‫Sekarang, karena kami memulai proyek baru, masuk akal untuk mengambil langkah-langkah dalam memulai proyek baru yang kami lakukan
‫di sini.
‫Apa yang akan kita lakukan dalam video ini adalah membuat folder proyek, menyiapkan data, membuat
‫lingkungan, lalu meluncurkan notebook Jupiter dan memastikan bahwa kita dapat mengimpor alat sehingga siap
‫digunakan untuk masalah.
‫Jadi mari kita mulai.
‫Aku akan pergi ke desktop saya.
‫Saya akan membuka folder kursus pembelajaran mesin yang telah saya gunakan.
‫Aku akan membuat folder baru yang satu ini.
‫Aku akan menelepon mari kita sebut Bulldozer Price.
‫Proyek prediksi, bagus dan sederhana, dan saya akan memperbaiki kesalahan ejaan.
‫Tidak.
‫Cantik.
‫Jadi kita akan masuk ke FALDER ini.
‫Cantik.
‫Kami mendapat folder kosong.
‫Jadi jika kita pergi ke sini.
‫Kita dapat melepas yang ini untuk membuat folder proyek sekarang untuk data.
‫Yang ini sedikit berbeda.
‫Kami akan pergi ke Kagle untuk mendapatkan kumpulan data kami, karena apa masalahnya buldoser, jika kami pergi ke Kagle
‫dot com bluebook untuk buldoser.
‫Sekarang, masalah yang sedang kami tangani ini berasal dari kompetisi kabel.
‫Jadi Anda bisa lihat di sini prediksi harga jual lelang untuk sebuah alat berat, a. k. A. buldoser.
‫Untuk membuat buku biru untuk buldoser sekarang saya berasumsi bahwa buku biru berarti mungkin peristiwa penjualan bersejarah atau
‫semacamnya, saya tidak sepenuhnya yakin.
‫Jadi jika kita melihat di sini, kita dapat melihat gambaran umum dari proyek tersebut.
‫Ketika kompetisi ini pertama kali keluar, ada kumpulan hadiah 10.000 dolar untuk kompetisi ini.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya, hei, saya bahkan tidak yakin apa itu Kagle, Anda dapat membayangkannya sebagai
‫rumah bagi para ilmuwan data karena Kaggle penuh dengan kompetisi yang berbeda, kumpulan data yang berbeda, buku
‫catatan dan diskusi yang berbeda, serta sebagai tumpukan kursus juga.
‫Carollers, banyak sumber daya untuk ilmuwan data jika Anda bertanya-tanya apa kompetisinya.
‫Nah, ini salah satunya.
‫Apa yang terjadi adalah perusahaan mungkin memposting kumpulan data dan kemudian menjadi tugas Anda untuk melihat seberapa baik Anda dapat memodelkannya atau seberapa
‫baik Anda dapat membangun sistem untuk memecahkan masalah yang mereka posting.
‫Dan itulah yang akan kita kerjakan dalam proyek ini.
‫Kami akan mengunduh data, kumpulan data dari kompetisi asli, dan kemudian kami akan
‫membangun seluruh proyek untuk akhirnya membangun model pembelajaran mesin dan kami akan melihat bagaimana kami akan berakhir
‫di papan peringkat .
‫Jadi Anda dapat melihat di sini kami memiliki beberapa skor dan ini adalah tim yang berbeda dari orang-orang
‫di seluruh dunia ilmuwan data seperti Anda.
‫Jadi itulah yang akan kita miliki pada akhir proyek ini.
‫Tapi kita terlalu banyak bicara.
‫Mari kita dapatkan datanya sehingga Anda bisa datang ke sini lebih awal.
‫Google dot com, slash C untuk kompetisi, slash bluebook untuk data buldoser.
‫Anda dapat mengklik tautan unduh semua ini.
‫Sekarang, Anda memerlukan akun untuk masuk untuk mendapatkan data ini, tetapi karena saya sudah masuk,
‫saya akan mengunduhnya.
‫Saya dapat melihat bahwa itu masuk ke folder unduhan saya.
‫Jadi kita kembali ke browser file saya.
‫Anda dapat melihat bahwa saya sebenarnya sudah mengunduhnya di sini, tetapi ini hanya akan mengunduh file yang
‫sama persis sehingga kami memilikinya di sana.
‫Sekarang, kita dapat menyimpannya di sini, tetapi karena kita sedang mengerjakan folder proyek kita, saya akan memindahkannya ke
‫dalam proyek prediksi harga bulldozer, folder yang baru saja kita buat.
‫Jadi folder Anda mungkin diberi nama yang berbeda.
‫Sekarang saya bisa bilang, ya, cantik.
‫Kami punya file zip kami.
‫Mari kita buka ritsletingnya.
‫Hebat.
‫Dan itu masuk ke folder lebih banyak folder jauh.
‫Kami memiliki kereta api, kereta api, dan kereta api valencias yang valid.
‫Dan jika Anda melihat melalui ini bertanya-tanya apa yang terjadi, baik, tempat berikutnya untuk melihat kembali di Kagle
‫dan dan melihat apa yang terjadi di sini.
‫Jadi kita punya deskripsi data.
‫Apa yang mungkin saya lakukan adalah memperbesar.
‫Di sana kita pergi.
‫Cubit untuk memperbesar.
‫Ayo.
‫Dan Anda tahu cara menggunakan komputer.
‫OK, jadi ini yang memberitahu kita.
‫Data untuk kompetisi ini dibagi menjadi tiga bagian.
‫Dan ingat bagaimana saya mengatakan bahwa ini adalah masalah deret waktu?
‫Nah, kita punya Train CSFI, yang berisi data hingga akhir tahun 2011, lalu kita punya Validus GSV, yang
‫merupakan set validasi, yang berisi data dari 1 Januari 2012 hingga 30 April 2012.
‫Sekarang, Anda perhatikan di sini bahwa set validasi memiliki data setelah set pelatihan, yaitu dari 2011.
‫Kita akan melihat ini ketika kita sedang mengerjakannya.
‫Dan terakhir, kumpulan data pengujian, yang tidak akan dirilis hingga minggu terakhir kompetisi.
‫Tapi karena kompetisi ini sudah berlalu, kami sudah mendapat akses ke CSFI tes.
‫Ini berisi data setelah set validasi.
‫Jadi lihat di sini, set validasi berakhir pada 30 April 2012, sedangkan yang ini berlanjut mulai satu
‫Mei 2012.
‫Hmm.
‫Oke, jadi ini adalah beberapa informasi di sini tentang data yang akan kita kerjakan.
‫Ada juga kamus data, tapi kita akan melihatnya sebentar lagi.
‫Mari kembali ke foto yang sedang kita kerjakan.
‫Dan kami melihat di sini, mencoba dan melihat ASV.
‫Kami melatih CSC.
‫Itu masih dalam file zip, jadi kami akan mengekstrak CSFI titik kereta itu.
‫Hebat.
‫Biarkan saya pergi memvalidasi CCSVI.
‫Oke, jadi yang satu ini harus dilatih dan valid.
‫DSV dalam satu file.
‫Kita akan melihat buku catatan Majuba itu sebentar lagi.
‫Kami hanya membiasakan diri dengan data yang telah kami unduh dari Kagle.
‫Kemudian kita bisa melihat kamus data.
‫OK, itu cukup jelas apa yang mungkin.
‫Dan kemudian ada tes CSFI.
‫OK, jadi kita punya itu.
‫Baiklah, sekarang mari kita kembali ke folder proyek yang sedang kita kerjakan.
‫Apa yang mungkin saya lakukan adalah menempelkan create ini dengan nomenklatur folder, yang merupakan nama bagus untuk sistem penamaan
‫yang telah kita gunakan.
‫Kita mungkin membuat folder data dan hanya meletakkan semua data kita di sana dan kemudian kita dapat menghapus file
‫zip ini karena kita punya bluebook untuk buldoser di sana.
‫Hebat.
‫Sekarang kita punya file untuk dikerjakan.
‫Kami kembali ke sini.
‫Buldoser proyek prediksi harga, kami sudah mendapatkan data kami, mari kembali ke alur kerja kami.
‫Kami punya data kami di folder proyek kami.
‫Bagus sekali.
‫Berikutnya adalah membuat lingkungan atau kumpulan alat menggunakan QandA.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Dan untuk melakukan itu, kita harus menggunakan terminal.
‫Buat jendela ini sedikit lebih besar, jadi saya akan mengubah direktori ke desktop saya, di mana
‫saya menyimpan folder ini.
‫Kembalilah dalam jangka waktu tertentu dan ubah kursus normal teratas dek direktori, dan kemudian dalam waktu
‫itu saya punya prediksi harga Bodos, bagus.
‫Dan pergi yang lain.
‫Ini menunjukkan kepada saya bahwa saya memiliki folder data ini, yang persis seperti yang kami dapatkan di sana.
‫Hebat.
‫Dan sekarang kita akan membuat lingkungan sehingga kita dapat melakukannya dengan QandA create dan karena kita ingin
‫membuat folder N kecil.
‫Sebenarnya, saya memerlukan tag awalan dan kita telah melihat ini di proyek sebelumnya, tetapi kita akan
‫membuat lingkungan baru di sini.
‫Jadi mari kita lakukan itu sehingga QandA membuat awalan.
‫Jangan berakhir.
‫Ya, benar, dan kemudian kami akan memberikannya Pandas, Numpty, matplotlib, Jupiter, dan garis psikis karena kami
‫tetap sesuai dengan alat yang ingin kami gunakan.
‫Jadi panda, matplotlib, numpty, Jupiter, banyak negara, yang kami gunakan untuk menciptakan lingkungan ini.
‫Dan jadi saya tidak bisa belajar.
‫Jadi mari kita lihat apakah itu berhasil.
‫Cantik.
‫Dan kita akan menekan ya.
‫Dan begitulah, jadi saya akan membiarkan ini meluncur sekitar satu menit atau lebih dan saya akan kembali setelah selesai.
‫Cantik.
‫Jadi itu memakan waktu sekitar satu menit di mesin saya, itu akan tergantung pada seberapa
‫cepat mesin Anda atau seberapa cepat koneksi Internet Anda, karena QandA harus mengunduh beberapa hal sehingga kami dapat melihat untuk
‫mengaktifkan lingkungan ini, yang kami' telah melihat sebelumnya, kita dapat menggunakan kode di sini untuk mengaktifkan pengguna.
‫Daniel, kursus pembelajaran mesin desktop, proyek prediksi harga buldoser M.
‫Dan jika kita melihat kembali ke folder yang kita buat, kita punya folder N yang di sini
‫akan berisi semua alat kita.
‫Jadi mari kita aktifkan itu dan lihat apakah kita punya notebook Jupiter yang siap digunakan, yang mana tidak.
‫Tapi kami akan memulai server Jupiter sehingga kami bisa memulai di ruang kerja kami.
‫Proyek prediksi harga buldoser kursus HTML Desktop slash.
‫Dan.
‫Hebat.
‫Jadi Anda perhatikan di sini bahwa alasnya sekarang telah berubah menjadi bagian jatuh di sini dan untuk menguji apakah kita telah memasang
‫Jupiter, kita dapat mengetikkan Jupiter.
‫Tidak, tahu apa yang akan dilakukan adalah membuat servis di mesin lokal kita, seperti komputer
‫ini di sini yang menjalankan Jupiter, di mana kita dapat memulai notebook Jupiter dan menyiapkan dan menjalankan ruang kerja kita.
‫Indah, sehingga membutuhkan waktu sekitar 30 detik saat pertama kali Anda menjalankannya di lingkungan baru, mungkin perlu
‫sedikit waktu untuk memuatnya.
‫Sekarang kami memiliki folder yang sama persis dengan yang kami buat di file explorer atau finder kami, dalam kasus saya, di
‫Jupiter.
‫Hebat.
‫Dan cara kita dapat menguji untuk melihat apakah lingkungan kita sudah diatur dengan benar sehingga kita bisa pergi.
‫Buku catatan baru.
‫Hebat.
‫Dan untuk mengujinya dengan cepat, kita akan mengimpor numpties enpi, kita perlu memeriksa apakah kita dapat mengimpor semua
‫alat kita.
‫Panda sebagai gajian import matplotlib Dopp Hyppolite sebagai PLT import Escalon.
‫Sekarang, jika berfungsi dengan benar, sel ini akan berjalan tanpa kesalahan.
‫Sekarang, sekali lagi, ini mungkin memakan waktu cukup lama jika ini pertama kalinya berjalan di lingkungan ini saat Conder
‫dan Jupiter menyiapkan semua alat ini.
‫Jadi kita hanya akan menunggu dengan sabar sementara ini berjalan.
‫Cantik.
‫Jadi sekali lagi, di mesin saya, itu memakan waktu sekitar 30 detik atau lebih, mungkin lebih dekat ke satu menit.
‫Tapi apa artinya ini adalah kami telah menyiapkan alat kami untuk digunakan.
‫Jadi jika kita kembali ke alur kerja kita, kita baru saja meledakkan panda matplotlib numpty dan jadi saya bisa belajar.
‫Dan kami sedang mengerjakan notebook dupatta dan kami telah melalui langkah-langkah di sini.
‫Jadi kami telah membuat folder proyek.
‫Kami telah mengunduh data kami dari Kagle.
‫Kami telah menciptakan lingkungan yang merupakan kumpulan alat.
‫Kami sedang bekerja di Juban, notebook, dan sekarang kami memiliki akses ke alat ini di sini.
‫Jadi inilah yang akan kita lakukan sekarang, analisis data, manipulasi, dan, tentu saja,
‫diakhiri dengan beberapa pembelajaran mesin.
‫Nah, buku catatan kami siap digunakan.
‫Inilah yang sedang kami kerjakan untuk beberapa video berikutnya.
‫Jadi saya akan melihat Anda kemudian.