dapat pergi ke stack overflow atau discord atau di mana pun Anda dapat mengajukan pertanyaan.
‫Jangan pernah takut untuk bertanya.
‫Baik.
‫Dengan itu, mari kita tidak menunggu lebih lama lagi.
‫Mari kita siapkan folder proyek kita dan masuk ke proyek kedua.