‫Nu we een nieuw project beginnen, is het logisch om de stappen te nemen om een nieuw project te starten dat we hier
‫van plan zijn.
‫Wat we in deze video gaan doen, is een projectmap maken, onze gegevens gereedmaken, een omgeving maken en vervolgens
‫een Jupiter-notebook opstarten en ervoor zorgen dat we onze tools kunnen importeren zodat ze klaar zijn voor gebruik
‫voor onze probleem.
‫Dus laten we beginnen.
‫Ik ga naar mijn bureaublad.
‫Ik ga naar mijn machine learning-cursusmap die ik heb gebruikt.
‫Ik ga hier een nieuwe map van maken.
‫Ik ga bellen laten we Bulldozer Price bellen.
‫Voorspellingsproject, lekker simpel, en ik ga naar eventuele spelfouten.
‫Nee.
‫Mooi.
‫Dus we komen in deze FALDER.
‫Mooi.
‫We hebben een lege map.
‫Dus als we hierheen gaan.
‫We kunnen deze eraf halen om nu een projectmap voor de gegevens te maken.
‫Deze is een beetje anders.
‫We gaan naar Kagle om onze dataset op te halen, want wat het bulldozerprobleem is, als we naar Kagle dot
‫com bluebook gaan voor bulldozers.
‫Dit probleem waar we aan werken is ontstaan als een kabelwedstrijd.
‫Zo kunt u hier de veilingprijs voorspellen voor een stuk zwaar materieel, a. k. A. bulldozer.
‫Om nu een blauwboek voor bulldozers te maken, neem ik aan dat een blauwboek misschien historische verkoopgebeurtenissen of iets dergelijks betekent,
‫ik weet het niet helemaal zeker.
‫Dus als we hier kijken, zien we een overzicht van het project.
‫Toen deze competitie voor het eerst uitkwam, was er een prijzenpot van 10.000 dollar voor deze competitie.
‫En als je je afvraagt, hey, ik weet niet eens zeker wat Kagle is, nou, je
‫kunt je het voorstellen als het huis voor datawetenschappers, want Kaggle zit ook vol met verschillende competities, verschillende
‫datasets, verschillende notebooks en discussies, ook als enorm veel cursussen ook.
‫Carollers, een overvloed aan bronnen voor datawetenschappers als je je afvraagt wat de competities zijn.
‫Nou, dit is er een hier.
‫Wat er gebeurt, is dat een bedrijf een dataset publiceert en dan is het jouw taak om te zien hoe goed je het kunt modelleren of hoe goed
‫je een systeem kunt bouwen om het probleem dat ze posten op te lossen.
‫En daar gaan we in dit project aan werken.
‫We gaan de data downloaden, de dataset van de originele competitie, en dan gaan we
‫een heel project bouwen om uiteindelijk een machine learning-model te bouwen en we zullen zien hoe we op het
‫leaderboard zouden zijn beland .
‫Dus je kunt hier zien dat we wat scores hebben en dit zijn verschillende teams van mensen over de
‫hele wereld van datawetenschappers, net als jij.
‫Dus dat is wat we zullen hebben tegen het einde van dit project.
‫Maar we praten te veel.
‫Laten we de gegevens ophalen, zodat u hier eerder aan kunt komen.
‫Google dot com, schuine streep C voor concurrentie, schuine streep bluebook voor de gegevens van de bulldozer.
‫U kunt op deze download alles-link klikken.
‫Nu heb je een account nodig om in te loggen om deze gegevens te krijgen, maar aangezien ik al ben ingelogd,
‫ga ik het downloaden.
‫Ik kan zien dat het in mijn downloadmap gaat.
‫Dus we komen terug bij mijn bestandsbrowser.
‫Je kunt zien dat ik het hier al heb gedownload, maar dit gaat precies hetzelfde bestand
‫downloaden, zodat we het daar hebben.
‫We zouden het hier kunnen houden, maar aangezien we in onze projectmap werken, ga ik het verplaatsen
‫naar het bulldozerprijsvoorspellingsproject, de map die we zojuist hebben gemaakt.
‫Uw map kan dus een andere naam hebben.
‫Nu kan ik zeggen, ja, mooi.
‫We hebben ons zip-bestand.
‫Laten we dat uitpakken.
‫Prachtig.
‫En dat komt in een map met meer mappen ver weg.
‫We hebben trein, trein en geldige trein valencias manier.
‫En als je hier doorheen kijkt en je afvraagt wat er aan de hand is, wel, de volgende plek om te kijken is
‫terug in Kagle en kijk wat hier aan de hand is.
‫Dus we hebben een gegevensbeschrijving.
‫Wat ik zou kunnen doen is inzoomen.
‫Daar gaan we.
‫Knijp om te zoomen.
‫Kom op.
‫En je weet hoe je een computer moet gebruiken.
‫OK, dus dit is wat het ons vertelt.
‫De gegevens voor deze wedstrijd zijn opgesplitst in drie delen.
‫En weet je nog hoe ik zei dat dit een tijdreeksprobleem is?
‫Welnu, we hebben Train CSFI, dat gegevens bevat tot eind 2011, en dan hebben we Validus GSV,
‫de validatieset, die gegevens bevat van 1 januari 2012 tot 30 april 2012.
‫Nu merk je hier dat de validatieset gegevens heeft na de trainingsset, die uit 2011 komt.
‫We zullen dit bekijken als we ermee bezig zijn.
‫En dan tot slot de testdataset, die pas in de laatste week van de competitie wordt vrijgegeven.
‫Maar omdat deze competitie al voorbij is, hebben we toegang tot de test CSFI.
‫Het bevat gegevens na de validatieset.
‫Dus zie hier, de validatieset eindigt op 30 april 2012, terwijl deze doorgaat vanaf één
‫mei 2012.
‫Hm.
‫Oké, dit is wat informatie over de gegevens waarmee we gaan werken.
‫Er is ook een datadictionary, maar daar zullen we zo naar kijken.
‫Laten we teruggaan naar de foto waarmee we werkten.
‫En we kijken hier, proberen ASV te zien.
‫Wij leiden CSC op.
‫Het zit nog steeds in een zipbestand, dus we zullen die treinpunt CSFI uitpakken.
‫Prachtig.
‫Laat me CCSVI valideren.
‫OK, dus deze moet getraind en geldig zijn.
‫DSV in het ene bestand.
‫We zullen zo naar dat Majuba notitieboekje kijken.
‫We maken ons gewoon vertrouwd met de gegevens die we van Kagle hebben gedownload.
‫Dan kunnen we dat woordenboek zien.
‫OK, dat is vrij duidelijk wat dat zou kunnen zijn.
‫En dan is er nog de test CSFI.
‫Oké, dus dat hebben we.
‫Oké, laten we nu teruggaan naar onze projectmap waar we aan werken.
‫Wat ik zou kunnen doen, is deze create bij de mapnomenclatuur houden, wat een mooie naam is voor het naamgevingssysteem
‫dat we hebben gebruikt.
‫We kunnen een gegevensmap maken en al onze gegevens daarin plaatsen en dan kunnen we dit zipbestand
‫verwijderen omdat we daar een blauwboek voor bulldozes hebben.
‫Prachtig.
‫Nu hebben we een bestand om mee te werken.
‫Wij komen hier terug.
‫Bulldozer een prijsvoorspellingsproject, we hebben onze gegevens, laten we teruggaan naar onze workflow.
‫We hebben onze gegevens in onze projectmap.
‫Excellent.
‫De volgende is het creëren van een omgeving of verzameling tools met behulp van QandA.
‫Laten we dat doen.
‫En om dat te doen, moeten we terminal gebruiken.
‫Maak dit venster een beetje groter, dus ik ga de map veranderen in mijn bureaublad, waar
‫ik deze map opsla.
‫Kom terug in een termijn en verander ook de normale koers van het directorydeck,
‫en dan heb ik daarbinnen Bodos-prijsvoorspelling, geweldig.
‫En ga dus anders.
‫Het laat me zien dat ik deze gegevensmap heb, en dat is precies wat we daar hebben.
‫Prachtig.
‫En dus gaan we nu een omgeving maken zodat we dat kunnen doen met QandA create en omdat we
‫een kleine N-map willen maken.
‫Eigenlijk heb ik de prefix-tag nodig en we hebben dit in ons vorige project gezien, maar we gaan
‫hier een nieuwe omgeving creëren.
‫Dus laten we dat doen, zodat QandA een voorvoegsel maakt.
‫Eindig niet.
‫Ja, correct, en dan gaan we het Pandas, Numpty, matplotlib, Jupiter en psychic line geven omdat we in
‫lijn blijven met de tools die we willen gebruiken.
‫Dus panda's, matplotlib, numpty, Jupiter, veel landen, wat we gebruiken om deze omgeving te creëren.
‫En dus kan ik het niet leren.
‫Dus eens kijken of het werkt.
‫Mooi.
‫En we gaan op ja drukken.
‫En daar gaan we, dus ik laat dit ongeveer een minuutje glijden en ik kom terug als het klaar is.
‫Mooi.
‫Dus dat duurde ongeveer een minuut op mijn machine, het hangt af van hoe snel je
‫machine is of hoe snel je internetverbinding is, omdat QandA een paar dingen moet downloaden zodat we kunnen zien om deze
‫omgeving te activeren, wat we' eerder heb gezien, kunnen we hier een code gebruiken om gebruikers te activeren.
‫Daniel, desktop machine learning cursus, bulldozer prijsvoorspellingsproject M.
‫En als we terugkijken in onze map die we hebben gemaakt, hebben we een N-map die hier
‫al onze tools zal bevatten.
‫Dus laten we dat activeren en kijken of we een Jupiter-notebook klaar hebben voor gebruik, wat we niet zullen doen.
‫Maar we zullen een Jupiter-server opstarten zodat we in onze werkruimte aan de slag kunnen.
‫Desktop HTML-cursus schuine streep bulldozer prijsvoorspelling project schuine streep.
‫En.
‫Prachtig.
‫Dus je merkt hier dat de basis nu is veranderd naar dit herfstgedeelte hier en om te testen of we Jupiter hebben
‫geïnstalleerd, kunnen we Jupiter intypen.
‫Nee, weet wat dit gaat doen, is een server maken op onze lokale machine,
‫zoals deze computer hier met Jupiter, waar we Jupiter-notebooks kunnen starten en onze werkruimte in gebruik kunnen nemen.
‫Mooi, dus dat duurde ongeveer 30 seconden de eerste keer dat je het in een nieuwe omgeving startte, het kan
‫even duren om te laden.
‫Nu hebben we exact dezelfde map die we hebben gemaakt in onze bestandsverkenner of vinder, in mijn geval, op
‫Jupiter.
‫Prachtig.
‫En de manier waarop we kunnen testen of onze omgeving correct is ingesteld, zodat we kunnen gaan.
‫Nieuw notitieboekje.
‫Prachtig.
‫En om het snel te testen, gaan we numpties enpi importeren, we moeten controleren of we al onze tools
‫kunnen importeren.
‫Panda's als betaaldag import matplotlib Dopp Hyppolite als PLT import Escalon.
‫Nu, als het correct werkt, zou deze cel zonder fouten moeten werken.
‫Nogmaals, dit kan even duren als het de eerste keer is dat het in deze omgeving draait terwijl Conder
‫en Jupiter al deze gereedschappen voorbereiden.
‫Dus we wachten geduldig af terwijl dit doorloopt.
‫Mooi.
‫Dus nogmaals, op mijn machine duurde dat ongeveer 30 seconden of zo, misschien dichter bij een minuut.
‫Maar wat dit betekent is dat we onze tools klaar hebben voor gebruik.
‫Dus als we terugkomen op onze workflow, we hebben zojuist panda's matplotlib numpty geïmplodeerd en dus kon ik het leren.
‫En we werken met een dupatta-notebook en we hebben de stappen hier doorlopen.
‫Daarom hebben we een projectmap gemaakt.
‫We hebben onze gegevens van Kagle gedownload.
‫We hebben een omgeving gecreëerd die bestaat uit een verzameling tools.
‫We werken in een Juban, een notebook, en nu hebben we hier toegang tot deze tools.
‫Dus dit is wat we nu gaan doen, data-analyse, manipulatie en natuurlijk
‫eindigen met wat machine learning.
‫Nou, onze notebooks zijn klaar voor gebruik.
‫Hier werken we aan voor de komende video's.
‫Dus ik zie je dan.