‫Vous êtes tous prêts pour ça ?
‫Nous avons l'étape six, qui est l'expérimentation, et il est important de se rappeler que toutes ces étapes ici sont un processus
‫hautement itératif, ce qui signifie que vous pouvez essayer une chose, découvrir que cela ne fonctionne pas, puis essayer une autre,
‫une autre et une autre et continuer en passant par cette boucle.
‫Droit.
‫Mais à quoi tout cela ressemblerait-il dans la pratique ?
‫Eh bien, avec un processus comme celui que nous avons ici, les projets d'apprentissage automatique deviennent des projets de mise en correspondance d'outils, et c'est
‫ce que nous allons faire.
‫Nous allons utiliser ce processus et apprendre les différents outils pour chaque étape.
‫Donc, finalement, vous pourrez commencer à examiner un problème d'apprentissage automatique et à penser, OK, je sais quels outils je
‫peux utiliser pour cette tige, nous pouvons le décomposer.
‫Je peux utiliser ceci pour cela, pour cela et appliquer ce processus à n'importe quel type de problème sur lequel vous travaillez.
‫Par exemple, quelqu'un peut venir vous voir avec l'ensemble de données et vous demander de trouver des informations dessus.
‫Vous pouvez commencer par définir un problème dans lequel se trouve la première étape.
‫Ensuite, vous passez à la deuxième étape et examinez les données.
‫Cette partie s'appelle l'analyse des données.
‫Ici, vous pouvez définir une métrique d'évaluation basée sur le problème tout en inspectant les différentes caractéristiques des données,
‫ce qui correspond aux étapes trois et quatre.
‫Une fois que vous en savez un peu plus sur les données, vous décidez de créer un modèle d'apprentissage automatique en utilisant les
‫fonctionnalités que vous avez trouvées pour prédire une cible.
‫Et c'est la cinquième étape.
‫Votre premier modèle se passe plutôt bien.
‫Nous avons le petit vert ici.
‫Vous avez réussi à aligner les entrées.
‫Vous avez un bon modèle.
‫Vous avez adapté le modèle au problème et il produit de bons résultats.
‫Vous décidez donc de signaler ce que vous avez trouvé.
‫Et après votre rapport initial, votre chef de projet a demandé de voir si le modèle peut être amélioré pour obtenir
‫de meilleurs résultats.
‫Vous faites donc vos recherches et vous trouvez qu'il existe une autre approche que vous pouvez adopter.
‫Il s'agit de l'expérience de l'étape six.
‫Vous pouvez essayer un modèle différent, nous avons le modèle deux et voir comment cela se passe, et il fonctionne assez bien.
‫Ensuite, si cela ne fonctionnait pas, lorsque vous signalez, c'est comme, oh, peut-être que vous pourriez faire un peu mieux.
‫Vous pouvez essayer de varier légèrement l'entrée, de modifier la sortie souhaitée et d'essayer à nouveau un nouveau modèle.
‫Ne vous inquiétez pas, si tout cela semble déroutant, nous allons avoir beaucoup de pratique à faire
‫avec des projets pratiques tout au long du cours.
‫Rappelez-vous au début comment nous avons dit qu'il y avait trois étapes principales que nous allions faire, une, créer
‫un cadre pour faire correspondre le cadre aux outils de science des données et d'apprentissage automatique, et trois, apprendre en faisant bien
‫après avoir traversé les deux dernières élections.
‫Vous venez de cocher la première étape.
‫Nous avons maintenant un framework à utiliser pour la section de modélisation des projets d'apprentissage automatique.
‫Regardez comme c'est beau.
‫Étape une définition du problème Étape deux données.
‫Troisième étape, l'évaluation.
‫Fonctionnalités de l'étape quatre, modélisation avancée, étape six, expérimentation.
‫Tout cela est un processus itératif.
‫Ensuite, nous allons apprendre quels outils nous pouvons utiliser pour appliquer le framework à différents projets et bien sûr,
‫pour faire tout cela.
‫Nous allons travailler main dans la main sur l'écriture de code d'apprentissage automatique et la création de nos propres projets.
‫Et n'oubliez pas de consulter la section des ressources pour tout ce dont vous pourriez avoir besoin.
‫Vous pouvez y retrouver tout ce dont nous avons parlé.