‫Zijn jullie hier klaar voor?
‫We hebben stap zes, wat experimenteren is, en het is belangrijk om te onthouden dat al deze stappen hier een zeer
‫iteratief proces zijn, wat betekent dat je het ene kunt proberen, ontdekken dat het niet werkt, dan nog een, nog een
‫en nog een proberen en gewoon doorgaan door deze lus gaan.
‫Rechts.
‫Maar hoe zouden deze er in de praktijk allemaal uitzien?
‫Welnu, met een proces zoals dat we hier hebben, worden machine learning-projecten tool-matchingprojecten, en dat is wat
‫we gaan doen.
‫We gaan dit proces gebruiken en de verschillende tools voor elke stap leren.
‫Dus uiteindelijk zul je in staat zijn om naar een machine learning-probleem te kijken en na te denken over, oké, ik weet welke
‫tools ik voor deze stam kan gebruiken, we kunnen het opsplitsen.
‫Ik kan dit daarvoor gebruiken, daarvoor en dit proces toepassen op elk soort probleem waar je aan werkt.
‫Iemand kan bijvoorbeeld naar je toe komen met de dataset en je vragen om er inzichten in te krijgen.
‫Je zou kunnen beginnen met het definiëren van een probleem waarbinnen stap één is.
‫Vervolgens ga je door naar stap twee en bekijk je de gegevens.
‫Dit onderdeel wordt data-analyse genoemd.
‫Hier kunt u een evaluatiestatistiek definiëren op basis van het probleem en tegelijkertijd de verschillende kenmerken van de
‫gegevens inspecteren, namelijk stap drie en stap vier.
‫Zodra u wat meer over de gegevens weet, besluit u een machine learning-model te bouwen met behulp van de functies die u
‫hebt gevonden om een bepaald doel te voorspellen.
‫En dit is stap vijf.
‫Je eerste model gaat best goed.
‫We hebben het kleine groen hier.
‫Het is je gelukt om de ingangen op één lijn te brengen.
‫Je hebt een goed model.
‫Je hebt het model afgestemd op het probleem en het levert een aantal goede resultaten op.
‫Dus besluit je te melden wat je hebt gevonden.
‫En na uw eerste rapport vroeg uw projectmanager of het model verbeterd kan worden om betere resultaten
‫te krijgen.
‫Dus je doet je onderzoek en ontdekt dat er een andere benadering is die je kunt volgen.
‫Dit is stap zes experiment.
‫Je zou een ander model kunnen proberen, we hebben model twee en kijken hoe het gaat, en het presteert best goed.
‫En als dat niet werkte, als je het rapporteert, is het van, oh, misschien zou je het een beetje beter kunnen doen.
‫U kunt proberen de invoer enigszins te variëren en uw gewenste uitvoer te wijzigen en een nieuw model opnieuw te proberen.
‫Maak je geen zorgen, als dit er allemaal verwarrend uitziet, zullen we tijdens de cursus veel
‫oefenen om dit te doen met praktische projecten.
‫Onthoud in het begin hoe we zeiden dat er drie belangrijke stappen waren die we zouden doen:
‫een raamwerk creëren om het raamwerk af te stemmen op datawetenschap en machine learning-tools, en drie: leren door goed te
‫doen na de laatste paar verkiezingen.
‫Je hebt zojuist stap één afgevinkt.
‫We hebben nu een raamwerk dat we kunnen gebruiken voor de modelleringssectie van machine learning-projecten.
‫Kijk hoe mooi dat is.
‫Stap één probleemdefinitie stap twee gegevens.
‫Stap drie, evaluatie.
‫Stap vier kenmerken, stap voorwaarts modelleren, stap zes, experimenteren.
‫Dit alles is een iteratief proces.
‫Vervolgens gaan we leren welke hulpmiddelen we kunnen gebruiken om het raamwerk op verschillende projecten toe te passen en natuurlijk om
‫dit allemaal te doen.
‫We gaan werken aan het schrijven van machine learning-code en het maken van eigen projecten.
‫En vergeet niet om de sectie bronnen te raadplegen voor alles wat u nodig heeft.
‫Je kunt daar alles vinden waar we het over hebben gehad.