‫Maintenant, puisque nous commençons un nouveau projet, il est logique de prendre les mesures nécessaires pour démarrer un nouveau
‫projet jusqu'ici.
‫Ce que nous allons faire dans cette vidéo, c'est créer un dossier de projet, préparer nos données, créer un environnement, puis
‫lancer un notebook Jupiter et nous assurer que nous pouvons importer nos outils afin qu'ils soient prêts à être
‫utilisés pour notre problème.
‫Alors, commençons.
‫Je vais aller sur mon bureau.
‫Je vais accéder à mon dossier de cours d'apprentissage automatique que j'ai utilisé.
‫Je vais créer un nouveau dossier sur celui-ci.
‫Je vais appeler, appelons Bulldozer Price.
‫Projet de prédiction, sympa et simple, et j'irai à toutes les fautes d'orthographe.
‫Non.
‫Beau.
‫Nous allons donc entrer dans ce FALDER.
‫Beau.
‫Nous avons un dossier vide.
‫Donc si nous allons ici.
‫Nous pouvons retirer celui-ci pour créer un dossier de projet maintenant pour les données.
‫Celui-ci est un peu différent.
‫Nous allons aller à Kagle pour obtenir notre ensemble de données, car quel est le problème du bulldozer, si nous allons à Kagle
‫dot com bluebook pour les bulldozers.
‫Maintenant, ce problème sur lequel nous travaillons a pour origine une compétition de câble.
‫Vous pouvez donc voir ici prédire le prix de vente aux enchères d'une pièce d'équipement lourd, a. k. une. bulldozer.
‫Pour créer un livre bleu pour bulldozer maintenant, je suppose qu'un livre bleu signifie peut-être des événements de vente historiques ou quelque chose comme ça,
‫je ne suis pas tout à fait sûr.
‫Donc, si nous regardons ici, nous pouvons voir un aperçu du projet.
‫Lorsque ce concours est sorti pour la première fois, il y avait un prize pool de 10 000 dollars pour ce concours.
‫Et si vous vous demandez, hé, je ne suis même pas sûr de ce qu'est Kagle, eh bien,
‫vous pouvez l'imaginer comme la maison des scientifiques des données parce que Kaggle regorge de différentes compétitions, différents ensembles de
‫données, différents cahiers et discussions, ainsi ainsi que des tas de cours.
‫Carollers, une pléthore de ressources pour les data scientists si vous vous demandez quelles sont les compétitions.
‫Eh bien, c'est un ici.
‫Ce qui se passe, c'est qu'une entreprise peut publier un ensemble de données, puis ce sera votre travail de voir dans quelle mesure vous pouvez le modéliser ou
‫dans quelle mesure vous pouvez créer un système pour résoudre le problème qu'ils publient.
‫Et c'est ce sur quoi nous allons travailler dans ce projet.
‫Nous allons télécharger les données, l'ensemble de données de la compétition d'origine, puis nous
‫allons construire un projet entier pour finir par construire un modèle d'apprentissage automatique et nous verrons comment nous aurions
‫fini dans le classement .
‫Vous pouvez donc voir ici que nous avons des scores et qu'il s'agit de différentes équipes de
‫scientifiques du monde des données comme vous.
‫C'est donc ce que nous aurons à la fin de ce projet.
‫Mais on parle trop.
‫Récupérons les données pour que vous puissiez y venir plus tôt.
‫Google dot com, slash C pour la concurrence, slash bluebook pour les données du bulldozer.
‫Vous pouvez cliquer sur ce lien de téléchargement complet.
‫Maintenant, vous aurez besoin d'un compte pour vous connecter pour obtenir ces données, mais comme je suis déjà connecté, je
‫vais le télécharger.
‫Je peux voir qu'il va dans mon dossier de téléchargements.
‫Nous revenons donc à mon navigateur de fichiers.
‫Vous pouvez voir que je l'ai déjà téléchargé ici, mais cela va juste télécharger exactement le même
‫fichier pour que nous l'ayons là.
‫Maintenant, nous pourrions le garder ici, mais puisque nous travaillons dans notre dossier de projet, je vais le déplacer dans le projet
‫de prévision des prix du bulldozer, le dossier que nous venons de créer.
‫Votre dossier peut donc porter un nom différent.
‫Maintenant, je peux dire, ouais, magnifique.
‫Nous avons notre fichier zip.
‫Décompressons ça.
‫Merveilleux.
‫Et cela vient dans un dossier de plusieurs dossiers loin.
‫Nous avons un train, un train et un train valable pour Valence.
‫Et si vous les parcourez en vous demandant ce qui se passe, eh bien, le prochain endroit où regarder est de
‫retour à Kagle et voir ce qui se passe ici.
‫Nous avons donc une description des données.
‫Ce que je pourrais faire, c'est zoomer.
‫On y va.
‫Pincer pour zoomer.
‫Allez.
‫Et vous savez utiliser un ordinateur.
‫OK, donc c'est ce qu'il nous dit.
‫Les données de ce concours sont divisées en trois parties.
‫Et rappelez-vous comment j'ai dit qu'il s'agissait d'un problème de série temporelle ?
‫Eh bien, nous avons Train CSFI, qui contient des données jusqu'à la fin de 2011, puis nous avons Validus GSV, qui
‫est l'ensemble de validation, qui contient des données du 1er janvier 2012 au 30 avril 2012.
‫Maintenant, vous remarquez ici que l'ensemble de validation contient des données après l'ensemble d'apprentissage, qui date de 2011.
‫Nous verrons cela lorsque nous y travaillerons.
‫Et puis enfin, l'ensemble de données de test, qui ne sera publié que la dernière semaine de la compétition.
‫Mais comme ce concours est déjà passé, nous avons accès au test CSFI.
‫Il contient des données après l'ensemble de validation.
‫Alors voyez ici, l'ensemble de validation se termine le 30 avril 2012, alors que celui-ci se poursuit à partir du 1er
‫mai 2012.
‫Hmm.
‫D'accord, voici quelques informations sur les données avec lesquelles nous allons travailler.
‫Il existe également un dictionnaire de données, mais nous y verrons dans une seconde.
‫Revenons à la photo avec laquelle nous travaillions.
‫Et nous regardons ici, essayons de voir ASV.
‫Nous formons le SCC.
‫C'est toujours dans un fichier zip, nous allons donc décompresser ce point de train CSFI.
‫Merveilleux.
‫Je vais valider CCSVI.
‫OK, donc celui-ci doit être formé et valide.
‫DSV dans un seul fichier.
‫Nous allons jeter un œil à ce cahier de Majuba dans une minute.
‫Nous sommes en train de nous familiariser avec les données que nous avons téléchargées depuis Kagle.
‫Ensuite, nous pouvons voir le dictionnaire de données.
‫OK, c'est assez explicite ce que cela pourrait être.
‫Et puis il y a le test CSFI.
‫OK, donc nous l'avons.
‫Très bien, revenons maintenant à notre dossier de projet sur lequel nous travaillons.
‫Ce que je pourrais faire, c'est mettre cette création en respectant la nomenclature des dossiers, qui est un nom fantaisiste pour le système
‫de nommage que nous utilisons.
‫Nous pouvons créer un dossier de données et simplement y mettre toutes nos données, puis nous pouvons supprimer ce fichier zip
‫car nous avons un livre bleu pour les bulldozes là-dedans.
‫Merveilleux.
‫Nous avons maintenant un fichier avec lequel travailler.
‫Nous revenons ici.
‫Bulldozer un projet de prévision des prix, nous avons nos données, revenons à notre flux de travail.
‫Nous avons nos données dans notre dossier de projet.
‫Excellent.
‫La prochaine étape consiste à créer un environnement ou une collection d'outils à l'aide de QandA.
‫Faisons cela.
‫Et pour ce faire, nous allons devoir utiliser un terminal.
‫Agrandissez un peu cette fenêtre, je vais donc changer de répertoire sur mon bureau, où
‫je stocke ce dossier.
‫Revenez dans un trimestre et changez également le cours normal supérieur de la plate-forme de répertoire, puis à l'intérieur
‫de cela, j'ai une prévision de prix Bodos, magnifique.
‫Et donc va ailleurs.
‫Cela me montre que j'ai ce dossier de données, qui est exactement ce que nous avons là.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, nous allons créer un environnement pour pouvoir le faire avec QandA create et parce que nous voulons
‫créer un petit dossier N.
‫En fait, j'ai besoin de la balise de préfixe et nous l'avons vu dans notre projet précédent, mais nous
‫allons créer un nouvel environnement ici.
‫Alors faisons-le pour que QandA crée un préfixe.
‫Ne terminez pas.
‫Oui, correct, et puis nous allons lui donner Pandas, Numpty, matplotlib, Jupiter et la ligne psychique parce que nous
‫restons en ligne avec les outils que nous voulons utiliser.
‫Donc pandas, matplotlib, numpty, Jupiter, de nombreux pays, ce que nous utilisons pour créer cet environnement.
‫Et donc je ne peux pas apprendre.
‫Voyons donc si cela fonctionne.
‫Beau.
‫Et nous allons appuyer sur oui.
‫Et voilà, je vais laisser cette diapositive pendant environ une minute et je reviendrai une fois que ce sera terminé.
‫Beau.
‫Cela a donc pris environ une minute sur ma machine, cela dépendra de la vitesse de votre
‫machine ou de la vitesse de votre connexion Internet, car QandA doit télécharger quelques éléments afin que nous puissions voir pour activer
‫cet environnement, que nous ' ve vu auparavant, nous pouvons utiliser un code ici pour activer les utilisateurs.
‫Daniel, cours d'apprentissage automatique sur ordinateur, projet de prévision des prix du bulldozer M.
‫Et si nous regardons en arrière dans notre dossier que nous avons créé, nous avons un dossier N
‫qui contiendra tous nos outils.
‫Alors activons cela et voyons si nous avons un ordinateur portable Jupiter prêt à l'emploi, ce que nous ne ferons pas.
‫Mais nous allons démarrer un serveur Jupiter afin que nous puissions commencer dans notre espace de travail.
‫Barre oblique de projet de prévision de prix de bulldozer de barre oblique de cours HTML de bureau.
‫Et.
‫Merveilleux.
‫Vous remarquez donc ici que la base a maintenant changé pour cette partie d'automne ici et pour tester si nous avons installé
‫Jupiter, nous pouvons taper Jupiter.
‫Non, sachez ce que cela va faire, c'est créer un service sur notre machine locale, comme cet
‫ordinateur exécutant Jupiter ici, c'est là que nous pouvons démarrer les notebooks Jupiter et mettre notre espace de travail en service.
‫Beau, donc cela a pris environ 30 secondes la première fois que vous l'exécutez dans un nouvel environnement, le chargement peut
‫prendre un peu de temps.
‫Maintenant, nous avons exactement le même dossier que nous avons créé dans notre explorateur ou Finder de fichiers, dans mon cas, sur
‫Jupiter.
‫Merveilleux.
‫Et la façon dont nous pouvons tester pour voir si notre environnement est configuré correctement afin que nous puissions y aller.
‫Nouveau cahier.
‫Merveilleux.
‫Et pour le tester rapidement, on va aller importer numpties enpi, il faut vérifier qu'on peut importer tous
‫nos outils.
‫Pandas comme importation sur salaire matplotlib Dopp Hyppolite comme importation PLT Escalon.
‫Maintenant, si cela fonctionne correctement, cette cellule devrait s'exécuter sans aucune erreur.
‫Maintenant, encore une fois, cela peut prendre un peu de temps si c'est la première fois dans cet environnement, car
‫Conder et Jupiter préparent tous ces outils.
‫Nous allons donc attendre patiemment pendant que cela se déroule.
‫Beau.
‫Encore une fois, sur ma machine, cela a pris environ 30 secondes, peut-être plus d'une minute.
‫Mais cela signifie que nous avons nos outils prêts à l'emploi.
‫Donc, si nous revenons à notre flux de travail, nous venons d'imploser des pandas matplotlib numpty et je pourrais donc apprendre.
‫Et nous travaillons dans un cahier dupatta et nous avons parcouru les étapes ici.
‫Nous avons donc créé un dossier de projet.
‫Nous avons téléchargé nos données depuis Kagle.
‫Nous avons créé un environnement qui est une collection d'outils.
‫Nous travaillons dans un Juban, un cahier, et maintenant nous avons accès à ces outils ici.
‫C'est donc ce que nous allons faire maintenant, l'analyse des données, la manipulation et, bien sûr,
‫terminer avec un peu d'apprentissage automatique.
‫Eh bien, nos cahiers sont prêts à partir.
‫C'est ce sur quoi nous travaillons pour les prochaines vidéos.
‫Alors je te verrai alors.