‫Çok güzel.
‫Şimdi Jupyter Notebook'umuzu kurduk ve Conda ile yüklediğimiz için araçlarımız
‫önemli.
‫Bu kötü çocuğa bir isim verelim.
‫Uçtan uca.
‫Buldozer fiyatlarında gerileme.
‫Güzel ve basit.
‫Harika.
‫Ve yapacağımız şey, not defterimize bazı başlıklar getirerek başlamak olacak.
‫Yani ne yaptığımıza dair bir yapımız var.
‫Yapacağımız şey ise bu çerçeveyi getirmek olacak.
‫Yani bu altı adımı da burada bulacağız.
‫Problem, tanım, Kaggle'da hangi değerlendirme metriğini kullandıklarını kontrol eden veri değerlendirmesi, özellikler,
‫modelleme ve ardından deneyler.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Not defterimizi onaylamak için burada yeni bir hücre oluşturacağız.
‫Peki buna ne ile başlayabiliriz?
‫Ona güzel bir isim vereceğiz.
‫Yani makine öğrenimi kullanarak buldozerlerin satış fiyatını tahmin etmek.
‫Buraya küçük bir emoji koyalım.
‫İşte oldu.
‫Sıklıkla kullanılır.
‫İyi bir tane.
‫Bunu markdown'a çevireceğiz.
‫Harika.
‫Yani bu defterde.
‫Buldozerlerin satış fiyatını tahmin etmek amacıyla örnek bir makine öğrenimi projesi üzerinden gideceğiz.
‫Güzel ve basit, değil mi?
‫Mümkün olduğunca hızlı bir şekilde modellemeye ve kod üzerinde çalışmaya başlamak istiyoruz.
‫Yani bu tür düzenler sadece başlangıçta bize yardımcı olmak içindir.
‫Yani sorun tanımı mı yoksa bir sonraki veri miydi?
‫Üçüncüsü ise aklımın ucundan bile geçmiyor.
‫Geri dönelim.
‫Unutmayın, kontrol edebilmemiz için elimizde bu var.
‫Değerlendirmede küçük bir sorun vardı ama böyle şeyler olur, değil mi?
‫Her projeye daldığınızda, en başından itibaren ne yapacağınızı ezberlemiş
‫gibi olmayacaksınız.
‫Makine öğrenimi budur.
‫Deney özellikleri.
‫Bunların üzerinden geçelim ve sonra belki burada bir yerde modelleme ya da başka bir şey olacak, ama o noktaya gelene
‫kadar bekleyeceğiz.
‫Öyleyse sorunumuzu tek bir cümleyle tanımlayalım.
‫Kaggle'a geri döneceğiz.
‫Yani genel bakışa gidersek, işte orada.
‫Bunu yazabilirsiniz ama biz kendi kelimelerimizle yeniden yazacağız.
‫Bu biraz daha eğlenceli, değil mi?
‫O yüzden buraya geleceğiz.
‫Buna ne isim verebiliriz?
‫Hmm.
‫Özellikleri göz önüne alındığında bir buldozerin gelecekteki satış fiyatını ne kadar iyi tahmin edebiliriz?
‫Ve benzer buldozerlerin ne kadara satıldığına dair önceki örnekler.
‫Bu mantıklı mı?
‫Dolayısıyla buradaki amacımız, gelecekte buldozerlerin satış fiyatını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturmak üzere bazı
‫verileri kullanmaktır.
‫Ve şimdi de veriler.
‫Şimdi, bunu zaten ithal ettik.
‫Yani açık bir not defterine bakarsak, burada zaten bu açık.
‫Fazladan bir pencereye ihtiyacımız yok.
‫Buldozerler için veri mavi kitabına bir göz atalım.
‫İşte oldu.
‫Yani geçersiz bir tren deniyorsun.
‫Pekala, buraya bir link koyabilirim.
‫Gidiyoruz.
‫Veriler, Bulldozes Yarışması olan Kaggle Mavi
‫Kitap'tan indirilmiştir.
‫Ve sonra bu kablo yarışmasına gelebilirsiniz ve bize zaten bazı bilgiler verdiler, bu yüzden sadece
‫bunun gibi bir şey koyabiliriz, bu yüzden kendimize trenin geçerli ve testin ne olduğunu hatırlatmak için bunu
‫kopyalayabiliriz.
‫Yine, bu, çalıştığınız veri setine bağlı olarak farklı olacaktır.
‫Buraya koyacağız.
‫Bu yüzden deneyin, doğrulayın ve test edin ki bu işe yeni başlayan biri not defterimizi inceleyip "Tamam, neler
‫olduğunu anladım" diyebilsin.
‫Üç ana veri seti var ve biz sadece bağlantıları buraya koyacağız.
‫Bunların hepsi işinizi anlatmanın bir parçası, değil mi?
‫Makine öğreniminde ya da herhangi bir kodlama projesinde bir şeyler yaparken istediğiniz
‫şey budur, kendi proje setinizi yaparken kaybolmak kolay olabilir ve sonra bir başkası bunun üzerine gelir.
‫Ve her şeyi kendi tarzınızda yaptığınız için, "Vay canına, burada neler oluyor?"
‫diyecekler.
‫Yapmaya çalıştığımız şey bu.
‫Gelecekteki kendimize ve çalışmalarımızı paylaşacağımız herkese yardımcı olmaya çalışıyoruz.
‫Yani değerlendirme.
‫Kaggle'da bir yarışma yayınlandığında Kaggle yarışmalarına gelebiliriz.
‫Genel bir bakış olacak, bazı ödüller olacak, burada neler olup bittiğine dair
‫bir açıklama olacak ve bir değerlendirme olacak.
‫Peki yarışmayı nasıl kazanacaksınız?
‫İşte burada, bu yarışma için değerlendirme metriğinin r m s l a veya kök ortalama karesel log hatası
‫olduğunu göstereceğiz.
‫Vay canına.
‫Gerçek ve tahmini açık artırma fiyatları arasında çok fark var.
‫İşte tüm değerleme ölçütlerimiz, gerçek ve tahmini açık artırma fiyatları arasında bir karşılaştırmadır.
‫Şimdi yapacağımız şey, bunu buraya kopyalamak olacak.
‫İşte oldu.
‫Bayan..
‫Ellie.
‫Merak etmeyin, buna bir göz atacağız.
‫Aslında Emsley'imizin ne olduğunun üzerinden geçmedik, ancak ortalama karesel hatanın üzerinden geçtik.
‫Şimdi, buradan kaba ortalama karesel log hatasının sadece ortalama karesel log döneminin kökü olduğu sonucunu çıkarabilirsiniz.
‫Ancak değerlendirmeye geldiğimizde buna bir göz atacağız.
‫Bu projenin değerlendirilmesi hakkında daha fazla bilgi için bkz.
‫Oraya bir bağlantı daha koyacağız.
‫Pekala.
‫Çoğu regresyon metriğinde hedefimiz olduğu gibi, bunu da buraya koyabiliriz.
‫Not Çoğu regresyon değerlendirme metriğinin amacı hatayı en aza indirmektir.
‫Örneğin, bu proje için hedefimiz, a'yı en aza indiren ve yavaşlatan bir makine öğrenimi modeli oluşturmak olacaktır.
‫Yani bu dört regresyon ölçütü demek, değil mi?
‫Ortalama mutlak hatanız veya ortalama karesel hatanız varsa, hedefiniz genellikle bunu ve şimdi özellikleri en aza indirmektir.
‫İşte bu noktada verilerin hangi farklı kısımlarının bulunduğuna bakmak istiyoruz.
‫Yani Kaggle'a gelirsek ve verilere bakarsak, bu veri seti bir veri sözlüğü ile birlikte gelir.
‫İşin iyi tarafı, bunun bir Excel dosyası şeklinde olduğunu indirmiş olmamız.
‫Bu Excel'in uzantısıdır.
‫Şimdi, bilgisayarımda Excel yok, ancak güzel olan şey, Excel dosyalarını Google sayfalarında açabilmeniz,
‫burada yaptığım da bu.
‫Göreceğimiz şey, veri setimizi henüz içe aktardığımızdır, ancak bunlar farklı sütunlardır.
‫Birazdan ona bir göz atacağız.
‫Ve bunun bize söyleyeceği şey, tamam, bu satış kimliği, bu bir sütun satış kimliği.
‫Açıklama, bir makinenin açık artırmadaki belirli bir satışının benzersiz tanımlayıcısıdır.
‫Harika.
‫Bunu kopyalayabilirim.
‫Bağlantısı olan herkes güzelliği görebilir ve gidip buraya koyabilir.
‫Kaggle bir veri sözlüğü sağlar.
‫Veri setinin tüm özelliklerinin detaylandırılması.
‫Bu verileri görüntüleyebilirsiniz.
‫Google sayfalarında.
‫Bu yüzden oraya başka bir bağlantı koyacağım.
‫Çok güzel.
‫Böylece bir dakika içinde neler olup bittiğini öğrenmiş oluyoruz.
‫Burada pek bir şey yapmadık, değil mi?
‫Bunları hiç araştırmadık.
‫Ancak benim yapmayı tercih ettiğim şey, bu küçük düzeni oluşturmak ve ardından mümkün olan en kısa sürede kod üzerinde çalışmaya
‫başlamak.
‫Bu videoyu orada bitireceğiz.
‫Yani 1'den 4'e kadar olan adımları geçtik, güzel ve basit, değil mi?
‫Sorunumuzu tanımladık.
‫Yani ne yaptığımızı biliyoruz.
‫Verilerin nereden geldiğini biliyoruz.
‫Kaggle sayesinde nasıl bir değerleme metriğine doğru ilerlediğimizi biliyoruz ve neyse ki
‫Kaggle bizim için bir veri sözlüğü sağladı ve bu şeyler her zaman en başından bu kadar basit olmayacak.
‫Yani burası alabileceği yer.
‫Bunlara sahip değilseniz, bir sorun tanımınız yoksa, verileriniz bir bağlantıdan kolayca
‫indirebileceğiniz tek bir kaynakta değilse veya değerlendirme metriğiniz size öylece verilmemişse.
‫Veri sözlüğü ile aynı.
‫Bunlar, yapmak için biraz araştırma yapmanız gerekebilecek şeyler, ancak neyse ki bu özel proje için
‫bunlara zaten sahibiz.
‫Sözü daha fazla uzatmadan, araçlarımız hazır olduğuna göre, verileri içe aktaralım ve çalışmaya başlayalım.