‫Siete pronti per questo?
‫Abbiamo il passaggio sei, che è la sperimentazione, ed è importante ricordare che tutti questi passaggi qui sono un
‫processo altamente iterativo, il che significa che potresti provare una cosa, scoprire che non funziona, quindi provarne un'altra,
‫un'altra e un'altra e continuare a passando attraverso questo ciclo.
‫Destra.
‫Ma come apparirebbero tutte queste cose in pratica?
‫Bene, con un processo come quello che abbiamo qui, i progetti di machine learning diventano progetti di tool matching, ed
‫è quello che faremo.
‫Useremo questo processo e impareremo i diversi strumenti per ogni passaggio.
‫Quindi alla fine sarai in grado di iniziare a guardare un problema di apprendimento automatico e pensare, OK, so
‫quali strumenti posso usare per questo gambo, possiamo scomporlo.
‫Posso usare questo per quello, per quello e applicare questo processo a qualsiasi tipo di problema su cui stai lavorando.
‫Ad esempio, qualcuno potrebbe venire da te con il set di dati e chiederti di trovare approfondimenti su di esso.
‫Potresti iniziare definendo un problema all'interno del quale è il passaggio uno.
‫Quindi vai al passaggio due e guarda i dati.
‫Questa parte è chiamata analisi dei dati.
‫Qui potresti definire una metrica di valutazione basata sul problema mentre ispezioni le diverse caratteristiche dei dati, che
‫è il passaggio tre e il passaggio quattro.
‫Una volta che sai qualcosa in più sui dati, decidi di costruire un modello di machine learning utilizzando le
‫funzionalità che hai trovato per prevedere alcuni obiettivi.
‫E questo è il quinto passo.
‫Il tuo primo modello va abbastanza bene.
‫Abbiamo il piccolo verde qui.
‫Sei riuscito ad allineare gli input.
‫Hai un buon modello.
‫Hai abbinato il modello al problema e sta producendo alcuni buoni risultati.
‫Quindi decidi di segnalare ciò che hai trovato.
‫E dopo il tuo rapporto iniziale, il tuo project manager ha chiesto di vedere se il modello può essere migliorato per
‫ottenere risultati migliori.
‫Quindi fai la tua ricerca e scopri che c'è un altro approccio che puoi adottare.
‫Questo è il sesto esperimento.
‫Potresti provare un modello diverso, abbiamo il modello due e vediamo come va, e funziona abbastanza bene.
‫Quindi, se non ha funzionato, quando lo riferisci è tipo, oh, forse potresti fare un po' di meglio.
‫Potresti provare a variare leggermente l'input e cambiare l'output desiderato e provare di nuovo un nuovo modello.
‫Non preoccuparti, se tutto questo sembra confuso, faremo molta pratica nel farlo con
‫progetti pratici durante tutto il corso.
‫Ricorda all'inizio come abbiamo detto che c'erano tre passaggi principali che avremmo fatto: uno, creare un framework
‫per abbinare il framework alla scienza dei dati e agli strumenti di apprendimento automatico, e tre, imparare facendo bene dopo
‫aver superato le ultime due elezioni.
‫Hai appena spuntato il primo passaggio.
‫Ora abbiamo un framework da utilizzare per la sezione di modellazione dei progetti di machine learning.
‫Guarda com'è bello.
‫Fase uno, definizione del problema, due dati.
‫Fase tre, valutazione.
‫Fase quattro caratteristiche, modellazione passo avanti, fase sei, sperimentazione.
‫Tutto questo è un processo iterativo.
‫Successivamente, impareremo quali strumenti possiamo utilizzare per applicare il framework a diversi progetti e, naturalmente, per
‫fare tutto questo.
‫Lavoreremo direttamente per scrivere codice di machine learning e creare progetti nostri.
‫E ricorda di controllare la sezione delle risorse per qualsiasi cosa in più di cui potresti aver bisogno.
‫Puoi trovare tutto ciò di cui abbiamo parlato lì.