‫你们准备好了吗
‫第六步是实验, 重要的是要记住, 所有这些步骤都是一个高度迭代的过程, 意味着你可能尝试一件事,
‫发现它不起作用, 然后尝试另一件, 另一件, 再另一件,
‫一直这样循环下去｡
‫好吧, 我知道了
‫但是, 这一切在实践中会是什么样子呢？
‫好吧, 有了像我们这里这样的过程, 机器学习项目就变成了工具匹配项目｡
‫这就是我们要做的｡
‫我们将使用此过程并学习每个步骤的不同工具｡
‫所以最终你将能够开始研究机器学习的问题并思考, 好的, 我知道我可以用什么工具来完成这每一步｡
‫我们可以把它分解｡
‫我可以用这个来做那个, 用这个来做那个, 然后把这个过程应用到你正在处理的任何类型的问题上｡
‫例如, 有人可能会带着一个数据集来找你, 让你从中找到见解｡
‫你可以从定义他们的问题开始, 这是第一步｡
‫然后进入第二步, 查看数据｡
‫这部分称为数据分析｡
‫在这里, 您可以在检查数据的不同特征的同时, 根据问题定义一个评估指标,
‫这是第三步和第四步｡
‫一旦你对数据有了更多的了解, 你就决定使用你发现的特征来构建一个机器学习模型, 以预测某个目标｡
‫现在是第五步｡
‫现在你的第一个模型进行得很顺利｡
‫我们这里有一个绿色的小勾号｡
‫您已成功地将输入对齐｡
‫所以你有一个很好的模型｡
‫您已经将模型与问题进行了匹配, 并且它产生了一些良好的输出｡
‫所以你决定报告你的发现｡
‫在您的初始报告之后, 您的项目经理会询问是否可以改进模型以获得更好的结果｡
‫所以你做了研究, 发现有另一种方法可以采取｡
‫这是第六步实验｡
‫您可以尝试不同的模式｡
‫我们有了模型二, 看看它的运行情况, 它表现得很好｡
‫然后, 如果当你报告它的时候, 它不起作用,
‫它就像, 哦, 也许你可以做得更好一点, 你可以尝试稍微改变输入, 改变你想要的输出, 然后再次尝试一个新的模型｡
‫不要担心, 如果所有这些看起来都很混乱,
‫我们将在整个课程中通过实际项目进行大量的练习｡
‫还记得一开始我们说我们要做的三个主要步骤吗？
‫第一, 创建一个框架, 使其与数据科学和机器学习工具相匹配｡
‫第三, 边做边学｡
‫好了, 在学习了最后几节课之后, 你们已经完成了第一步,
‫我们现在有了一个框架, 可以用于机器学习项目的建模部分｡
‫看这多漂亮｡
‫第一步问题｡
‫定义｡
‫第二步数据｡
‫第三步评估｡
‫第四步功能｡
‫第五步建模｡
‫第六步实验｡
‫所有这些都是一个迭代过程｡
‫接下来, 我们将学习可以使用哪些工具将框架应用于不同的项目｡
‫当然, 为了实现这一切, 我们将着手编写机器学习代码,
‫并创建我们自己的项目｡
‫请记得查看参考资料部分, 了解您可能需要的任何额外内容｡
‫你可以在那里找到我们讨论过的所有内容｡