‫Tất cả các bạn đã sẵn sàng cho việc này?
‫Chúng ta đã có bước sáu, đó là thử nghiệm và điều quan trọng cần nhớ là tất cả các bước này ở đây là một quá
‫trình lặp đi lặp lại rất cao, nghĩa là bạn có thể thử một thứ, phát hiện ra nó không hoạt động, sau đó thử cái
‫khác và cái khác và chỉ cần tiếp tục đi qua vòng lặp này.
‫Đúng.
‫Nhưng tất cả những điều này sẽ trông như thế nào trong thực tế?
‫Chà, với một quy trình như quy trình mà chúng tôi có ở đây, các dự án máy học sẽ trở thành các dự án phù hợp với công cụ.
‫Và đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng quy trình này và tìm hiểu các công cụ khác nhau cho từng bước.
‫Vì vậy, cuối cùng bạn sẽ có thể bắt đầu xem xét một vấn đề học máy và suy nghĩ, được rồi, tôi biết mình có thể
‫sử dụng công cụ nào cho mỗi bước này.
‫Chúng ta có thể phá vỡ nó.
‫Tôi có thể sử dụng cái này cho cái kia, cho cái kia và áp dụng quy trình này cho bất kỳ loại vấn đề nào bạn đang giải
‫quyết.
‫Ví dụ: ai đó có thể đến gặp bạn với một tập dữ liệu và yêu cầu bạn tìm hiểu thông tin chi tiết về tập dữ liệu đó.
‫Bạn có thể bắt đầu bằng cách xác định vấn đề với chúng, đó là bước một.
‫Sau đó, bạn chuyển sang bước hai và xem dữ liệu.
‫Phần này được gọi là phân tích dữ liệu.
‫Tại đây, bạn có thể xác định số liệu đánh giá dựa trên vấn đề cùng lúc với việc kiểm tra các tính năng khác
‫nhau của dữ liệu, đó là bước ba và bước bốn.
‫Khi bạn biết thêm một chút về dữ liệu, bạn quyết định xây dựng mô hình học máy bằng cách sử dụng các tính
‫năng bạn tìm thấy để dự đoán một số mục tiêu.
‫Bây giờ đây là bước năm.
‫Bây giờ mô hình đầu tiên của bạn hoạt động khá tốt.
‫Chúng tôi có một dấu tích nhỏ màu xanh lá cây ở đây.
‫Bạn đã quản lý để sắp xếp các đầu vào.
‫Vậy là bạn đã có một mô hình tốt.
‫Bạn đã đối sánh mô hình với vấn đề và nó đang tạo ra một số kết quả đầu ra tốt.
‫Vì vậy, bạn quyết định báo cáo những gì bạn tìm thấy.
‫Và sau báo cáo ban đầu của bạn, người quản lý dự án của bạn yêu cầu xem liệu mô hình có thể được cải thiện để đạt được
‫kết quả tốt hơn hay không.
‫Vì vậy, bạn thực hiện nghiên cứu của mình và nhận thấy có một cách tiếp cận khác mà bạn có thể thực hiện.
‫Đây là bước sáu thử nghiệm.
‫Bạn có thể thử một mô hình khác.
‫Chúng tôi đã có mô hình hai và xem nó hoạt động như thế nào và nó hoạt động khá tốt.
‫Sau đó, nếu điều đó không hoạt động khi bạn báo cáo và giống như, Ồ, có lẽ
‫bạn có thể làm tốt hơn một chút, bạn có thể thử thay đổi đầu vào một chút và thay đổi đầu ra mong muốn và thử lại một mô hình mới.
‫Đừng lo lắng nếu tất cả những điều này có vẻ khó hiểu, chúng ta sẽ có nhiều thực hành để
‫thực hiện điều này với các dự án trong suốt khóa học.
‫Hãy nhớ lúc đầu chúng tôi đã nói có ba bước chính mà chúng tôi sẽ làm.
‫Một, tạo một khuôn khổ để phù hợp với khuôn khổ với khoa học dữ liệu và các công cụ học máy.
‫Và ba, học bằng cách làm.
‫Chà, sau khi xem qua một vài bài giảng cuối cùng, bạn vừa mới bắt đầu bước một Chúng ta đã có
‫một khuôn khổ để sử dụng cho phần mô hình hóa của các dự án máy học.
‫Nhìn nó đẹp làm sao.
‫Bước một vấn đề.
‫Sự định nghĩa.
‫Bước hai Dữ liệu.
‫Bước ba Đánh giá.
‫Bước bốn Tính năng.
‫Bước năm Lập mô hình.
‫Thử nghiệm bước sáu.
‫Tất cả những điều này là một quá trình lặp đi lặp lại.
‫Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu những công cụ nào chúng ta có thể sử dụng để áp dụng khuôn khổ cho các dự án khác nhau.
‫Và tất nhiên, để làm được tất cả những điều này, chúng ta sẽ bắt tay vào viết mã máy học và
‫tạo các dự án của riêng mình.
‫Và hãy nhớ kiểm tra phần tài nguyên để biết thêm bất cứ điều gì bạn có thể cần.
‫Bạn có thể tìm thấy tất cả những gì chúng tôi đã nói ở đó.