‫Tudo bem, agora eu sei que na última eleição dissemos que íamos pular
‫para duas ferramentas diferentes, mas pensei que, se entrarmos na próxima eleição, só quero destacar que todas as etapas
‫desse processo venceram ' ser possível sem as ferramentas certas.
‫Agora, haverá uma seção detalhada sobre cada um deles, mas é uma pequena prévia.
‫Vamos dar uma olhada no que será usado.
‫A primeira coisa é configurar e preparar o computador para usar as ferramentas que podem ser usadas nessas diferentes
‫etapas.
‫Pense nisso como a criação de um galpão de trabalho para projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina em seu computador real.
‫Para fazer isso, usaremos o Anakonda, que é como o armazenamento de hardware de ciência de dados e ferramentas de aprendizado de
‫máquina.
‫Então, tudo começa na base.
‫Temos o seu computador aqui.
‫Vamos instalar o Anakonda.
‫E então, quando você tiver o Anakonda obtendo todas essas outras ferramentas de aprendizado
‫de máquina, como Chubin e Notebooks Pi Tahj Naoum Pi matplotlib pandas, Saikat aprenderá cat boost exergy boost fluxo mais intenso pull.
‫Alguns deles são complicados, mas assim que você conseguir que a anakonda obtenha essas ferramentas de que precisamos para aplicar
‫ao processo que acabamos de criar, a estrutura que criamos será uma brisa absoluta.
‫Você provavelmente está com isso no momento, seu computador.
‫A seguir, teremos uma seção detalhada sobre a maioria desses porque existem muitas ferramentas de aprendizado de máquina
‫por aí.
‫Mas eu quero ter certeza de que você tem conhecimento prático com alguns itens práticos que você pode
‫começar a usar imediatamente.
‫Então, como será isso se quisermos anexá-lo ao nosso processo?
‫Bem, para escrever código Python e comunicar nosso trabalho, vamos usar notebooks dupatta.
‫E esses também são o mesmo tipo de arquivo.
‫Você verá que todos os projetos estão concluídos.
‫Se você persistir, concluirá o curso com alguns deles contendo projetos de aprendizado de máquina
‫do mundo real, onde pode mostrar às pessoas o que fez e para análise de dados.
‫Então, esta pequena seção aqui e fizemos alguns códigos de cores aqui neste diagrama, temos tudo isso aqui,
‫toda essa seção de modelagem de experimentos de definição de problemas e análise de dados, aprendizado de
‫máquina que pode ser considerado como ciência de dados .
‫Já vimos um gráfico semelhante a este no passado, mas agora estamos mapeando as ferramentas, que são
‫essas estruturas de duas horas que projetamos antes.
‫Portanto, para a análise de dados, você usará coisas como pandas, matplotlib e num pi.
‫Essa é a etapa dois, três e quatro: construir modelos de aprendizado de máquina.
‫Você usa coisas como Tensor Flow, Pi, Tahj, Saikat, aprende, impulso de exergia e impulso de gato.
‫E o que é importante lembrar é que sua função mais importante será não saber todas as funções
‫de cada uma dessas bibliotecas de cor.
‫Será saber qual ferramenta usar para cada tipo de problema.
‫E é por isso que o primeiro passo é definir nosso problema.
‫Portanto, você pode saber que posso extrair da minha bolsa de ferramentas da mente aqui, que é isso, posso aplicar essas ferramentas, essas
‫etapas e essas ferramentas para essas etapas.
‫E tudo será feito nos cadernos anakonda e dupatta.
‫Às vezes você não sabe a resposta.
‫Às vezes nem sei a resposta.
‫Mas como tenho prática, sei onde procurar.
‫Eu meio que pensei sobre essas coisas diferentes.
‫Já pratiquei essas coisas diferentes, então sei onde procurar.
‫E, eventualmente, você também.
‫É nisso que estamos focados.
‫OK, OK, já chega.
‫Você deve se orgulhar de ter aprendido alguns dos conceitos mais fundamentais do aprendizado de máquina.
‫Claro que existem muitos mais e diferentes maneiras de fazer a mesma coisa.
‫Mas isso é mais do que suficiente o que cobrimos até agora para começar a se tornar um profissional de aprendizado de máquina.
‫A seguir, vamos ter o anakonda instalado no seu computador, porque se você olhar o
‫diagrama antes de tudo começar com o anakonda, uma vez que você tenha o seu computador, você instala o Anakonda, você obtém essas
‫ferramentas.
‫Então é isso que vamos fazer a seguir.
‫Vamos fazer isso.