‫Kalian siap untuk ini?
‫Kami mendapat langkah enam, yaitu eksperimen, dan penting untuk diingat bahwa semua langkah ini di sini adalah
‫proses yang sangat berulang, artinya Anda dapat mencoba satu hal, ternyata tidak berhasil, lalu coba yang
‫lain, yang lain, dan teruskan melewati lingkaran ini.
‫Benar.
‫Tetapi bagaimana semua ini terlihat dalam praktik?
‫Nah, dengan proses seperti yang kami dapatkan di sini, proyek pembelajaran mesin menjadi proyek pencocokan alat, dan itulah yang
‫akan kami lakukan.
‫Kami akan menggunakan proses ini dan mempelajari berbagai alat untuk setiap langkah.
‫Jadi pada akhirnya Anda akan dapat mulai melihat masalah pembelajaran mesin dan berpikir tentang, Oke, saya tahu alat apa yang
‫dapat saya gunakan untuk batang ini, kita dapat memecahnya.
‫Saya dapat menggunakan ini untuk itu, untuk itu dan menerapkan proses ini untuk jenis masalah apa pun yang sedang Anda kerjakan.
‫Misalnya, seseorang mungkin datang kepada Anda dengan kumpulan data dan meminta Anda untuk menemukan wawasan tentangnya.
‫Anda mungkin mulai dengan mendefinisikan masalah yang merupakan langkah pertama.
‫Kemudian Anda melanjutkan ke langkah kedua dan melihat datanya.
‫Bagian ini disebut analisis data.
‫Di sini Anda dapat menentukan metrik evaluasi berdasarkan masalah pada saat yang sama saat memeriksa fitur data
‫yang berbeda, yaitu langkah tiga dan langkah empat.
‫Setelah Anda mengetahui sedikit lebih banyak tentang data, Anda memutuskan untuk membangun model pembelajaran mesin menggunakan fitur
‫yang Anda temukan untuk memprediksi beberapa target.
‫Dan ini adalah langkah kelima.
‫Model pertama Anda berjalan cukup baik.
‫Kami mendapat sedikit hijau di sini.
‫Anda telah berhasil mengatur input.
‫Anda punya model yang bagus.
‫Anda telah mencocokkan model dengan masalahnya dan menghasilkan beberapa keluaran yang bagus.
‫Jadi, Anda memutuskan untuk melaporkan apa yang Anda temukan.
‫Dan setelah laporan awal Anda, manajer proyek Anda meminta untuk melihat apakah model tersebut dapat ditingkatkan untuk mendapatkan hasil
‫yang lebih baik.
‫Jadi Anda melakukan penelitian dan menemukan ada pendekatan lain yang dapat Anda ambil.
‫Ini adalah percobaan langkah keenam.
‫Anda dapat mencoba model yang berbeda, kami memiliki model dua dan melihat bagaimana hasilnya, dan kinerjanya cukup baik.
‫Kemudian jika itu tidak berhasil, ketika Anda melaporkannya, itu seperti, oh, mungkin Anda bisa melakukan sedikit lebih baik.
‫Anda dapat mencoba sedikit memvariasikan input dan mengubah output yang Anda inginkan dan mencoba model baru lagi.
‫Jangan khawatir, jika semua ini terlihat membingungkan, kita akan memiliki banyak latihan untuk
‫melakukan ini dengan proyek langsung selama kursus.
‫Ingat di awal bagaimana kami mengatakan ada tiga langkah utama yang akan kami lakukan satu, buat kerangka
‫kerja yang sesuai dengan kerangka kerja dengan ilmu data dan alat pembelajaran mesin, dan tiga, belajar sambil bekerja dengan baik
‫setelah melalui beberapa pemilihan terakhir.
‫Anda baru saja menandai langkah pertama.
‫Kami sekarang memiliki kerangka kerja yang akan digunakan untuk bagian pemodelan proyek pembelajaran mesin.
‫Lihat betapa indahnya itu.
‫Langkah satu definisi masalah langkah dua data.
‫Langkah ketiga, evaluasi.
‫Langkah empat fitur, pemodelan langkah maju, langkah enam, eksperimen.
‫Semua ini adalah proses berulang.
‫Selanjutnya, kita akan mempelajari alat apa yang dapat kita gunakan untuk menerapkan kerangka kerja ke berbagai proyek dan tentu saja,
‫untuk melakukan semua ini.
‫Kami akan bekerja langsung dalam menulis kode pembelajaran mesin dan membuat proyek kami sendiri.
‫Dan ingat untuk memeriksa bagian sumber daya untuk tambahan apa pun yang mungkin Anda perlukan.
‫Anda dapat menemukan semua yang telah kita bicarakan di sana.