‫Modelagem rígida, escolha da segunda parte.
‫Mencionamos na última escuta, havia três partes para modelar, escolher um modelo, ajustar um modelo
‫e comparar modelos, uma vez que você tenha seus dados divididos em treinamento, validação e conjuntos de teste, você pode começar
‫a passar por cada um deles degraus.
‫Nesta lição, vamos cobrir alguns pontos sobre a escolha de um modelo, que é você escolher um modelo e
‫treiná-lo em seus dados de treinamento, ao contrário de criar seus próprios algoritmos do zero.
‫Existem muitos modelos de aprendizado de máquina predefinidos que você pode aproveitar ao começar.
‫Seu objetivo principal será saber que tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usar com que tipo de problema
‫é esse, porque alguns algoritmos funcionam melhor do que outros em diferentes tipos de dados.
‫Veremos isso especificamente quando colocarmos em prática nossos projetos.
‫Mas, por enquanto, um boato a lembrar é que se você estiver trabalhando com árvores de decisão de dados estruturados,
‫como florestas aleatórias e algoritmos de aumento de gradiente, como Cat Boose, um impulso extra tende a funcionar melhor.
‫E se você estiver trabalhando com dados não estruturados, aprendizado profundo, redes neurais e aprendizado por transferência tendem
‫a funcionar melhor.
‫Depois de escolher um modelo, a próxima etapa é treiná-los.
‫O principal objetivo aqui será alinhar as entradas e saídas.
‫Por exemplo, em nosso problema de doença cardíaca, queremos que nosso modelo analise as variáveis
‫de recursos, as entradas e, em seguida, encontre os padrões e os use para prever a variável-alvo.
‫Portanto, lembre-se, da lição anterior, essas variáveis aqui são as variáveis de recurso.
‫Queremos usá-los para prever as variáveis de destino.
‫Outra configuração de nomenclatura comum é usar X, que são os dados para prever Y, que são os rótulos.
‫Diferentes algoritmos de aprendizado de máquina têm maneiras diferentes de fazer isso.
‫Veremos como fazer isso por alguns úteis em projetos futuros.
‫E lembre-se, o treinamento de um modelo ocorre na divisão de dados de treinamento.
‫É aqui que seu modelo aprende o material do curso.
‫Não queremos que nossos modelos trapaceiem e vejam o exame final antes de fazerem o estudo.
‫Dependendo da quantidade de dados que você possui e da complexidade do modelo, o treinamento pode demorar um pouco.
‫Um dos seus maiores objetivos ao treinar um modelo é minimizar o tempo entre os experimentos.
‫Às vezes, isso significará usar uma pequena parte dos seus dados primeiro.
‫Por exemplo, se você está treinando dados com cem mil exemplos, pode começar a treinar um modelo
‫apenas com os primeiros 10.000 e ver como funciona.
‫Você também pode decidir usar um modelo menos complicado para começar.
‫Modelos profundos, como redes conhecidas, geralmente levam mais tempo para treinar do que outros tipos de modelos, e isso é algo que vale
‫a pena considerar quando se trata de treinar seus próprios modelos.
‫Por exemplo, se um experimento leva três horas ou até alguns dias para uma pequena porcentagem de desempenho
‫Buzan de seu modelo, você pode considerar.
‫Esse experimento realmente vale a pena porque o aprendizado de máquina é altamente iterativo.
‫Queremos minimizar esse tempo de experimentação para que possamos ir da etapa um para a etapa dois e para a etapa três.
‫Mas, novamente, se isso parece confuso, veremos na prática em projetos práticos.
‫E coisas para lembrar, alguns modelos funcionam melhor do que outros e problemas diferentes.
‫Não tenha medo de tentar as coisas e isso é muito importante.
‫O aprendizado de máquina é, como dissemos antes, um processo altamente iterativo.
‫Portanto, algumas coisas que você experimenta podem não funcionar da primeira vez, e isso significa que você simplesmente negligencia
‫essa coisa no futuro e tenta outra coisa, começa pequeno e aumenta, adiciona complexidade conforme necessário.
‫O que isso significa é, por exemplo, se você tivesse cem mil exemplos, começaremos
‫com 10000.
‫Vamos usar um modelo simples primeiro, em vez de ir para o modelo maior, mais
‫recente e melhor, porque o que buscamos são resultados práticos, não algo que seja o melhor
‫no papel.
‫Queremos ver algo que possa realmente ser usado no mundo real.
‫E parte de seus experimentos envolverá ajustar um modelo que mostra bons resultados iniciais para obter melhores
‫resultados, como ajustar um carro.
‫Se o seu carro vai bem em uma pista, pode não ir bem em outra.
‫Então você o ajusta.
‫Vamos dar uma olhada em como fazer isso.
‫Mas, em vez de quatro carros, faremos isso para modelos de aprendizado de máquina.