‫¿Están todos listos para esto?
‫Tenemos el paso seis, que es la experimentación, y es importante recordar que todos estos pasos aquí son un
‫proceso altamente iterativo, lo que significa que puede intentar una cosa, descubrir que no funciona, luego probar otra,
‫otra y otra y simplemente seguir pasando por este bucle.
‫Derecha.
‫Pero, ¿cómo se verían todos estos en la práctica?
‫Bueno, con un proceso como el que tenemos aquí, los proyectos de aprendizaje automático se convierten en proyectos de combinación de herramientas, y eso es
‫lo que vamos a hacer.
‫Usaremos este proceso y aprenderemos las diferentes herramientas para cada paso.
‫Entonces, eventualmente, podrá comenzar a ver un problema de aprendizaje automático y pensar, está bien, sé qué
‫herramientas puedo usar para este vástago, podemos desglosarlo.
‫Puedo usar esto para eso, para eso y aplicar este proceso a cualquier tipo de problema en el que esté trabajando.
‫Por ejemplo, es posible que alguien se acerque a usted con el conjunto de datos y le pida que busque información sobre él.
‫Puede comenzar definiendo un problema dentro del cual se encuentra el primer paso.
‫Luego, vaya al paso dos y observe los datos.
‫Esta parte se llama análisis de datos.
‫Aquí puede definir una métrica de evaluación basada en el problema al mismo tiempo que inspecciona las diferentes características de los
‫datos, que es el paso tres y el paso cuatro.
‫Una vez que sepa un poco más sobre los datos, decide crear un modelo de aprendizaje automático utilizando las
‫características que encontró para predecir algún objetivo.
‫Y este es el paso cinco.
‫Tu primer modelo va bastante bien.
‫Tenemos el pequeño verde aquí.
‫Has logrado alinear las entradas.
‫Tienes un buen modelo.
‫Ha hecho coincidir el modelo con el problema y está produciendo algunos buenos resultados.
‫Entonces decides informar lo que encontraste.
‫Y después de su informe inicial, su gerente de proyecto pidió ver si el modelo se puede mejorar para
‫obtener mejores resultados.
‫Así que investigue y descubra que hay otro enfoque que puede adoptar.
‫Este es el paso seis del experimento.
‫Puede probar un modelo diferente, tenemos el modelo dos y ver cómo va, y funciona bastante bien.
‫Entonces, si eso no funcionó, cuando informas es como, oh, tal vez podrías hacerlo un poco mejor.
‫Puede intentar variar ligeramente la entrada y cambiar la salida deseada y probar un nuevo modelo nuevamente.
‫No se preocupe, si todo esto parece confuso, tendremos mucha práctica haciendo esto con
‫proyectos prácticos a lo largo del curso.
‫Recuerde al principio cómo dijimos que había tres pasos principales que íbamos a hacer: uno, crear un marco
‫para hacer coincidir el marco con las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático, y tres, aprender haciéndolo bien después
‫de pasar por las últimas elecciones.
‫Acaba de marcar el paso uno.
‫Ahora tenemos un marco para usar en la sección de modelado de proyectos de aprendizaje automático.
‫Mira qué hermoso es eso.
‫Paso uno definición del problema paso dos datos.
‫Paso tres, evaluación.
‫Características del paso cuatro, modelado de un paso adelante, paso seis, experimentación.
‫Todo esto es un proceso iterativo.
‫A continuación, vamos a aprender qué herramientas podemos utilizar para aplicar el marco a diferentes proyectos y, por supuesto,
‫para hacer todo esto.
‫Vamos a trabajar en la escritura de código de aprendizaje automático y en la creación de nuestros propios proyectos.
‫Y recuerde consultar la sección de recursos para obtener información adicional que pueda necesitar.
‫Puede encontrar todo lo que hemos hablado allí.