‫Bist du bereit dafür?
‫Wir haben Schritt sechs, das ist Experimentieren, und es ist wichtig, sich
‫daran zu erinnern, dass alle diese Schritte hier ein sehr iterativer
‫Prozess sind, d diese Schleife durchlaufen.
‫Rechts.
‫Aber wie würde das alles in der Praxis aussehen?
‫Nun, mit einem Prozess wie dem, den wir hier haben, werden Machine-Learning-Projekte zu Tools-Matching-Projekten, und genau das
‫werden wir tun.
‫Wir werden diesen Prozess anwenden und die verschiedenen Tools für jeden Schritt lernen.
‫Irgendwann werden Sie also in der Lage sein, sich ein Problem des maschinellen Lernens anzuschauen und darüber nachzudenken, OK, ich weiß, welche
‫Werkzeuge ich für diesen Stamm verwenden kann, wir können ihn aufschlüsseln.
‫Ich kann dies dafür verwenden und diesen Prozess auf jede Art von Problem anwenden, an dem Sie arbeiten.
‫Beispielsweise könnte jemand mit dem Datensatz zu Ihnen kommen und Sie bitten, Erkenntnisse darüber zu erhalten.
‫Sie können damit beginnen, ein Problem zu definieren, das Schritt eins ist.
‫Dann gehen Sie zu Schritt zwei und sehen sich die Daten an.
‫Dieser Teil wird als Datenanalyse bezeichnet.
‫Hier können Sie eine Bewertungsmetrik basierend auf dem Problem definieren und gleichzeitig die verschiedenen Merkmale der Daten
‫untersuchen, was Schritt drei und vier ist.
‫Sobald Sie ein wenig mehr über die Daten wissen, entscheiden Sie sich, ein Modell für maschinelles Lernen mit den gefundenen
‫Funktionen zu erstellen, um ein bestimmtes Ziel vorherzusagen.
‫Und das ist Schritt fünf.
‫Dein erstes Modell läuft ziemlich gut.
‫Wir haben das kleine Grün hier.
‫Sie haben es geschafft, die Eingänge auszurichten.
‫Du hast ein gutes Modell.
‫Sie haben das Modell an das Problem angepasst und es liefert einige gute Ergebnisse.
‫Also beschließt du, zu melden, was du gefunden hast.
‫Und nach Ihrem ersten Bericht fragte Ihr Projektmanager, ob das Modell verbessert werden kann, um bessere Ergebnisse
‫zu erzielen.
‫Also recherchieren Sie und finden Sie heraus, dass Sie einen anderen Ansatz verfolgen können.
‫Dies ist Schritt sechs Experiment.
‫Sie können ein anderes Modell ausprobieren, wir haben Modell zwei und sehen, wie es läuft, und es funktioniert ziemlich gut.
‫Wenn das dann nicht funktioniert, ist es bei der Meldung so, oh, vielleicht könntest du es ein bisschen besser machen.
‫Sie können versuchen, die Eingabe leicht zu variieren und Ihre gewünschte Ausgabe zu ändern und ein neues Modell erneut zu versuchen.
‫Keine Sorge, wenn all dies verwirrend aussieht, werden wir während des Kurses
‫viel Übung mit praktischen Projekten haben.
‫Erinnern Sie sich am Anfang daran, wie wir gesagt haben, dass es drei wichtige Schritte gibt, einen
‫Rahmen zu erstellen, um den Rahmen an Data Science- und Machine-Learning-Tools anzupassen, und drittens, nach den letzten Wahlen zu
‫lernen, indem wir gut abschneiden.
‫Sie haben gerade Schritt eins abgehakt.
‫Wir haben jetzt ein Framework, das wir für den Modellierungsabschnitt von Machine-Learning-Projekten verwenden können.
‫Schau, wie schön das ist.
‫Schritt eins Problemdefinition Schritt zwei Daten.
‫Schritt drei, Auswertung.
‫Schritt vier Funktionen, Schritt vorwärts Modellierung, Schritt sechs, Experimentieren.
‫All dies ist ein iterativer Prozess.
‫Als nächstes werden wir lernen, welche Tools wir verwenden können, um das Framework auf verschiedene Projekte anzuwenden und
‫natürlich all dies.
‫Wir werden fleißig daran arbeiten, Code für maschinelles Lernen zu schreiben und eigene Projekte zu erstellen.
‫Und denken Sie daran, den Ressourcenabschnitt auf zusätzliche Informationen zu überprüfen, die Sie möglicherweise benötigen.
‫Dort finden Sie alles, worüber wir gesprochen haben.