‫I progetti di machine learning possono coprire molti argomenti diversi, è importante progettare un framework che puoi
‫utilizzare per affrontare diversi tipi di problemi.
‫Puoi considerare ciò che stiamo per esaminare come una piccola guida sul campo che puoi utilizzare per l'apprendimento
‫automatico.
‫Quindi, quando incontri un problema, puoi fare riferimento a questa guida sul campo e andare, aspetta.
‫Ho bisogno di suddividere questo problema in pochi piccoli passaggi.
‫Cosa dice una guida sul campo?
‫Il framework che utilizzeremo comprende sei passaggi dopo aver lavorato su molti progetti di machine learning
‫in più settori diversi.
‫Questi sono i passaggi che ho trovato che si ripetono più e più volte.
‫E vedremo spesso questo diagramma nelle prossime lezioni.
‫Ma in questo, ci addentreremo in ciascuno di questi passaggi individualmente e vedremo che
‫tipo di componenti hanno.
‫Il primo passo è la definizione del problema, poiché sarà incentrato prima sul codice, sulle soluzioni pratiche, è importante
‫definire quale problema stiamo cercando di risolvere.
‫È un problema di apprendimento supervisionato o non supervisionato?
‫È un problema di classificazione o regressione?
‫Non preoccuparti, vedremo come risolverlo nelle prossime lezioni.
‫Il secondo passaggio riguarda i dati, poiché l'apprendimento automatico implica l'utilizzo di algoritmi per trovare e apprendere modelli diversi nei
‫dati.
‫I dati sono un requisito per qualsiasi progetto di machine learning.
‫La domanda a cui stiamo cercando di rispondere qui nel passaggio due è che tipo di dati abbiamo a seconda del
‫problema?
‫Esistono diversi tipi di dati, dati strutturati, come righe e colonne o ciò che ti aspetteresti di
‫trovare in un foglio di calcolo Excel o dati non strutturati come immagini o audio.
‫Una volta che sappiamo che tipo di dati abbiamo, possiamo iniziare a prendere decisioni su come utilizzare l'apprendimento automatico con
‫esso.
‫Il terzo passaggio è la valutazione qui che definirà cosa significa il successo per noi, dal momento che l'apprendimento automatico, poiché gran parte
‫dell'apprendimento automatico è in realtà sperimentale.
‫Potresti andare avanti all'infinito cercando di migliorare i tuoi risultati alla ricerca del modello perfetto.
‫Tuttavia, poiché siamo praticanti, sappiamo che il modello perfetto non esiste.
‫Invece, iniziamo dicendo che perché questo progetto immobiliare di apprendimento automatico sia fattibile,
‫abbiamo bisogno di un modello accurato almeno al 95% per prevedere il costo delle case, ovviamente, all'inizio.
‫Questa metrica di valutazione non sarà esatta e probabilmente cambierà nel tempo.
‫Ma avere questo all'inizio di un progetto ci dà qualcosa su cui puntare.
‫Il quarto passaggio è la domanda sulle caratteristiche a cui rispondiamo.
‫Ecco cosa sappiamo già dei dati?
‫Ora, anche all'interno di diversi tipi di dati, ci sono diversi tipi di caratteristiche, ad esempio, per
‫prevedere se qualcuno ha una malattia cardiaca, potresti usare il loro peso corporeo come caratteristica poiché il peso corporeo
‫è un numero.
‫Si chiama caratteristica numerica.
‫E dopo aver parlato con il suo medico, potrebbero dirti che se il peso corporeo di qualcuno supera un certo
‫numero, è più probabile che abbia malattie cardiache.
‫Esistono più tipi di funzionalità come categoriale e derivato.
‫Li esamineremo nelle lezioni future.
‫Ma la premessa resta.
‫Un obiettivo degli algoritmi di apprendimento automatico è trasformare queste caratteristiche, come il sesso bianco, la pressione sanguigna e
‫il dolore toracico in schemi per fare previsioni come se un paziente e un paziente unico Edesia abbia
‫o meno una malattia cardiaca.
‫Il quinto passaggio è la modellazione, una volta che hai imparato qualcosa sui tuoi dati.
‫Il prossimo passo è modellarlo.
‫E la domanda qui è, in base al nostro problema e ai nostri dati, quale modello di apprendimento automatico dovremmo usare?
‫A differenza di altri algoritmi e set di istruzioni, devi scrivere da zero.
‫Molti degli algoritmi di apprendimento automatico più utili sono già stati codificati per te, il che è bellissimo per
‫noi.
‫Alcuni modelli funzionano meglio su problemi diversi rispetto ad altri e all'inizio il tuo obiettivo sarà quello di
‫trovare il modello giusto per il tipo giusto di problema.
‫Il sesto passaggio è la sperimentazione, tutti i passaggi che abbiamo appena superato si verificano in un ciclo, potresti iniziare con una
‫definizione del problema e scoprire che i tuoi dati non sono adatti a questo.
‫Quindi potresti costruire un modello e scoprire che non funziona così come hai delineato nella tua metrica di valutazione.
‫Quindi ne costruisci un altro e scopri che funziona abbastanza bene.
‫Ma ciò che è importante ricordare è che sebbene questi passaggi siano qui, i passaggi
‫che abbiamo attraversato in questo quadro, non significa che debbano essere seguiti in ordine, né siano scolpiti nella pietra.
‫Considerali una guida approssimativa.
‫Ora, abbiamo esaminato brevemente ciascuno di essi.
‫Diamo un'occhiata a ciascuno un po' più in dettaglio.