‫Şimdi, yeni bir projeye başladığımıza göre, yeni bir proje başlatmak için gerekli adımları atmak mantıklı olacaktır.
‫Buraya kadar geldik.
‫Bu videoda yapacağımız şey bir proje klasörü oluşturmak, verilerimizi hazır hale getirmek, bir ortam oluşturmak ve ardından
‫bir Jupyter not defteri başlatmak ve sorunumuz için kullanıma hazır olmaları için araçlarımızı içe aktarabildiğimizden
‫emin olmaktır.
‫Öyleyse başlayalım.
‫Masaüstüme gideceğim.
‫Kullanmakta olduğum makine öğrenimi kurs klasörüme geleceğim.
‫Yeni bir klasör oluşturacağım ve buna Bulldozer adını vereceğim.
‫Fiyat Tahmini projesi.
‫Güzel ve basit.
‫Herhangi bir yazım hatasına gidin.
‫Hayır.
‫Çok güzel.
‫Bu klasöre gireceğiz.
‫Çok güzel.
‫Boş bir klasörümüz var.
‫Yani buraya gidersek.
‫Bunu çıkarabiliriz.
‫Şimdi veriler için proje klasörü oluşturun.
‫Bu biraz farklı.
‫Veri setimizi almak için Kaggle'a gideceğiz çünkü buldozer problemi nedir, buldozerler için Qualcomm Blue
‫Book'a gidersek.
‫Şimdi, üzerinde çalıştığımız bu sorun bir lahana yarışması olarak ortaya çıktı.
‫Burada, buldozer olarak da bilinen bir ağır ekipman parçasının açık artırma satış fiyatını tahmin edebilirsiniz.
‫Buldozer için bir mavi kitap oluşturmak.
‫Şimdi, mavi kitabın tarihi satış etkinlikleri ya da buna benzer bir şey anlamına geldiğini varsayıyorum.
‫Tam emin değilim.
‫Yani buraya bakarsak, projenin genel bir görünümünü görebiliriz.
‫Bu yarışma ilk ortaya çıktığında, bu yarışma için 10.000 dolarlık bir ödül havuzu vardı.
‫Merak ediyorsanız, Kaggle'ın ne olduğundan bile emin değilim.
‫Burayı veri bilimcilerin evi olarak düşünebilirsiniz, çünkü Kaggle farklı yarışmalar, farklı veri setleri,
‫farklı not defterleri ve tartışmaların yanı sıra yığınla kursla da doludur.
‫Kale, veri bilimcileri için sadece bir kaynak bolluğu.
‫Yarışmaların ne olduğunu merak ediyorsanız, işte burası bir tanesi.
‫Bir şirket bir veri seti yayınlayabilir ve ardından bunu ne kadar iyi modelleyebileceğinizi veya yayınladıkları sorunu çözmek için ne kadar
‫iyi bir sistem oluşturabileceğinizi görmek sizin işiniz olacaktır.
‫Bu projede üzerinde çalışacağımız şey de bu.
‫Verileri, orijinal yarışmadaki veri setini indireceğiz ve ardından bir makine
‫öğrenimi modeli oluşturmak için tüm bir projeyi oluşturacağız ve liderlik tablosunda nasıl sonuçlanacağımızı
‫göreceğiz.
‫Burada bazı puanlarımız olduğunu görebilirsiniz ve bunlar tıpkı sizin gibi veri bilimcilerden oluşan dünyanın
‫dört bir yanındaki farklı ekiplerdir.
‫İşte bu projenin sonunda elde edeceğimiz şey bu olacak.
‫Ama çok fazla konuşuyorsun.
‫Bu URL'ye gelebilmeniz için verileri buradan alalım.
‫Google. com rekabet için C, buldozerler için mavi kitap, veri için slash.
‫Tümünü indir bağlantısına tıklayabilirsiniz.
‫Şimdi bu verileri almak için giriş yapmak üzere bir hesaba ihtiyacınız olacak.
‫Ama zaten oturum açmış olduğum için indireceğim.
‫İndirilenler klasörüme gittiğini görebiliyoruz.
‫Dosya tarayıcıma geri dönerseniz, aslında buraya zaten indirmiş olduğumu görebilirsiniz,
‫ancak bu sadece aynı dosyayı yeniden indirecek, böylece orada var.
‫Şimdi burada tutabiliriz, ancak proje klasörümüzde çalıştığımız için, onu yeni oluşturduğumuz
‫klasör olan Buldozer Fiyat Tahmini Projesi'ne taşıyacağım.
‫Bu yüzden klasörünüzün adı farklı olabilir.
‫Şimdi burada görebiliriz.
‫Çok güzel.
‫Zip dosyamız var.
‫Fermuarı açalım.
‫Harika.
‫Ve bu, daha uzaktaki klasörlerin bir klasörüne gelir.
‫Tren, tren ve geçerli tren ve geçerli CSV'miz var.
‫Hmm.
‫Neler olup bittiğini merak ederek bunlara bakıyorsanız, bakmanız gereken bir sonraki yer Kaggle'a geri
‫dönmek ve burada neler olup bittiğini görmektir.
‫Yani elimizde veri açıklaması var.
‫Yapabileceğim şey yakınlaştırmak.
‫İşte oldu.
‫Yakınlaştırmak için sıkıştırın.
‫Hadi, Daniel.
‫Bilgisayar kullanmayı biliyorsun.
‫Tamam, bize söylediği şey bu.
‫Bu yarışma için veriler üç bölüme ayrılmıştır.
‫Bunun bir zaman serisi sorunu olduğunu söylediğimi hatırlıyor musunuz?
‫Elimizde 2011 sonuna kadar olan verileri içeren eğitilmiş CSV ve 1 Ocak 2012'den 30 Nisan
‫2012'ye kadar olan verileri içeren doğrulama seti olan geçerli CSV var.
‫Burada, doğrulama setinin 2011 yılına ait olan eğitim setinden sonra gelen verilere sahip olduğunu fark etmişsinizdir.
‫Üzerinde çalışırken buna bir göz atacağız.
‫Ve son olarak, yarışmanın son haftasına kadar yayınlanmayacak olan test veri seti,
‫ancak bu yarışma çoktan geçtiği için test csv'sine erişimimiz var.
‫Doğrulama setinden sonraki verileri içerir.
‫Bakınız, doğrulama seti 30 Nisan 2012'de sona ererken, bu set 1 Mayıs 2012'den itibaren devam
‫etmektedir.
‫Hmm.
‫Tamam.
‫Burada birlikte çalışacağımız veriler hakkında bazı bilgiler yer almaktadır.
‫Ayrıca bir veri sözlüğü de vardır, ancak buna birazdan göz atacağız.
‫Çalıştığımız klasöre geri dönelim.
‫Ve buraya bakarsak, CSV'yi eğitin, eğitilmiş CSV nerede?
‫Oh, hala bir zip dosyası içinde, bu yüzden onu açıp csv'yi deneyeceğiz.
‫Harika.
‫O zaman elimizde geçerli bir csv var.
‫Tamam.
‫Bu yüzden bunun eğitimli ve geçerli olması gerekir.
‫Tek bir dosyada CSV.
‫Bir dakika içinde Jupyter Notebook'umuzda buna bir göz atacağız.
‫Sadece Kaggle'dan indirdiğimiz verilere alışmaya çalışıyoruz.
‫Daha sonra veri sözlüğünü görebiliriz.
‫Tamam, bunun ne olabileceği oldukça açıklayıcı.
‫Bir de CSV testleri var.
‫Tamam, bunu anladık.
‫Tamam.
‫Şimdi üzerinde çalıştığımız proje klasörümüze geri dönelim.
‫Yapabileceğim şey, kullandığımız adlandırma sisteminin süslü bir adı olan klasör isimlendirmesine bağlı kalarak
‫bunu oluşturmaktır.
‫Bir veri klasörü oluşturabilir ve tüm verilerimizi oraya koyabiliriz ve sonra bu zip dosyasını silebiliriz
‫çünkü içinde buldozerler için mavi kitap var.
‫Harika.
‫Artık üzerinde çalışabileceğimiz bir dosyamız var.
‫Buraya geri döneceğiz.
‫Buldozer Fiyat Tahmin Projesi.
‫Elimizde veriler var.
‫İş akışımıza geri dönelim.
‫Proje klasörümüzde verilerimiz var.
‫Mükemmel.
‫Sırada Conda kullanarak bir ortam veya araç koleksiyonu oluşturmak var.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bunu yapmak için de terminal kullanmamız gerekecek.
‫Bu pencereyi biraz daha büyütün.
‫Bu yüzden dizini, bu klasörü depoladığım yer olan masaüstüme değiştireceğim.
‫Bir terminale geri dönün, böylece dizin güvertelerini en iyi eml kursunu değiştirin ve ardından bunun içinde buldozer fiyat
‫tahminim var.
‫Harika.
‫Bu yüzden gitmeliyim.
‫Bana bu veri klasörüne sahip olduğumu gösteriyor, ki bu da tam olarak orada sahip olduğumuz şey.
‫Harika.
‫Şimdi bunu Conda Create ile yapabilmemiz için bir ortam oluşturacağız ve küçük bir uç klasör
‫oluşturmak istediğimiz için ya da aslında önek etiketine ihtiyacım var.
‫Şimdi bunu önceki projemizde gördük, ancak burada yeni bir ortam oluşturacağız.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bu yüzden önek oluşturun.
‫MV Evet, doğru.
‫Sonra da pandaları vereceğiz.
‫Num pi harita çizimi lib Jüpiter ve Psişik öğrenmek çünkü kullanmak istediğimiz araçlarla aynı çizgide kalıyoruz.
‫Yani pandas map plot lib num pi Jupiter Mini Condor bu ortamı ve psişik siklonu yaratmak için kullandığımız
‫şey.
‫Bakalım işe yarayacak mı?
‫Çok güzel.
‫Ve baskıya geçiyoruz.
‫Evet.
‫Ve işte başlıyoruz.
‫Bu yüzden bir dakika kadar yüklenmesine izin vereceğim ve bittiğinde geri geleceğim.
‫Çok güzel.
‫Bu benim makinemde yaklaşık bir dakika kadar sürdü.
‫Bu, makinenizin ne kadar hızlı olduğuna ya da İnternet bağlantınızın ne kadar hızlı olduğuna
‫bağlı çünkü Condi'nin daha önce gördüğümüz bu ortamı etkinleştirmek için birkaç şey indirmesi gerekiyor.
‫Kullanıcıları etkinleştirmek için burada bir kod kullanabiliriz.
‫Daniel Masaüstü Makine Öğrenimi Kursu, Buldozer Fiyat Tahmin Projeleri EMF'yi Kesiyor.
‫Ve oluşturduğumuz klasöre geri dönersek, burada tüm araçlarımızı içerecek
‫olan bir uç klasörümüz var.
‫Şimdi bunu etkinleştirelim ve kullanıma hazır bir Jupyter Notebook'umuz olup olmadığına bakalım, ki olmayacak,
‫ancak bir Jupyter Sunucusu başlatacağız, böylece çalışma alanımıza başlayabiliriz.
‫Masaüstü slash ML Kursu Slash Buldozer Fiyat Tahmini Projesi slash.
‫MV.
‫Harika.
‫Burada, tabanın artık buradaki dosya yoluna dönüştüğünü fark etmişsinizdir.
‫Jupyter'in kurulu olup olmadığını test etmek için Jupiter Notebook yazabiliriz.
‫Bunun yapacağı şey yerel makinemizde bir sunucu oluşturmaktır.
‫Tamam mı?
‫Buradaki bilgisayar Jupiter'i çalıştırıyor, Jupiter not defterlerini başlatabileceğimiz ve çalışma alanımızı kurup
‫çalıştırabileceğimiz yer burası.
‫Çok güzel.
‫Bu da yaklaşık 30 saniye kadar sürdü.
‫Yeni bir ortamda ilk kez çalıştırdığınızda, yüklenmesi biraz zaman alabilir.
‫Şimdi Jüpiter'de dosya gezginimizde ya da benim durumumda Finder'da oluşturduğumuz klasörün aynısına
‫sahibiz.
‫Harika.
‫Bu şekilde ortamımızın doğru kurulup kurulmadığını test edebilir ve yeni bir notebook'a geçebiliriz.
‫Harika.
‫Hızlı bir şekilde test etmek için numpy'yi MP olarak içe aktaracağız.
‫Tüm araçlarımızı içe aktarabileceğimizi kontrol etmemiz gerekiyor.
‫Pandas as PD import map plot lib dot py plot as plt import src learn.
‫Şimdi, eğer doğru çalıştıysa, bu hücre herhangi bir hata olmadan çalışmalıdır.
‫Şimdi, Conder ve Jupiter tüm bu araçları hazırlarken bu ortamda ilk kez çalışıyorsanız
‫bu biraz zaman alabilir.
‫O yüzden bu iş bitene kadar sabırla bekleyeceğiz.
‫Çok güzel.
‫Benim makinemde bu işlem 30 saniye kadar sürdü, belki de bir dakikaya yakın.
‫Ancak bunun anlamı, araçlarımızı kullanıma hazır hale getirdiğimizdir.
‫İş akışımıza geri dönecek olursak, pandas, map plot lib numpy'yi içe aktardık.
‫Ve böylece öğreniyorum ve bir Jupyter not defterinde çalışıyoruz ve buradaki adımlardan geçtik.
‫Bir proje klasörü oluşturduk ve verilerimizi Kaggle'dan indirdik.
‫Bir araçlar koleksiyonu olan bir ortam yarattık.
‫Bir Jupyter Notebook'ta çalışıyoruz ve şimdi burada bu araçlara erişimimiz var.
‫Şimdi yapacağımız şey bu, veri analizi ve manipülasyonu ve tabii ki biraz
‫makine öğrenimi ile bitirmek.
‫Defterlerimiz hazır.
‫Bunun için çalışıyoruz.
‫Sonraki birkaç video.
‫O zaman görüşürüz.