‫Bây giờ, vì chúng tôi đang bắt đầu một dự án mới, nên thực hiện các bước để bắt đầu một dự án mới.
‫Chúng tôi đến đây.
‫Những gì chúng ta sẽ làm trong video này là tạo một thư mục dự án, chuẩn bị dữ liệu của chúng ta, tạo môi trường, sau
‫đó khởi chạy sổ ghi chép Jupyter và đảm bảo rằng chúng ta có thể nhập các công cụ của mình để chúng sẵn sàng
‫sử dụng cho vấn đề.
‫Vậy hãy bắt đầu.
‫Tôi sẽ truy cập vào máy tính để bàn của mình.
‫Tôi sẽ đến thư mục khóa học máy học mà tôi đang sử dụng.
‫Tôi sẽ tạo một thư mục mới và cái này tôi sẽ gọi là Bulldozer.
‫Dự đoán giá dự án.
‫Đẹp và đơn giản.
‫Đi đến bất kỳ lỗi chính tả.
‫Không.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đi vào thư mục này.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi có một thư mục trống.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến đây.
‫Chúng ta có thể bỏ cái này đi.
‫Vì vậy, hãy tạo thư mục dự án ngay bây giờ cho dữ liệu.
‫Cái này hơi khác một chút.
‫Chúng tôi sẽ đến Kaggle để lấy tập dữ liệu của mình vì vấn đề máy ủi là gì, nếu chúng tôi đến Qualcomm Blue
‫Book cho máy ủi.
‫Bây giờ, vấn đề mà chúng tôi đang giải quyết có nguồn gốc là một cuộc thi cải xoăn.
‫Vì vậy, bạn có thể xem ở đây, dự đoán giá bán đấu giá cho một thiết bị hạng nặng, hay còn gọi là máy ủi.
‫Để tạo một cuốn sách màu xanh cho Bulldozer.
‫Bây giờ, tôi đang giả định rằng một cuốn sách màu xanh có thể có nghĩa là các sự kiện bán hàng lịch sử hoặc một cái gì đó tương tự?
‫Không hoàn toàn chắc chắn.
‫Vì vậy nếu nhìn vào đây chúng ta có thể thấy được tổng quan về dự án.
‫Khi cuộc thi này lần đầu tiên ra mắt, đã có tổng giải thưởng 10.000 đô la cho cuộc thi này.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi, này, tôi thậm chí không chắc Kaggle là gì.
‫Chà, bạn có thể tưởng tượng đây là ngôi nhà của các nhà khoa học dữ liệu, bởi vì Kaggle có đầy đủ các cuộc thi khác nhau,
‫các bộ dữ liệu khác nhau, các sổ ghi chép và thảo luận khác nhau, cũng như rất nhiều khóa học.
‫Cải xoăn chỉ là một nguồn cung cấp rất nhiều cho các nhà khoa học dữ liệu.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi các cuộc thi là gì, thì, đây là một cuộc thi ở đây.
‫Điều gì sẽ xảy ra là một công ty có thể đăng một tập dữ liệu và sau đó, nhiệm vụ của bạn là xem bạn có thể lập mô hình nó tốt như thế nào hoặc bạn
‫có thể xây dựng một hệ thống để giải quyết vấn đề mà họ đang đăng tải như thế nào.
‫Và đó là những gì chúng tôi sẽ thực hiện trong dự án này.
‫Chúng tôi sẽ tải xuống dữ liệu, tập dữ liệu từ cuộc thi ban đầu và sau đó chúng tôi
‫sẽ xây dựng toàn bộ dự án để kết thúc việc xây dựng mô hình học máy và chúng tôi sẽ xem chúng tôi đã kết
‫thúc như thế nào với bảng xếp hạng.
‫Vì vậy, bạn có thể thấy ở đây, chúng tôi đã có một số điểm và đây là những nhóm khác nhau gồm những người trên khắp thế
‫giới gồm các nhà khoa học dữ liệu giống như bạn.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ có vào cuối dự án này.
‫Nhưng bạn đang nói quá nhiều.
‫Hãy lấy dữ liệu để bạn có thể truy cập URL này tại đây.
‫Google. com chém C kiếm tranh, chém sổ xanh cho máy ủi, chém dữ.
‫Bạn có thể nhấp vào liên kết tải xuống tất cả.
‫Bây giờ bạn sẽ cần một tài khoản để đăng nhập để lấy dữ liệu này.
‫Nhưng vì tôi đã đăng nhập nên tôi sẽ tải xuống.
‫Chúng tôi có thể thấy rằng nó đang đi vào thư mục tải xuống của tôi.
‫Vì vậy, nếu bạn quay lại trình duyệt tệp của tôi, bạn có thể thấy tôi thực sự đã tải xuống ở
‫đây, nhưng đây chỉ là tải xuống lại cùng một tệp để chúng tôi có nó ở đó.
‫Bây giờ chúng tôi có thể giữ nó ở đây, nhưng vì chúng tôi đang làm việc trong thư mục dự án của mình, tôi sẽ chuyển
‫nó vào Dự án Dự đoán Giá Xe ủi đất, thư mục chúng tôi vừa tạo.
‫Vì vậy, thư mục của bạn có thể được đặt tên khác.
‫Bây giờ chúng ta có thể thấy ở đây.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi đã có tệp zip của mình.
‫Hãy giải nén nó.
‫Tuyệt vời.
‫Và điều đó đi vào một thư mục gồm nhiều thư mục hơn rất nhiều.
‫Chúng tôi có đào tạo, huấn luyện và đào tạo hợp lệ và CSV hợp lệ.
‫Hừ!
‫Và nếu bạn đang xem xét những điều này mà tự hỏi điều gì đang xảy ra, thì nơi tiếp theo để nhìn
‫lại Kaggle và xem điều gì đang xảy ra ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có mô tả dữ liệu.
‫Những gì tôi có thể làm là phóng to.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Véo để phóng to.
‫Cố lên, Daniel.
‫Bạn biết sử dụng máy tính.
‫Được rồi, đây là những gì nó nói với chúng ta.
‫Dữ liệu cho cuộc thi này được chia thành ba phần.
‫Và hãy nhớ cách tôi đã nói rằng đây là một vấn đề về chuỗi thời gian?
‫Chà, chúng tôi đã có CSV được đào tạo chứa dữ liệu đến cuối năm 2011 và sau đó chúng tôi có CSV hợp lệ, là
‫bộ xác thực chứa dữ liệu từ ngày 1 tháng 1 năm 2012 đến ngày 30 tháng 4 năm 2012.
‫Bây giờ bạn nhận thấy ở đây rằng tập xác thực có dữ liệu sau tập huấn luyện, có từ năm 2011.
‫Chúng tôi sẽ xem xét vấn đề này khi chúng tôi đang làm việc.
‫Và cuối cùng là tập dữ liệu thử nghiệm, sẽ không được phát hành cho đến tuần cuối cùng của cuộc thi, nhưng
‫vì cuộc thi này đã trôi qua nên chúng tôi đã có quyền truy cập vào csv thử nghiệm.
‫Nó chứa dữ liệu sau khi thiết lập xác thực.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, tập hợp xác thực kết thúc vào ngày 30 tháng 4 năm 2012, trong khi tập hợp này tiếp tục từ ngày 1
‫tháng 5 năm 2012.
‫Hừ!
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đây là một số thông tin ở đây về dữ liệu mà chúng tôi sẽ làm việc với.
‫Ngoài ra còn có một từ điển dữ liệu, nhưng chúng ta sẽ xem xét nó sau một giây.
‫Hãy quay lại thư mục mà chúng ta đang làm việc.
‫Và nếu chúng ta nhìn vào đây, hãy đào tạo CSV, CSV được đào tạo ở đâu?
‫Ồ, nó vẫn ở trong một tệp zip, vì vậy chúng tôi sẽ giải nén nó, hãy thử và csv.
‫Tuyệt vời.
‫Sau đó, chúng tôi đã có csv hợp lệ.
‫Được chứ.
‫Vì vậy cái này phải được đào tạo và có giá trị.
‫CSV trong một tệp.
‫Chúng tôi sẽ xem xét điều đó trong Máy tính xách tay Jupyter của chúng tôi sau một phút.
‫Chúng tôi chỉ đang làm quen với dữ liệu chúng tôi đã tải xuống từ Kaggle.
‫Sau đó, chúng ta có thể xem từ điển dữ liệu.
‫Được rồi, đó là điều khá dễ hiểu.
‫Và sau đó là CSV thử nghiệm.
‫Được rồi, vì vậy chúng tôi đã có điều đó.
‫Được rồi.
‫Bây giờ chúng ta hãy quay lại thư mục dự án của chúng ta mà chúng ta đang làm việc.
‫Những gì tôi có thể làm là đặt tạo này gắn bó với danh pháp thư mục, đây là một cái tên ưa thích cho hệ thống đặt tên
‫mà chúng tôi đang sử dụng.
‫Chúng tôi có thể tạo một thư mục dữ liệu và chỉ cần đặt tất cả dữ liệu của chúng tôi vào đó và sau đó chúng tôi có thể xóa tệp
‫zip này vì chúng tôi đã có cuốn sách màu xanh lam cho xe ủi đất trong đó.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ chúng tôi có một tệp để làm việc.
‫Chúng tôi quay lại đây.
‫Dự án Dự đoán Giá Xe ủi đất.
‫Chúng tôi có dữ liệu của chúng tôi.
‫Hãy quay lại quy trình làm việc của chúng tôi.
‫Chúng tôi có dữ liệu của chúng tôi trong thư mục dự án của chúng tôi.
‫Xuất sắc.
‫Tiếp theo là tạo môi trường hoặc tập hợp các công cụ bằng Conda.
‫Hãy làm điều đó.
‫Và để làm điều đó, chúng ta sẽ phải sử dụng thiết bị đầu cuối.
‫Làm cho cửa sổ này lớn hơn một chút.
‫Vì vậy, tôi sẽ thay đổi thư mục thành máy tính để bàn của mình, đó là nơi tôi lưu trữ thư mục này.
‫Hãy trở lại một thiết bị đầu cuối để thay đổi thư mục trên bộ bài về khóa học eml hàng đầu và sau đó trong đó tôi có dự đoán
‫giá xe ủi đất.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy tôi phải đi.
‫Nó cho tôi thấy rằng tôi có thư mục dữ liệu này, chính xác là những gì chúng tôi có ở đó.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy bây giờ chúng ta sẽ tạo một môi trường để chúng ta có thể làm điều đó với Conda Create và
‫vì chúng ta muốn tạo một thư mục cuối nhỏ hoặc thực sự là tôi cần, thẻ tiền tố.
‫Bây giờ chúng tôi đã thấy điều này trong dự án trước đây của chúng tôi, nhưng chúng tôi sẽ tạo ra một môi trường mới trong đây.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, hãy tiến hành tạo tiền tố.
‫MV Vâng, chính xác.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ tặng nó những con gấu trúc.
‫Num pi bản đồ âm mưu lib Sao Mộc và Nhà ngoại cảm học vì chúng ta đang phù hợp với các công cụ mà chúng ta muốn sử
‫dụng.
‫Vì vậy, âm mưu bản đồ gấu trúc lib num pi Sao Mộc Mini Condor là thứ mà chúng tôi đang sử dụng để tạo ra môi trường và
‫cơn bão tâm linh này.
‫Vì vậy, hãy xem nếu nó hoạt động.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng tôi sẽ bấm máy.
‫Đúng.
‫Và chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, tôi sẽ để điều này tải trong khoảng một phút hoặc lâu hơn và tôi sẽ quay lại sau khi hoàn tất.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều đó mất khoảng một phút hoặc lâu hơn trên máy của tôi.
‫Nó sẽ phụ thuộc vào tốc độ máy của bạn hoặc tốc độ kết nối Internet của bạn, vì Condi
‫phải tải xuống một số thứ để chúng tôi có thể xem để kích hoạt môi trường này mà chúng tôi đã thấy trước đây.
‫Chúng tôi có thể sử dụng một mã ở đây để kích hoạt người dùng.
‫Daniel Desktop Machine Learning Course, Dự đoán Giá Xe ủi đất Chém EMF.
‫Và nếu chúng ta nhìn lại thư mục mà chúng ta đã tạo, chúng ta sẽ có một thư mục kết thúc mà trong đây sẽ
‫chứa tất cả các công cụ của chúng ta.
‫Vì vậy, hãy kích hoạt nó và xem liệu chúng ta đã có một Máy tính xách tay Jupyter sẵn sàng để sử dụng hay chưa, nhưng
‫chúng ta sẽ không khởi động Máy chủ Jupyter để có thể bắt đầu trong không gian làm việc của mình.
‫Máy tính để bàn Cắt giảm ML Khóa học Chém Máy ủi Dự đoán Giá Cắt giảm Dự án.
‫MV.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bạn nhận thấy ở đây rằng cơ sở bây giờ đã thay đổi thành đường dẫn tệp này ở đây.
‫Và để kiểm tra xem chúng ta đã cài đặt Jupyter chưa, chúng ta có thể nhập vào Jupiter Notebook.
‫Điều này sẽ làm là tạo một máy chủ trên máy cục bộ của chúng tôi.
‫Được chứ?
‫Máy tính này đang chạy Jupiter ngay tại đây, đó là nơi chúng ta có thể khởi động máy tính xách tay Jupiter và thiết lập và
‫chạy không gian làm việc của mình.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều đó mất khoảng 30 giây hoặc lâu hơn.
‫Lần đầu tiên bạn chạy nó trong một môi trường mới, có thể mất một chút thời gian để tải.
‫Bây giờ chúng ta có cùng một thư mục mà chúng ta đã tạo trong File Explorer hoặc Finder, trong trường hợp của tôi,
‫trên Jupiter.
‫Tuyệt vời.
‫Và cách chúng ta có thể kiểm tra để xem liệu môi trường của chúng ta có được thiết lập chính xác hay không để chúng ta có thể tạo ra sổ ghi chép mới.
‫Tuyệt vời.
‫Và để kiểm tra nó một cách nhanh chóng, chúng ta sẽ nhập numpy dưới dạng MP.
‫Chúng tôi cần kiểm tra xem chúng tôi có thể nhập tất cả các công cụ của mình hay không.
‫Pandas as PD import map plot lib dot py plot as plt import src learning.
‫Bây giờ, nếu nó hoạt động chính xác, ô này sẽ chạy mà không có bất kỳ lỗi nào.
‫Bây giờ, một lần nữa, điều này có thể mất một chút thời gian nếu đây là lần đầu tiên chạy trong môi trường này khi Conder
‫và Jupiter chuẩn bị tất cả các công cụ này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chỉ kiên nhẫn chờ đợi trong khi quá trình này diễn ra.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, một lần nữa, trên máy của tôi, mất khoảng 30 giây hoặc lâu hơn, có thể gần một phút.
‫Nhưng điều này có nghĩa là chúng ta đã có sẵn các công cụ để sử dụng.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay lại quy trình làm việc của mình, chúng tôi vừa nhập gấu trúc, sơ đồ âm mưu lib numpy.
‫Vì vậy, tôi tìm hiểu và chúng tôi đang làm việc trong một sổ ghi chép Jupyter và chúng tôi đã thực hiện các bước ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi đã tạo một thư mục dự án, chúng tôi đã tải xuống dữ liệu của mình từ Kaggle.
‫Chúng tôi đã tạo ra một môi trường là một tập hợp các công cụ.
‫Chúng tôi đang làm việc trong một Máy tính xách tay Jupyter và bây giờ chúng tôi có quyền truy cập vào các công cụ này tại đây.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng ta sẽ làm bây giờ, phân tích và thao tác dữ liệu và
‫tất nhiên, kết thúc với một số máy học.
‫Chà, sổ tay của chúng ta đã sẵn sàng.
‫Đây là những gì chúng tôi đang làm việc.
‫Một vài video tiếp theo.
‫Vì vậy, tôi sẽ gặp bạn sau đó.