‫Ora, dal momento che stiamo iniziando un nuovo progetto, ha senso fare i passi per iniziare un nuovo progetto che stiamo
‫facendo qui.
‫Quello che faremo in questo video è creare una cartella di progetto, preparare i nostri dati, creare un ambiente e quindi
‫avviare un notebook Jupiter e assicurarci di poter importare i nostri strumenti in modo che siano pronti per l'uso
‫per il nostro problema.
‫Quindi iniziamo.
‫Vado al mio desktop.
‫Vengo alla cartella del mio corso di machine learning che ho utilizzato.
‫Ho intenzione di creare una nuova cartella su questo.
‫Chiamerò, chiamiamo Bulldozer Price.
‫Progetto di previsione, bello e semplice, e andrò a eventuali errori di ortografia.
‫No.
‫Bellissimo.
‫Quindi entreremo in questo FALDER.
‫Bellissimo.
‫Abbiamo una cartella vuota.
‫Quindi se andiamo qui.
‫Possiamo togliere questo per creare la cartella del progetto ora per i dati.
‫Questo è un po' diverso.
‫Andremo a Kagle per ottenere il nostro set di dati, perché qual è il problema del bulldozer, se andiamo a Kagle
‫dot com bluebook per i bulldozer.
‫Ora, questo problema su cui stiamo lavorando è nato come una competizione via cavo.
‫Quindi puoi vedere qui prevedere il prezzo di vendita all'asta per un pezzo di attrezzatura pesante, a. K. un. bulldozer.
‫Per creare un libro blu per bulldozer ora presumo che un libro blu significhi forse eventi di vendita storici o qualcosa del
‫genere, non ne sono del tutto sicuro.
‫Quindi, se guardiamo qui, possiamo vedere una panoramica del progetto.
‫Quando questo concorso è uscito per la prima volta, c'era un montepremi di 10.000 dollari per questo concorso.
‫E se ti stai chiedendo, ehi, non sono nemmeno sicuro di cosa sia Kagle, beh, puoi immaginarlo
‫come la casa per gli scienziati dei dati perché Kaggle è pieno di diverse competizioni, diversi set di dati,
‫diversi taccuini e discussioni, nonché come un mucchio di corsi pure.
‫Carollers, una pletora di risorse per gli scienziati dei dati se ti stai chiedendo quali sono le competizioni.
‫Bene, questo è uno qui.
‫Quello che succede è che un'azienda potrebbe pubblicare un set di dati e poi sarà compito tuo vedere quanto bene puoi modellarlo o quanto
‫bene puoi costruire un sistema per risolvere il problema che stanno pubblicando.
‫Ed è quello su cui lavoreremo in questo progetto.
‫Scaricheremo i dati, il set di dati dalla competizione originale, e poi costruiremo un
‫intero progetto per finire con la costruzione di un modello di apprendimento automatico e vedremo come saremmo
‫finiti in classifica .
‫Quindi puoi vedere qui che abbiamo alcuni punteggi e questi sono diversi team di persone in tutto il
‫mondo dei data scientist proprio come te.
‫Quindi questo è quello che avremo alla fine di questo progetto.
‫Ma stiamo parlando troppo.
‫Prendiamo i dati in modo che tu possa arrivare a questo prima.
‫Google dot com, barra C per la concorrenza, barra bluebook per i dati del bulldozer.
‫Puoi fare clic su questo link per scaricare tutto.
‫Ora, avrai bisogno di un account per accedere per ottenere questi dati, ma poiché ho già effettuato
‫l'accesso, lo scaricherò.
‫Vedo che sta andando nella mia cartella dei download.
‫Quindi torniamo al mio browser di file.
‫Puoi vedere che in realtà l'ho già scaricato qui, ma questo scaricherà esattamente lo stesso
‫file in modo da averlo lì.
‫Ora, potremmo tenerlo qui, ma poiché stiamo lavorando nella nostra cartella del progetto, lo sposterò nel progetto di
‫previsione dei prezzi del bulldozer, la cartella che abbiamo appena creato.
‫Quindi la tua cartella potrebbe avere un nome diverso.
‫Ora posso dire, sì, bellissimo.
‫Abbiamo il nostro file zip.
‫Apriamolo.
‫Meraviglioso.
‫E questo entra in una cartella di più cartelle lontane.
‫Abbiamo treno, treno e treno valido modo valencias.
‫E se stai guardando attraverso questi chiedendoti cosa sta succedendo, beh, il prossimo posto dove guardare è
‫a Kagle e vedere cosa sta succedendo qui.
‫Quindi abbiamo la descrizione dei dati.
‫Quello che potrei fare è ingrandire.
‫Ci siamo.
‫Pizzica per zoomare.
‫Avanti.
‫E sai come usare un computer.
‫OK, quindi questo è quello che ci sta dicendo.
‫I dati di questo concorso sono suddivisi in tre parti.
‫E ricordi come ho detto che questo è un problema di serie temporali?
‫Bene, abbiamo Train CSFI, che contiene dati fino alla fine del 2011, e poi abbiamo Validus GSV, che è
‫il set di convalida, che contiene dati dal 1 gennaio 2012 al 30 aprile 2012.
‫Ora, noterai qui che il set di convalida contiene dati dopo il set di addestramento, che è del 2011.
‫Daremo un'occhiata a questo quando ci elaboreremo.
‫E infine, il set di dati di test, che non sarà rilasciato fino all'ultima settimana della competizione.
‫Ma poiché questa competizione è già stata superata, abbiamo accesso al test CSFI.
‫Contiene dati dopo il set di convalida.
‫Quindi vedi qui, il set di convalida termina il 30 aprile 2012, mentre questo continua dal primo
‫maggio 2012.
‫Hmm.
‫Ok, queste sono alcune informazioni qui sui dati con cui lavoreremo.
‫C'è anche un dizionario di dati, ma lo vedremo tra un secondo.
‫Torniamo alla foto con cui stavamo lavorando.
‫E guardiamo qui, proviamo a vedere ASV.
‫Formiamo CSC.
‫È ancora in un file zip, quindi decomprimeremo quel train dot CSFI.
‫Meraviglioso.
‫Lasciami convalidare la CCSVI.
‫OK, quindi questo deve essere addestrato e valido.
‫DSV in un file.
‫Daremo un'occhiata a quel taccuino Majuba tra un minuto.
‫Stiamo solo familiarizzando con i dati che abbiamo scaricato da Kagle.
‫Quindi possiamo vedere il dizionario dei dati.
‫OK, è abbastanza autoesplicativo cosa potrebbe essere.
‫E poi c'è il test CSFI.
‫OK, quindi ce l'abbiamo.
‫Bene, ora torniamo alla cartella del nostro progetto su cui stiamo lavorando.
‫Quello che potrei fare è mettere questa creazione attaccata alla nomenclatura della cartella, che è un nome di fantasia per il sistema
‫di denominazione che abbiamo usato.
‫Potremmo creare una cartella di dati e inserire tutti i nostri dati lì dentro e poi possiamo eliminare questo file
‫zip perché abbiamo il bluebook per i bulldoze lì dentro.
‫Meraviglioso.
‫Ora abbiamo un file con cui lavorare.
‫Torniamo qui.
‫Elimina un progetto di previsione dei prezzi, abbiamo i nostri dati, torniamo al nostro flusso di lavoro.
‫Abbiamo i nostri dati nella cartella del progetto.
‫Eccellente.
‫Il prossimo è creare un ambiente o una raccolta di strumenti utilizzando QandA.
‫Facciamolo.
‫E per farlo, dovremo usare il terminale.
‫Rendi questa finestra un po' più grande, quindi cambierò la directory nel mio desktop, che è
‫dove sto memorizzando questa cartella.
‫Torna in un termine e cambia anche il corso normale superiore del mazzo di directory, e poi all'interno
‫ho la previsione del prezzo di Bodos, meraviglioso.
‫E così vai altro.
‫Mi mostra che ho questa cartella di dati, che è esattamente quello che abbiamo lì.
‫Meraviglioso.
‫E quindi ora creeremo un ambiente in modo da poterlo fare con QandA create e perché vogliamo creare
‫una piccola cartella N.
‫In realtà, ho bisogno del tag prefix e l'abbiamo visto nel nostro progetto precedente, ma creeremo
‫un nuovo ambiente qui.
‫Quindi facciamolo in modo che QandA crei il prefisso.
‫Non finire.
‫Sì, esatto, e poi gli daremo Panda, Numpty, matplotlib, Giove e la linea psichica perché rimaniamo
‫in linea con gli strumenti che vogliamo usare.
‫Quindi panda, matplotlib, numpty, Giove, molti paesi, cosa stiamo usando per creare questo ambiente.
‫E quindi non posso imparare.
‫Quindi vediamo se funziona.
‫Bellissimo.
‫E premeremo sì.
‫Ed eccoci qua, quindi lascerò che questo scivoli per circa un minuto e tornerò quando sarà finito.
‫Bellissimo.
‫Quindi ci è voluto circa un minuto sulla mia macchina, dipenderà da quanto è veloce la
‫tua macchina o da quanto è veloce la tua connessione Internet, perché QandA deve scaricare alcune cose in modo che possiamo
‫vedere per attivare questo ambiente, che noi' visto prima, possiamo usare un codice qui per attivare gli utenti.
‫Daniel, corso di machine learning desktop, progetto di previsione dei prezzi dei bulldozer M.
‫E se guardiamo indietro nella nostra cartella che abbiamo creato, abbiamo una cartella N che qui conterrà
‫tutti i nostri strumenti.
‫Quindi attiviamolo e vediamo se abbiamo un taccuino Jupiter pronto per l'uso, cosa che non faremo.
‫Ma avvieremo un server Jupiter in modo da poter iniziare nel nostro spazio di lavoro.
‫Barra del progetto di previsione dei prezzi del bulldozer del corso HTML desktop barra.
‫E.
‫Meraviglioso.
‫Quindi notate qui che la base è ora cambiata in questa parte autunnale qui e per verificare se abbiamo installato
‫Giove, possiamo digitare Giove.
‫No, sappi che questo farà è creare un servizio sulla nostra macchina locale, come questo computer
‫proprio qui che esegue Jupiter, che è dove possiamo avviare i notebook Jupiter e far funzionare il nostro spazio di lavoro.
‫Bello, quindi ci sono voluti circa 30 secondi circa la prima volta che lo esegui in un nuovo ambiente, potrebbe volerci un
‫po' di tempo per caricarsi.
‫Ora abbiamo esattamente la stessa cartella che abbiamo creato nel nostro file explorer o finder, nel mio caso, su
‫Giove.
‫Meraviglioso.
‫E il modo in cui possiamo testare per vedere se il nostro ambiente è impostato correttamente in modo che possiamo andare.
‫Nuovo taccuino.
‫Meraviglioso.
‫E per testarlo rapidamente, andremo a importare numpties enpi, dobbiamo verificare che possiamo importare tutti i
‫nostri strumenti.
‫Panda come importazione di giorno di paga matplotlib Dopp Hyppolite come importazione PLT Escalon.
‫Ora, se funziona correttamente, questa cella dovrebbe essere eseguita senza errori.
‫Ora, di nuovo, potrebbe volerci un po' di tempo se è la prima volta che corro in questo ambiente mentre
‫Conder e Jupiter preparano tutti questi strumenti.
‫Quindi aspetteremo pazientemente che tutto questo vada a buon fine.
‫Bellissimo.
‫Quindi di nuovo, sulla mia macchina, ci sono voluti circa 30 secondi o giù di lì, forse più vicino a un minuto.
‫Ma ciò significa che abbiamo i nostri strumenti pronti per l'uso.
‫Quindi, se torniamo al nostro flusso di lavoro, abbiamo appena imploso panda matplotlib numpty e così ho potuto imparare.
‫E stiamo lavorando all'interno di un taccuino dupatta e abbiamo seguito i passaggi qui.
‫Quindi abbiamo creato una cartella del progetto.
‫Abbiamo scaricato i nostri dati da Kagle.
‫Abbiamo creato un ambiente che è una raccolta di strumenti.
‫Stiamo lavorando in un Juban, un notebook, e ora abbiamo accesso a questi strumenti qui.
‫Quindi questo è ciò che faremo ora, analisi dei dati, manipolazione e, naturalmente, finire con
‫un po' di apprendimento automatico.
‫Bene, i nostri taccuini sono pronti per partire.
‫Questo è ciò a cui stiamo lavorando per i prossimi video.
‫Allora ci vediamo allora.