‫Xin chào và chào mừng trở lại với Dự án dữ liệu có cấu trúc thứ hai của chúng tôi.
‫Bây giờ điều này thực sự thú vị, phải không, bởi vì chúng tôi sẽ dự đoán giá bán của máy ủi.
‫Ai mà không yêu máy ủi?
‫Tôi nhớ khi còn nhỏ, tôi đã từng có những chiếc máy kéo như xe tải Tonka, và chơi
‫với chúng lúc nào không hay.
‫Và cái này hơi khác một chút.
‫Tất nhiên, đó là một vấn đề hồi quy vì chúng tôi đang cố gắng dự đoán một số a. k. giá bán máy
‫ủi.
‫Nhưng những gì chúng tôi sẽ làm là chúng tôi sẽ lấy dữ liệu và trong trường hợp này, dữ liệu, hãy xem biểu
‫tượng cảm xúc đồng hồ nhỏ này, nó có một thành phần thời gian.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là trong dự án trước đây của chúng tôi không có chuỗi thời gian.
‫Nó chỉ là một tập dữ liệu tĩnh lớn.
‫Trong khi cái này có thành phần ngày bán, có nghĩa là máy ủi đã được bán vào một ngày nhất
‫định.
‫Và những gì chúng tôi đang làm là sử dụng doanh số bán hàng từ quá khứ để thử và dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.
‫Và đó là định nghĩa vấn đề của chúng ta, phải không?
‫Có phải chúng tôi sẽ lấy dữ liệu của chúng tôi, trong đó có đầy đủ các doanh số bán máy ủi.
‫Chúng tôi đang cố gắng dự đoán giá bán.
‫Và tôi có nghĩa là, bạn có thể đang nhìn vào điều này.
‫Hãy tưởng tượng đi, đó là một chiếc máy kéo, Daniel, đó không phải là một chiếc máy ủi.
‫Và đúng vậy, tôi biết không có biểu tượng cảm xúc xe ủi đất, thật đáng buồn, đó có thể là một bản cập nhật đến từ Apple, nhưng ai
‫biết được?
‫Ngón tay bắt chéo.
‫Tất nhiên, chúng tôi sẽ sử dụng khung học máy sáu bước của chúng tôi.
‫Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách xác định vấn đề của mình, tất nhiên là xem liệu chúng ta có thể dự đoán được giá bán
‫của máy ủi hay không.
‫Chúng tôi sẽ xem xét một số dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ tìm một số liệu đánh giá phù hợp với vấn đề của chúng tôi, sau đó sẽ xem xét các tính
‫năng của dữ liệu.
‫Tất nhiên, chúng tôi sẽ thử một số mô hình học máy vì sau cùng, đó là mục tiêu
‫của chúng tôi là xây dựng một mô hình học máy giúp chúng tôi dự đoán giá bán của máy ủi.
‫Và trong toàn bộ phiên, chúng tôi sẽ thực hiện các thử nghiệm.
‫Bây giờ chúng tôi đã thấy những công cụ nào chúng tôi có thể sử dụng và chúng tôi sẽ sử dụng chính bộ công cụ mà chúng tôi sử
‫dụng trong dự án dữ liệu có cấu trúc trước đó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ có gấu trúc, bản đồ, âm mưu, lib và numpy để phân tích dữ liệu sẽ hoạt động trong sổ
‫ghi chép Jupyter bằng cách sử dụng môi trường chung cư của chúng tôi và chúng tôi sẽ sử dụng socket learning cho bất kỳ mô hình học máy nào.
‫Bây giờ vì đây là một dự án mới sẽ tiếp cận nó như thể nó là một dự án mới.
‫Chúng tôi có các bước để thực hiện trong một dự án mới ở đây.
‫Nhưng chúng tôi đã trải qua những điều này.
‫Chúng tôi đã có máy tính của mình, chúng tôi đã tải xuống Mini Conda đã được cài đặt.
‫Đây là nơi chúng ta đang ở bây giờ.
‫Chúng tôi đang bắt đầu một dự án mới, vì vậy chúng tôi sẽ tạo một thư mục dự án mới.
‫Và bây giờ, tất nhiên, bởi vì chúng tôi đang sử dụng các công cụ giống hệt như những gì chúng tôi đã
‫làm trong Dự án dữ liệu có cấu trúc trước đó, bạn có thể hoàn thành toàn bộ dự án này, dự đoán giá bán xe ủi đất trong
‫thư mục trước đó.
‫Tuy nhiên, để hoàn thiện, chúng ta sẽ tạo một thư mục dự án mới.
‫Chúng tôi sẽ tải xuống dữ liệu của mình từ Kaggle.
‫Chúng tôi sẽ đạt được điều đó trong một giây.
‫Chúng tôi sẽ tạo ra một môi trường chứa tất cả các công cụ của chúng tôi sẽ sử dụng.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng Máy tính xách tay Jupyter của mình vì không gian làm việc của chúng tôi sẽ thực hiện phân tích và thao tác dữ liệu
‫bằng cách sử dụng các công cụ lib của gấu trúc và bản đồ, sau đó học máy bằng cách sử dụng tâm linh học.
‫Bây giờ, tất nhiên, nếu bạn gặp khó khăn và đừng lo lắng, có thể bạn sẽ làm được.
‫Tôi bị mắc kẹt mọi lúc.
‫Các bước bạn có thể thực hiện là tuân theo mã tốt nhất có thể.
‫Hãy thử nó cho chính mình.
‫Hãy nhớ phương châm của chúng tôi Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Sau đó, nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về chức năng đang hoạt động, hãy nhớ nhấn phím shift
‫và tab để đọc chuỗi doc, điều này sẽ cung cấp cho bạn một số thông tin về chức năng đang làm gì.
‫Nếu bạn vẫn còn mắc kẹt, thì tất nhiên, đừng ngại tìm kiếm nó.
‫Đúng.
‫Bạn sẽ tìm thấy các tài nguyên như StackOverflow và tài liệu về gấu trúc lốc xoáy.
‫Và sau đó, nếu bạn đã tìm kiếm nó và bạn tìm thấy một số thông tin, có thể bạn sao chép nó từ
‫tài liệu vào Máy tính xách tay Jupyter của mình.
‫Sau đó, tất nhiên, hãy thử lại.
‫Hãy nhớ, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Và nếu bạn vẫn còn bế tắc, đừng bao giờ ngại đặt câu hỏi.
‫Nếu bạn đang ngồi trên một cái gì đó và bạn nghĩ, Ồ, tôi ước gì tôi biết câu trả lời cho điều này, tôi tự hỏi,
‫tôi không thể tìm thấy nó ở đâu.
‫Chỉ cần hỏi, phải không?
‫Nếu bạn đang gặp phải một vấn đề như vậy, rất có thể ai đó đang gặp phải vấn đề tương
‫tự.
‫Vì vậy, đừng ngại hỏi.
‫Đăng một câu hỏi.
‫Bạn có thể vào StackOverflow hoặc Discord hoặc bất kỳ nơi nào khác.
‫Bạn có thể hỏi một câu hỏi.
‫Đừng bao giờ sợ đặt một câu hỏi.
‫Được rồi.
‫Với điều đó đã được nói, chúng ta đừng chờ đợi thêm nữa.
‫Hãy thiết lập thư mục dự án của chúng ta và tham gia vào dự án thứ hai này.