‫Nun gut, ich weiß, bei der letzten Wahl haben wir gesagt, dass wir in zwei
‫verschiedene Instrumente einsteigen werden, aber ich dachte, wenn wir bei der nächsten Wahl ankommen, möchte ich nur wirklich hervorheben, dass alle
‫Schritte in diesem Prozess erfolgreich sind. Ohne das richtige Werkzeug nicht möglich.
‫Nun wird es einen ausführlichen Abschnitt zu jedem von ihnen geben, aber es ist eine kleine Vorschau.
‫Schauen wir uns an, was verwendet wird.
‫Das erste, was Sie tun müssen, ist, Ihren Computer einzurichten und Tools bereitzustellen, die für diese verschiedenen Schritte verwendet werden
‫können.
‫Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einen Arbeitsschuppen für Data-Science- und Machine-Learning-Projekte auf Ihrem tatsächlichen Computer erstellen.
‫Dazu wird Anakonda verwendet, das wie der Hardware-Speicher für Data Science- und Machine-Learning-Tools ist.
‫Alles beginnt also auf der Basis.
‫Wir haben Ihren Computer hier.
‫Wir werden Anakonda installieren.
‫Und dann, wenn Sie Anakonda mit all diesen anderen maschinellen Lernwerkzeugen wie Chubin
‫und Notebooks Pi Tahj Naoum Pi Matplotlib Pandas Saikat ausgestattet haben, lernen Sie Cat Boost Exergy Boost Intensiver Flow Pull.
‫Einige davon sind ein Bissen, aber sobald Sie anakonda diese Werkzeuge erhalten haben, die wir für den gerade
‫erstellten Prozess benötigen, wird dieses Framework, das wir erstellt haben, ein absolutes Kinderspiel.
‫So haben Sie wahrscheinlich im Moment Ihren Computer.
‫Als Nächstes werden wir einen detaillierten Abschnitt zu den meisten von ihnen haben, da es viele Tools für
‫maschinelles Lernen gibt.
‫Aber ich möchte sicherstellen, dass Sie praktisches Wissen mit praktischem Wissen haben, mit dem
‫Sie sofort loslegen können.
‫Wie würde das also aussehen, wenn wir es in unseren Prozess einbinden wollten?
‫Nun, um Python-Code zu schreiben und unsere Arbeit zu kommunizieren, werden wir Dupatta-Notebooks verwenden.
‫Und das sind auch die gleichen Dateien.
‫Sie werden feststellen, dass alle Projekte abgeschlossen sind.
‫Wenn Sie dabei bleiben, werden Sie den Kurs mit einigen dieser realen Machine-Learning-Projekte abschließen,
‫in denen Sie den Leuten zeigen können, was Sie getan haben, und für die Datenanalyse.
‫Also dieser kleine Abschnitt hier und wir haben hier in diesem Diagramm eine Farbcodierung vorgenommen,
‫wir haben das Ganze hier, diesen ganzen Modellierungsabschnitt von Problemdefinitionsexperimenten und Datenanalyse, maschinellem Lernen,
‫das man sich als Datenwissenschaft vorstellen kann .
‫Wir haben in der Vergangenheit eine ähnliche Grafik wie diese gesehen, aber dies bildet jetzt die Tools ab, die
‫dieses zweistündige Framework sind, das wir zuvor entworfen haben.
‫Für die Datenanalyse verwenden Sie also Dinge wie Pandas, Matplotlib und num pi.
‫Das sind die Schritte zwei, drei und vier beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
‫Sie verwenden Dinge wie Tensor Flow, Pi, Tahj, Saikat, Learn, Exergy Boost und Cat Boost.
‫Und es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Ihre wichtigste Rolle nicht darin besteht, alle Funktionen jeder
‫dieser einzelnen Bibliotheken auswendig zu kennen.
‫Es wird wissen, welches Tool für welche Art von Problem zu verwenden ist.
‫Und deshalb definiert der erste Schritt unser Problem.
‫Sie können also wissen, dass ich hier aus meiner Werkzeugtasche ziehen kann, was das ist. Ich kann diese Werkzeuge, diese Schritte
‫und diese Werkzeuge für diese Schritte anwenden.
‫Und das alles wird in Anakonda- und Dupatta-Notebooks gemacht.
‫Manchmal wirst du die Antwort nicht wissen.
‫Manchmal weiß ich nicht einmal die Antwort.
‫Aber seit ich etwas Übung habe, weiß ich, wo ich suchen muss.
‫Ich habe über diese verschiedenen Dinge nachgedacht.
‫Ich habe praktische Erfahrungen mit diesen verschiedenen Dingen gemacht, also weiß ich, wo ich suchen muss.
‫Und irgendwann wirst du es auch tun.
‫Darauf konzentrieren wir uns.
‫Okay, okay, das reicht.
‫Sie können stolz darauf sein, einige der grundlegendsten Konzepte des maschinellen Lernens gelernt zu haben.
‫Natürlich gibt es noch viel mehr und es gibt verschiedene Möglichkeiten, dasselbe zu tun.
‫Aber dies ist mehr als genug, was wir bisher behandelt haben, um ein Machine Learning-Praktiker zu werden.
‫Als nächstes werden wir Anakonda auf Ihrem Computer installieren, denn wenn Sie sich
‫das Diagramm ansehen, bevor alles mit Anakonda beginnt, sobald Sie Ihren Computer haben und Anakonda installieren, erhalten Sie diese
‫Tools.
‫Das werden wir also als nächstes tun.
‫Lass es uns tun.