‫Très bien, maintenant, je sais que lors des dernières élections, nous avons dit que nous allions
‫nous lancer dans deux outils différents, mais je pensais que si nous entrions aux prochaines élections, je veux juste souligner que toutes
‫les étapes de ce processus ne t être possible sans les bons outils.
‫Maintenant, il y aura une section détaillée sur chacun d'eux, mais c'est un petit aperçu.
‫Voyons ce qui sera utilisé.
‫La première chose à faire est de configurer votre ordinateur et de le préparer à utiliser des outils pouvant être utilisés pour ces différentes
‫étapes.
‫Considérez cela comme la création d'un hangar de travail pour les projets de science des données et d'apprentissage automatique sur votre ordinateur réel.
‫Pour ce faire, nous utiliserons Anakonda, qui est comme la quincaillerie des outils de science des données et d'apprentissage
‫automatique.
‫Tout commence donc à la base.
‫Nous avons votre ordinateur ici.
‫Nous allons installer Anakonda.
‫Et puis une fois que vous avez Anakonda, vous obtenez tous ces autres outils
‫d'apprentissage automatique comme Chubin et Notebooks Pi Tahj Naoum Pi matplotlib pandas Saikat apprend cat boost exergy boost plus intense flow pull.
‫Certains d'entre eux sont une bouchée, mais une fois que vous aurez anakonda obtenir ces outils que nous devons appliquer au processus
‫que nous venons de créer, ce cadre que nous avons créé sera un jeu d'enfant.
‫Donc, vous avez probablement ceci en ce moment, votre ordinateur.
‫Ensuite, nous aurons une section détaillée sur la plupart d'entre eux, car il existe de nombreux outils
‫d'apprentissage automatique.
‫Mais je veux m'assurer que vous avez des connaissances pratiques avec des connaissances pratiques que vous pouvez
‫commencer à utiliser immédiatement.
‫Alors, à quoi cela ressemblera-t-il si nous voulions l'attacher à notre processus ?
‫Eh bien, pour écrire du code Python et communiquer notre travail, nous allons utiliser des cahiers dupatta.
‫Et ce sont aussi le même genre de fichier.
‫Vous verrez que tous les projets sont terminés.
‫Si vous vous y tenez, vous finirez le cours avec quelques-uns de ces projets contenant des projets d'apprentissage
‫automatique du monde réel où vous pourrez montrer aux gens ce que vous avez fait et pour l'analyse des données.
‫Donc, cette petite section ici et nous avons fait un codage couleur ici sur ce diagramme, nous avons tout
‫ici, toute cette section de modélisation d'expériences de définition de problèmes et d'analyse de données, l'apprentissage automatique
‫qui peut être considéré comme la science des données .
‫Nous avons vu un graphique similaire à celui-ci dans le passé, mais il s'agit maintenant de cartographier les outils, qui sont
‫ces cadres de deux heures que nous avons conçus auparavant.
‫Ainsi, pour l'analyse des données, vous utiliserez des éléments tels que pandas, matplotlib et num pi.
‫Il s'agit des étapes deux, trois et quatre, la création de modèles d'apprentissage automatique.
‫Vous utilisez des choses comme Tensor Flow, Pi, Tahj, Saikat, learn, exergy boost et cat boost.
‫Et ce qu'il est important de retenir, c'est que votre rôle le plus important ne sera pas de connaître par cœur
‫toutes les fonctions de chacune de ces bibliothèques.
‫Il s'agira de savoir quel outil utiliser pour quel type de problème.
‫Et c'est pourquoi la première étape consiste à définir notre problème.
‫Vous pouvez donc savoir que je peux puiser dans ma boîte à outils de l'esprit ici, c'est-à-dire que je peux appliquer ces outils, ces
‫étapes et ces outils pour ces étapes.
‫Et tout se fera dans des cahiers anakonda et dupatta.
‫Parfois, vous ne connaîtrez pas la réponse.
‫Parfois, je ne connais même pas la réponse.
‫Mais depuis que j'ai un peu de pratique, je sais où chercher.
‫J'ai en quelque sorte pensé à ces différentes choses.
‫J'ai eu une pratique pratique avec ces différentes choses, donc je sais où chercher.
‫Et finalement vous aussi.
‫C'est ce sur quoi nous nous concentrons.
‫OK, OK, ça suffit.
‫Vous devriez être fier d'avoir appris certains des concepts les plus fondamentaux de l'apprentissage automatique.
‫Bien sûr, il y en a beaucoup plus et il y a différentes façons de faire la même chose.
‫Mais ce que nous avons couvert jusqu'à présent est plus que suffisant pour commencer à devenir un praticien de l'apprentissage automatique.
‫Ensuite, nous allons installer anakonda sur votre ordinateur, car si vous regardez le schéma
‫avant que tout ne commence avec anakonda, une fois que vous avez votre ordinateur, vous installez Anakonda, vous obtenez ces
‫outils.
‫C'est donc ce que nous allons faire ensuite.
‫Faisons le.