‫Machine learning-projecten kunnen veel verschillende onderwerpen behandelen, het is belangrijk om een raamwerk te ontwerpen dat u kunt gebruiken
‫om verschillende soorten problemen aan te pakken.
‫Je kunt zien wat we gaan doormaken als een kleine veldgids die je kunt gebruiken voor machine
‫learning.
‫Dus als u een probleem tegenkomt, kunt u deze veldgids raadplegen en gaan, wacht even.
‫Ik moet dit probleem opsplitsen in een paar kleine stappen.
‫Wat zegt een veldgids?
‫Het raamwerk dat we gaan gebruiken, bestaat uit zes stappen nadat we aan veel machine learning-projecten in meerdere
‫verschillende industrieën hebben gewerkt.
‫Dit zijn de stappen die ik heb gevonden die keer op keer terugkomen.
‫En we zullen dit diagram veel zien in de komende lezingen.
‫Maar in deze gaan we in elk van deze stappen afzonderlijk duiken en kijken wat voor
‫soort componenten ze hebben.
‫Stap één is probleemdefinitie, aangezien het eerst gericht zal zijn op code, praktische oplossingen, is het belangrijk om te definiëren
‫welk probleem we proberen op te lossen.
‫Is het een leerprobleem met of zonder toezicht?
‫Is het een classificatie- of regressieprobleem?
‫Maak je geen zorgen, we zullen zien hoe we dit kunnen oplossen in de volgende paar lezingen.
‫Stap twee is data, aangezien bij machine learning algoritmen worden gebruikt om verschillende patronen in data te vinden en te
‫leren.
‫Gegevens zijn een vereiste voor elk machine learning-project.
‫De vraag die we hier in stap twee proberen te beantwoorden, is wat voor soort gegevens we hebben, afhankelijk van het
‫probleem?
‫Er zijn verschillende soorten gegevens, gestructureerde gegevens, zoals rijen en kolommen of wat u
‫zou verwachten in een Excel-spreadsheet of ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen of audio.
‫Zodra we weten wat voor soort gegevens we hebben, kunnen we beginnen met het nemen van beslissingen over hoe we machine learning ermee kunnen
‫gebruiken.
‫Stap drie is dat evaluatie hier zal definiëren wat succes voor ons betekent, aangezien machine learning, aangezien veel van
‫machine learning eigenlijk experimenteel is.
‫Je zou voor altijd kunnen blijven proberen om je resultaten te verbeteren op zoek naar het perfecte model.
‫Omdat we echter beoefenaars zijn, weten we dat het perfecte model niet bestaat.
‫In plaats daarvan beginnen we met te zeggen dat om dit machine learning-vastgoedproject haalbaar te maken, we
‫in het begin natuurlijk ten minste een 95 procent nauwkeurig model nodig hebben om de kosten van huizen te voorspellen.
‫Deze evaluatiestatistiek is niet exact en zal waarschijnlijk in de loop van de tijd veranderen.
‫Maar als we dit aan het begin van een project hebben, hebben we iets om naar te streven.
‫Stap vier is de vraag over kenmerken die we beantwoorden.
‫Dit is wat we al weten over de gegevens?
‫Nu, zelfs binnen verschillende soorten gegevens, zijn er verschillende soorten functies, bijvoorbeeld om te voorspellen of
‫iemand een hartaandoening heeft of niet, je zou hun lichaamsgewicht als functie kunnen gebruiken, aangezien lichaamsgewicht een
‫getal is.
‫Het wordt een numerieke functie genoemd.
‫En nadat ze met haar arts heeft gesproken, kunnen ze je vertellen dat als iemands lichaamsgewicht een bepaald aantal overschrijdt,
‫ze meer kans hebben op een hartaandoening.
‫Er zijn meer soorten functies, zoals categorisch en afgeleid.
‫We gaan hier in de komende lessen naar kijken.
‫Maar het uitgangspunt blijft.
‫Het doel van een machine learning-algoritme is om deze kenmerken, zoals blanke seks, bloeddruk en pijn op de borst,
‫om te zetten in patronen om voorspellingen te doen, zoals of een patiënt en een unieke patiënt Edesia al
‫dan niet een hartaandoening heeft.
‫Stap vijf is modelleren, als je eenmaal iets over je gegevens hebt geleerd.
‫De volgende stap is om het te modelleren.
‫En de vraag hier is, op basis van ons probleem en onze gegevens, welk model voor machine learning moeten we gebruiken?
‫In tegenstelling tot andere algoritmen en instructiesets, moet je helemaal opnieuw schrijven.
‫Veel van de meest bruikbare algoritmen voor machine learning zijn al voor u gecodeerd, wat mooi is voor
‫ons.
‫Sommige modellen werken beter op verschillende problemen dan andere, en in het begin zal je focus liggen op het
‫vinden van het juiste model voor het juiste soort probleem.
‫Stap zes is experimenteren, alle stappen die we zojuist hebben doorlopen, vinden plaats in een cyclus. U kunt beginnen met
‫één probleemdefinitie en ontdekken dat uw gegevens er niet geschikt voor zijn.
‫Dan kunt u een model bouwen en ontdekken dat het niet zo goed werkt als u in uw evaluatiestatistiek hebt beschreven.
‫Dus je bouwt er nog een en je ontdekt dat deze eigenlijk best goed werkt.
‫Maar wat belangrijk is om te onthouden, is dat hoewel deze stappen hier zijn, de stappen die we
‫in dit kader hebben doorlopen, dit niet betekent dat ze in volgorde moeten worden gevolgd, en ze zijn ook niet in steen gebeiteld.
‫Beschouw ze als een ruwe gids.
‫Nu hebben we ze allemaal kort doorgenomen.
‫Laten we ze allemaal wat gedetailleerder bekijken.