‫Os projetos de aprendizado de máquina podem abranger muitos tópicos diferentes. É importante projetar uma estrutura que você possa
‫usar para abordar diferentes tipos de problemas.
‫Você pode considerar o que estamos prestes a abordar como um pequeno guia de campo que pode ser usado para aprendizado de
‫máquina.
‫Portanto, quando você se deparar com um problema, pode consultar este guia de campo e ir, espere um pouco.
‫Preciso dividir esse problema em algumas etapas.
‫O que um guia de campo diz?
‫A estrutura que usaremos compreende seis etapas após trabalhar em muitos projetos de aprendizado de máquina
‫em vários setores diferentes.
‫Estas são as etapas que descobri e que aparecem repetidamente.
‫E veremos muito esse diagrama nas próximas aulas.
‫Mas neste, vamos mergulhar em cada uma dessas etapas individualmente e ver que tipo
‫de componentes eles têm.
‫O primeiro passo é a definição do problema, uma vez que o foco será primeiro no código, soluções práticas, é importante
‫definir o problema que estamos tentando resolver.
‫É um problema de aprendizagem supervisionado ou não supervisionado?
‫É um problema de classificação ou regressão?
‫Não se preocupe, veremos como descobrir isso nas próximas aulas.
‫A segunda etapa são os dados, uma vez que o aprendizado de máquina envolve o uso de algoritmos para encontrar e aprender diferentes padrões nos
‫dados.
‫Os dados são um requisito para qualquer projeto de aprendizado de máquina.
‫A pergunta que estamos tentando responder aqui na etapa dois é que tipo de dados temos dependendo do
‫problema?
‫Existem diferentes tipos de dados, dados estruturados, como linhas e colunas, ou o que você esperaria
‫encontrar em uma planilha do Excel, ou dados não estruturados, como imagens ou áudio.
‫Depois de saber que tipo de dados temos, podemos começar a tomar decisões sobre como usar o aprendizado de máquina com
‫eles.
‫A etapa três é a avaliação aqui vai definir o que o sucesso significa para nós, desde o aprendizado de máquina, uma vez que grande parte do
‫aprendizado de máquina na verdade é experimental.
‫Você pode continuar tentando sempre melhorar seus resultados em busca do modelo perfeito.
‫No entanto, como somos praticantes, sabemos que o modelo perfeito não existe.
‫Em vez disso, começamos dizendo para que esse projeto imobiliário de aprendizado de máquina seja viável,
‫precisamos de um modelo de pelo menos 95% preciso para prever o custo das casas, é claro, no início.
‫Essa métrica de avaliação não será exata e provavelmente mudará com o tempo.
‫Mas ter isso no início de um projeto nos dá algo para almejar.
‫O quarto passo é a pergunta sobre recursos que respondemos.
‫Aqui está o que já sabemos sobre os dados?
‫Agora, mesmo dentro de diferentes tipos de dados, existem diferentes tipos de recursos, por exemplo, para prever se alguém
‫tem ou não uma doença cardíaca, você pode usar o peso corporal como um recurso, já que o peso corporal
‫é um número.
‫É chamado de recurso numérico.
‫E depois de falar com o médico, eles podem dizer que se o peso corporal de alguém está acima de um certo
‫número, é mais provável que ela tenha doenças cardíacas.
‫Existem mais tipos de recursos, como categóricos e derivados.
‫Vamos examinar isso em lições futuras.
‫Mas a premissa permanece.
‫O objetivo de um algoritmo de aprendizado de máquina é transformar esses recursos, como sexo branco, pressão arterial
‫e dor no peito em padrões para fazer previsões como se um paciente e um paciente único Edesia
‫tem doença cardíaca ou não.
‫O quinto passo é modelar, uma vez que você tenha aprendido um pouco sobre seus dados.
‫A próxima etapa é modelá-lo.
‫E a questão aqui é, com base em nosso problema e dados, qual modelo de aprendizado de máquina devemos usar?
‫Ao contrário de outros algoritmos e conjuntos de instruções, você deve escrever do zero.
‫Muitos dos algoritmos de aprendizado de máquina mais úteis já foram codificados para você, o que é excelente para
‫nós.
‫Alguns modelos funcionam melhor em problemas diferentes do que outros e, no início, seu foco será descobrir
‫o modelo certo para o tipo certo de problema.
‫A etapa seis é a experimentação; todas as etapas pelas quais acabamos de passar acontecem em um ciclo. Você pode começar com
‫uma definição de problema e descobrir que seus dados não são adequados para ela.
‫Então, você pode construir um modelo e descobrir que ele não funciona tão bem quanto você descreveu em sua métrica de avaliação.
‫Então você constrói outro e descobre que este realmente funciona muito bem.
‫Mas o que é importante lembrar é que, embora essas etapas estejam aqui, as etapas pelas
‫quais passamos nesta estrutura, isso não significa que elas devam ser seguidas em ordem, nem estão gravadas em pedra.
‫Considere-os um guia aproximado.
‫Agora, examinamos cada um deles brevemente.
‫Vamos examinar cada um com mais detalhes.