‫Vocês estão prontos para isso?
‫Pegamos a etapa seis, que é a experimentação, e é importante lembrar que todas essas etapas aqui são um
‫processo altamente iterativo, o que significa que você pode tentar uma coisa, descobrir que não funciona, depois tentar outra,
‫outra e outra e apenas manter passando por este loop.
‫Direito.
‫Mas como tudo isso ficaria na prática?
‫Bem, com um processo como o que temos aqui, os projetos de aprendizado de máquina tornam-se projetos de correspondência de ferramentas e é
‫isso que vamos fazer.
‫Vamos usar esse processo e aprender as diferentes ferramentas para cada etapa.
‫Então, eventualmente, você será capaz de começar a olhar para um problema de aprendizado de máquina e pensar, OK, eu
‫sei quais ferramentas posso usar para este radical, podemos analisá-lo.
‫Posso usar isso para aquilo, para aquilo e aplicar esse processo a qualquer tipo de problema em que você esteja trabalhando.
‫Por exemplo, alguém pode vir até você com o conjunto de dados e pedir que você encontre ideias sobre ele.
‫Você pode começar definindo um problema dentro do qual é a primeira etapa.
‫Em seguida, você avança para a etapa dois e analisa os dados.
‫Esta parte é chamada de análise de dados.
‫Aqui você pode definir uma métrica de avaliação com base no problema ao mesmo tempo em que inspeciona os diferentes recursos dos
‫dados, que é a etapa três e a etapa quatro.
‫Depois de saber um pouco mais sobre os dados, você decide construir um modelo de aprendizado de máquina usando
‫os recursos encontrados para prever algum destino.
‫E esta é a etapa cinco.
‫Seu primeiro modelo vai muito bem.
‫Temos o pequeno verde aqui.
‫Você conseguiu alinhar as entradas.
‫Você tem um bom modelo.
‫Você combinou o modelo com o problema e ele está produzindo alguns bons resultados.
‫Então você decide relatar o que encontrou.
‫E após seu relatório inicial, seu gerente de projeto perguntou se o modelo pode ser aprimorado para obter
‫melhores resultados.
‫Então você faz sua pesquisa e descobre que há outra abordagem que você pode adotar.
‫Este é o experimento da etapa seis.
‫Você pode tentar um modelo diferente, temos o modelo dois e ver como funciona, e ele funciona muito bem.
‫Então, se isso não funcionar, quando você relatar, é tipo, oh, talvez você pudesse fazer um pouco melhor.
‫Você pode tentar variar ligeiramente a entrada e alterar a saída desejada e tentar um novo modelo novamente.
‫Não se preocupe, se tudo isso parece confuso, teremos muita prática fazendo isso
‫com projetos práticos ao longo do curso.
‫Lembre-se no início de como dissemos que havia três etapas principais que íamos realizar, uma, criar uma estrutura
‫para combinar a estrutura com as ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina e, três, aprender fazendo bem depois
‫de passar pelas últimas duas eleições.
‫Você acabou de dar o primeiro passo.
‫Agora temos uma estrutura para usar na seção de modelagem de projetos de aprendizado de máquina.
‫Veja como isso é lindo.
‫Etapa um dados da etapa dois da definição do problema.
‫Etapa três, avaliação.
‫Recursos da etapa quatro, modelagem avançada, etapa seis, experimentação.
‫Tudo isso é um processo iterativo.
‫A seguir, aprenderemos quais ferramentas podemos usar para aplicar a estrutura a diferentes projetos e, claro, para
‫fazer tudo isso.
‫Estaremos trabalhando na escrita de código de aprendizado de máquina e criando nossos próprios projetos.
‫E lembre-se de verificar a seção de recursos para qualquer coisa extra de que você possa precisar.
‫Você pode encontrar tudo o que conversamos lá.