‫جميلة.
‫الآن لدينا Jupyter Notebook لدينا وأدواتنا مهمة بفضل تثبيتها مع
‫Conda.
‫دعونا نعطي اسم هذا الولد الشرير.
‫نهاية لنهاية.
‫تراجع سعر الجرافة.
‫جميل وبسيط.
‫رائع.
‫وما سنفعله هو أننا سنبدأ بإدخال بعض العناوين إلى دفتر ملاحظاتنا.
‫إذن لدينا هيكل ما لما نفعله.
‫والأشياء التي سنفعلها هي أننا سندخل إطار العمل هذا.
‫لذلك سنحصل على كل هذه الخطوات الست هنا.
‫المشكلة والتعريف وتقييم البيانات التي تحقق من Kaggle لمعرفة مقياس التقييم الذي يستخدمونه
‫، والنمذجة ثم التجارب.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫سننشئ خلية جديدة أعلاه هنا فقط للمصادقة على دفتر ملاحظاتنا.
‫إذن ما الذي يمكننا أن نبدأ به؟
‫سنمنحه عنوانًا رائعًا.
‫لذلك توقع سعر بيع الجرافات باستخدام التعلم الآلي.
‫دعونا نضع القليل من الرموز التعبيرية هنا.
‫هناك نذهب.
‫كثيرا ما تستخدم.
‫هذا جيد.
‫سنحول هذا إلى تخفيض السعر.
‫رائع.
‫لذلك في هذا دفتر الملاحظات.
‫سنقوم بمراجعة مثال لمشروع التعلم الآلي بهدف التنبؤ بسعر بيع الجرافات.
‫جميل وبسيط ، صحيح.
‫نريد الدخول في النمذجة والعمل على الكود بأسرع ما يمكن.
‫لذا فإن هذا النوع من التخطيطات هو فقط لمساعدتنا في البداية.
‫إذن تعريف المشكلة أم البيانات التالية؟
‫رقم ثلاثة لا أستطيع حتى أن أتذكر ما هو أعلى رأسي.
‫دعنا نعود.
‫تذكر ، لهذا السبب لدينا هذا حتى نتمكن من التحقق من ذلك.
‫كان للتقييم قاصر مثل هناك ، لكن هذه الأشياء ستحدث ، أليس كذلك؟
‫عندما تغوص في كل مشروع ، لن يكون كل شيء ، كما تعلم ، كل ما تفعله
‫عن ظهر قلب منذ البداية.
‫هذا هو التعلم الآلي.
‫ميزات التجريب.
‫دعنا نذهب من خلال هذه ومن ثم ربما في الأسفل هنا في مكان ما سيكون النمذجة أو أي شيء آخر ، لكننا سننتظر حتى نصل
‫إلى هذه النقطة.
‫لذلك دعونا نحدد مشكلتنا في جملة واحدة.
‫سنعود إلى Kaggle.
‫لذا إذا ذهبنا إلى النظرة العامة ، ها نحن ذا.
‫يمكنك فقط إدخال ذلك ، لكننا سنعيد كتابته بكلماتنا الخاصة.
‫هذا أكثر متعة ، أليس كذلك؟
‫لذلك سوف نأتي إلى هنا.
‫ماذا يمكن أن نسمي هذا؟
‫همم.
‫إلى أي مدى يمكننا التنبؤ بسعر البيع المستقبلي للجرافة ، نظرًا لخصائصها؟
‫والأمثلة السابقة لمقدار بيع الجرافات المماثلة.
‫هل هذا منطقي؟
‫لذا فإن هدفنا هنا هو استخدام بعض البيانات لبناء نموذج للتعلم الآلي للتنبؤ بسعر بيع الجرافات
‫في المستقبل.
‫والآن البيانات.
‫الآن ، لقد قمنا بالفعل باستيراد هذا.
‫لذا إذا ألقينا نظرة على دفتر ملاحظات مفتوح ، فقد فتحنا هذا بالفعل هنا.
‫لا نحتاج إلى نافذة إضافية.
‫دعونا نلقي نظرة على كتاب البيانات الأزرق للجرافات.
‫هناك نذهب.
‫لذا قمت بتجربة قطار غير صالح.
‫حسنًا ، ربما أضع رابطًا هنا.
‫لذلك نذهب.
‫يتم تنزيل البيانات من Kaggle Blue Book
‫، مسابقة Bulldozes.
‫وبعد ذلك قد تدخل في مسابقة الكابلات هذه وقد قدموا لنا بالفعل بعض المعلومات
‫، لذلك قد نضع شيئًا كهذا ، لذلك قد نقوم بنسخ هذا فقط لتذكير أنفسنا بما هو القطار الصحيح
‫والاختبار.
‫مرة أخرى ، سيكون هذا مختلفًا اعتمادًا على مجموعة البيانات التي تعمل معها.
‫سنضعه هنا.
‫لذا جربها وقم بالاختبار فقط حتى يتمكن أي شخص جديد على هذا من الاطلاع على دفتر ملاحظاتنا والذهاب
‫، أوه ، حسنًا ، أرى ما يحدث.
‫هناك ثلاث مجموعات بيانات رئيسية وسنضع الرابط هنا.
‫هذا كله جزء من توصيل عملك ، أليس كذلك؟
‫لذلك هذا ما تريده عندما تقوم بأشياء في التعلم الآلي أو أي نوع من مشروع الترميز
‫، قد يكون من السهل نوعًا ما أن تضيع في إنشاء مجموعة المشاريع الخاصة بك ثم يقوم شخص آخر بذلك.
‫ولأنك فعلت كل شيء بأسلوبك الخاص ، فسيكونون مثل ، أوه ، واو ، ما الذي
‫يحدث هنا؟
‫لذلك هذا ما نحاول القيام به.
‫نحن نحاول مساعدة أنفسنا في المستقبل وكذلك أي شخص آخر يشاركنا عملنا.
‫حتى التقييم.
‫يمكننا الحضور إلى مسابقات Kaggle متى تم نشر مسابقة على Kaggle.
‫ستكون هناك نظرة عامة ، وستكون هناك بعض الجوائز ، وستكون
‫وصفًا لما يحدث هنا وسيكون هناك تقييم.
‫إذن كيف تفوز بالمسابقة؟
‫وهنا سنعرض مقياس التقييم لهذه المنافسة وهو r m s l a أو جذر متوسط التربيعي
‫لخطأ في السجل.
‫رائع.
‫هذا هو الفم بين أسعار المزاد الفعلية والمتوقعة.
‫انظر ، هذا ما تمثله جميع مقاييس التقييم لدينا ، هو مقارنة بين أسعار المزاد الفعلية والمتوقعة.
‫إذن ما سنفعله هو أننا سننسخ هذا هنا.
‫هناك نذهب.
‫آنسة..
‫ايلي.
‫ولا تقلق ، سنلقي نظرة على ذلك.
‫لم نتجاوز في الواقع ما هو Emsley الخاص بنا ، لكننا تجاوزنا الخطأ التربيعي المتوسط.
‫الآن ، قد تكون قادرًا على الاستدلال من هذا أن خطأ السجل التربيعي الوقح هو مجرد جذر متوسط حقبة السجل
‫التربيعي.
‫لكننا سنلقي نظرة على ذلك عندما نأتي إلى التقييم.
‫لمزيد من المعلومات حول تقييم هذا المشروع ، تحقق.
‫سنضع رابطًا آخر هناك.
‫نحن سوف.
‫لذلك كهدفنا مع معظم مقاييس الانحدار ، قد نضعه هنا.
‫ملاحظة الهدف من معظم مقاييس تقييم الانحدار هو تقليل الخطأ.
‫على سبيل المثال ، سيكون هدفنا في هذا المشروع هو بناء نموذج للتعلم الآلي يعمل على تقليل وتباطؤ.
‫إذن هذه أربعة مقاييس انحدار ، أليس كذلك؟
‫إذا كان لديك خطأ مطلق يعني أنه قد يعني خطأ تربيعي ، فغالبًا ما يكون هدفك هو تقليله والآن
‫الميزات.
‫هذا هو المكان الذي نريد أن نلقي نظرة على الأجزاء المختلفة الموجودة في البيانات.
‫لذلك إذا وصلنا إلى Kaggle وألقينا نظرة على البيانات ، فإن مجموعة البيانات هذه تأتي مع قاموس بيانات.
‫والشيء الجيد أننا قمنا بتنزيله على شكل ملف Excel.
‫هذا هو امتداد Excel.
‫الآن ، ليس لدي برنامج Excel على جهاز الكمبيوتر الخاص بي ، ولكن الشيء الجميل هو أنه يمكنك فتح ملفات Excel
‫في أوراق Google ، وهو ما فعلته هنا.
‫إذن ما سنراه هو أننا قمنا باستيراد مجموعة بياناتنا حتى الآن ، لكن هذه هي الأعمدة المختلفة.
‫سنلقي نظرة عليه في ثانية.
‫وما سيخبرنا به هذا هو ، حسنًا ، هذا هو معرف المبيعات ، وهو معرف مبيعات العمود.
‫الوصف هو معرّف فريد لعملية بيع معينة لآلة في المزاد.
‫رائع.
‫لذلك قد أقوم بنسخ هذا.
‫يمكن لأي شخص لديه رابط أن يشاهد بشكل جميل ويضعه هنا.
‫يوفر Kaggle قاموس البيانات.
‫تفصيل كافة ميزات مجموعة البيانات.
‫يمكنك عرض هذه البيانات.
‫على أوراق جوجل.
‫لذا سأضع رابطًا آخر هناك.
‫جميلة.
‫وبهذه الطريقة نعرف نوعًا ما ما يحدث مع ما يحدث في غضون دقيقة.
‫لم نفعل الكثير على الإطلاق هنا ، أليس كذلك؟
‫لم نستكشف هذه على الإطلاق.
‫ولكن ما أفضل القيام به هو وضع هذا التصميم الصغير ثم كسر الشفرة في أسرع وقت
‫ممكن.
‫سننهي هذا الفيديو هناك.
‫لقد مررنا بالخطوات من 1 إلى 4 ، لطيفة وبسيطة ، أليس كذلك؟
‫لقد حددنا مشكلتنا.
‫لذلك نحن نعرف ما نفعله.
‫نحن نعلم من أين تأتي البيانات.
‫نحن نعلم ما هو مقياس التقييم الذي نتجه نحوه بفضل Kaggle ولحسن الحظ قدمت Kaggle
‫لنا قاموسًا للبيانات وهذه الأشياء لن تحصل عليها دائمًا من البداية ، بهذه البساطة.
‫لذلك هذا هو المكان الذي قد يستغرقه الأمر.
‫إذا لم يكن لديك هذه الأشياء ، إذا لم يكن لديك تعريف للمشكلة ، أو إذا لم تكن
‫بياناتك في مصدر واحد يمكنك تنزيله بسهولة من رابط أو لم يتم منحك مقياس التقييم الخاص بك فقط.
‫نفس الشيء مع قاموس البيانات.
‫هذه أشياء قد تضطر إلى إجراء بعض الأبحاث للقيام بها ، ولكن لحسن الحظ بالنسبة لهذا المشروع بالذات
‫، فلديناها بالفعل.
‫لذلك بدون أي مزيد من اللغط ، نظرًا لأن أدواتنا جاهزة ، فلنستورد البيانات ونبدأ في ذلك.