‫Já passamos pela primeira etapa da definição do problema, pela segunda etapa, pelos dados, e pela etapa três, definimos o que o
‫sucesso significa para nós.
‫Agora, vamos para a etapa quatro, que agora contém os recursos aqui.
‫A pergunta que estamos tentando responder é: o que já sabemos sobre os dados?
‫Agora, se você nunca trabalhou com dados antes, você pode ouvir esta palavra recursos e estar se
‫perguntando, o que diabos significa recursos?
‫Bem, você ouvirá que esse mundo surge muito no aprendizado de máquina, talvez na forma de
‫aprendizado de recursos ou variáveis de recursos, ou quando alguém perguntar quantos recursos existem ou que tipo de recursos existem?
‫Recursos é outra palavra para diferentes formas de dados.
‫Agora, já discutimos diferentes tipos de dados, como estruturados e não estruturados, mas os recursos
‫se referem às diferentes formas de dados em dados estruturados ou não estruturados.
‫Por exemplo, vamos voltar ao nosso problema de previsão de doenças cardíacas.
‫Podemos querer ver se coisas como o peso corporal de uma pessoa, seu sexo, sua frequência cardíaca média em repouso e
‫sua dor no peito podem ser usados para prever se ela tem uma doença cardíaca ou não.
‫Essas três coisas, peso corporal de um paciente, média de sexo, frequência cardíaca em repouso e dor no peito são características
‫dos dados.
‫Eles também podem ser referidos como variáveis de recurso, em outras palavras, queremos usar as variáveis de recurso.
‫Para prever as variáveis-alvo, que é se uma pessoa tem ou não doenças cardíacas.
‫Agora, quando se trata de variáveis de recursos, novamente, existem diferentes tipos.
‫Você tem numérico, que significa um número como peso corporal, há categórico, o que significa uma coisa ou
‫outra, como sexo ou se o paciente é fumante ou não.
‫E há derivado, que é quando alguém como você olha os dados e cria um novo recurso
‫usando os existentes.
‫Por exemplo, você pode olhar para os carimbos de data / hora do histórico de visitas ao hospital de alguém.
‫E se eles tiveram uma visita no ano passado, você pode fazer um recurso categórico chamado Visitados no ano
‫passado.
‫Se alguém tivesse visitado no ano passado, eles seriam verdadeiros ou, no nosso caso, sim, se não,
‫eles seriam falsos ou, neste caso, saber, o processo de derivar recursos como este a partir de dados é
‫frequentemente referido como engenharia de recursos.
‫Nosso exemplo de doença cardíaca é estruturado, mas os dados não estruturados têm características um pouco
‫menos óbvias.
‫Se você olhasse imagens suficientes de cães, começaria a descobrir, OK, a maioria dessas criaturas tem
‫formas que saem de seus corpos, suas pernas e alguns círculos na frente, seus olhos.
‫À medida que um algoritmo de aprendizado de máquina olha para imagens diferentes, ele começa a
‫aprender essas formas diferentes e muito mais, e descobrir como as imagens diferentes são semelhantes ou diferentes umas das outras.
‫Não se preocupe quando se trata de descobrir os diferentes padrões entre recursos, como os quatro retângulos, tipos de formas saindo de
‫um corpo de cachorro ou os círculos na frente da cabeça do cachorro, você não precisa dizer ao aprendizado de
‫máquina algoritmo o que eles são.
‫O bonito é que ele os descobre sozinho.
‫A última coisa a lembrar é que um recurso funciona melhor dentro de um algoritmo de aprendizado de
‫máquina se muitas das amostras o tiverem por agora, prevendo problemas cardíacos, digamos que tínhamos um recurso chamado Most
‫Aid in Foods, que tinha uma lista dos alimentos que o paciente comia com mais frequência, mas apenas 10 por cento ou 10 em
‫cada 100 registros de pacientes o tinham.
‫Portanto, este olho para o paciente ID quatro, três a oito tem mais na comida, o que Frys não é o ideal.
‫E esses outros pacientes não têm porque, lembre-se, apenas 10 entre 100 exemplos são os que mais
‫comeram.
‫Eles têm dados aqui.
‫Então, esses estão faltando e assim será.
‫Então, se você pode imaginar, há cem pacientes aqui, apenas 10 deles terão essa coluna de alimentos
‫mais consumidos preenchida.
‫E já que um algoritmo de aprendizado de máquina aprende melhor quando todas as amostras têm informações semelhantes.
‫Deixamos este de fora ou tentamos coletar mais informações antes de usá-lo.
‫O processo de garantir que todas as amostras tenham informações semelhantes é chamado de cobertura de recursos em um conjunto de dados
‫ideal.
‫Você tem cobertura completa de recursos.
‫Então, para podermos usar esse recurso da maioria dos alimentos, o ideal seria que todos os valores estivessem aqui, ou pelo menos mais
‫de 10 por cento de cobertura, o que significa que mais de 10 por cento ou mais de dez vírgula
‫cem exemplos têm algum tipo de valor nesta coluna.
‫Teremos muita prática observando os diferentes recursos nas próximas eleições e projetos e lições enquanto isso,
‫pense em um problema que você teve que resolver recentemente.
‫Quais recursos foram incluídos nele com um numérico ou categórico, ou você os combinou em seu próprio recurso
‫derivado?