‫ไม่เป็นไร.
‫ฉันรู้ในการเลือกตั้งครั้งที่แล้ว เราบอกว่าเราจะกระโดดลงไปในเครื่องมือต่างๆ
‫แต่ฉันคิดว่าก่อนจะเข้าสู่ส่วนถัดไป ฉันต้องการเน้นจริงๆ ว่าขั้นตอนทั้งหมดในกระบวนการนี้จะเป็นไปไม่ได้หากไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม
‫ตอนนี้จะมีส่วนรายละเอียดเกี่ยวกับแต่ละรายการ แต่มีตัวอย่างแอบแฝงเล็กน้อย
‫มาดูกันว่าจะใช้อะไรกันบ้าง
‫สิ่งแรกคือการเตรียมคอมพิวเตอร์ของคุณและพร้อมที่จะใช้เครื่องมือที่สามารถใช้สำหรับขั้นตอนต่างๆ
‫เหล่านี้
‫ให้คิดว่าเป็นการสร้างพื้นที่ทำงานสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงบนคอมพิวเตอร์จริงของคุณ
‫ในการทำเช่นนี้ เราจะใช้ Anaconda ซึ่งเหมือนกับที่เก็บฮาร์ดแวร์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ทุกอย่างเริ่มต้นที่ฐาน
‫เรามีคอมพิวเตอร์ของคุณที่นี่
‫เราจะติดตั้งอนาคอนด้า
‫และเมื่อคุณมีอนาคอนดาแล้ว คุณก็จะได้รับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เช่น Jupyter
‫Notebooks, torch, nom, pi, map, plot, lib pandas, cyclone, cat boost และ XG Boost และ TensorFlow
‫สิ่งเหล่านี้บางส่วนพูดได้เต็มปาก แต่เมื่อคุณได้รับ Anaconda ได้รับเครื่องมือเหล่านี้ซึ่งเราต้องนำไปใช้กับกระบวนการที่เราเพิ่งสร้างขึ้น
‫เฟรมเวิร์กที่เราสร้างขึ้นจะเป็นเรื่องง่าย
‫ดังนั้นคุณอาจได้รับสิ่งนี้ในขณะนี้
‫คอมพิวเตอร์ของคุณต่อไปจะมีส่วนรายละเอียดเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่ แต่ละรายการเนื่องจากมีเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก
‫แต่ฉันต้องการให้แน่ใจว่าคุณมีความรู้เกี่ยวกับความรู้ที่เป็นประโยชน์ซึ่งคุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้ทันที
‫แล้วจะเป็นอย่างไรถ้าเราต้องการแนบไปกับกระบวนการของเรา
‫ในการเขียนโค้ด Python และสื่อสารงานของเรา เราจะใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter
‫และนี่ก็เป็นไฟล์ประเภทเดียวกันที่คุณจะพบว่าโปรเจ็กต์ทั้งหมดทำเสร็จแล้ว
‫หากคุณยึดมั่น คุณจะจบหลักสูตรด้วยโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริง
‫ซึ่งคุณสามารถแสดงให้คนอื่นเห็นว่าคุณทำอะไรไปบ้างและเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล
‫ส่วนเล็กๆ ตรงนี้ และเราได้เขียนโค้ดสีบนไดอะแกรมนี้แล้ว เรามีทั้งหมด ทั้งหมดนี่ ส่วนการสร้างแบบจำลองทั้งหมดของการทดลองนิยามปัญหา
‫และการวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถคิดได้ว่าเป็นข้อมูล
‫ศาสตร์.
‫เราเคยเห็นกราฟิกที่คล้ายคลึงกันนี้ในอดีต แต่ตอนนี้กำลังจับคู่เครื่องมือ ซึ่งเป็นเครื่องมือเหล่านี้กับเฟรมเวิร์กที่เราได้ออกแบบไว้ก่อนหน้านี้
‫ดังนั้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะใช้สิ่งต่างๆ เช่น แพนด้า แผนที่ พล็อต lib และ numpy
‫นั่นคือขั้นตอนที่ 2, 3 และ 4 ในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫คุณจะใช้สิ่งต่างๆ เช่น TensorFlow, pytorch, psych, learn, XG, boost และ cat boost
‫และสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือบทบาทที่สำคัญที่สุดของคุณคือการไม่รู้หน้าที่ทั้งหมดของห้องสมุดเดี่ยวเหล่านี้ด้วยหัวใจ
‫มันจะรู้ว่าเครื่องมือใดที่จะใช้สำหรับปัญหาประเภทใด
‫อีกครั้ง นั่นคือเหตุผลที่ขั้นตอนแรกกำหนดปัญหาของเรา
‫คุณจะได้รู้ว่าฉันสามารถดึงออกจากกระเป๋าเครื่องมือของฉันได้ที่นี่ ซึ่งก็คือสิ่งนี้ ฉันสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้กับขั้นตอนเหล่านี้และเครื่องมือเหล่านี้สำหรับขั้นตอนเหล่านี้
‫และมันจะเสร็จสิ้นใน Anaconda และ Jupyter Notebooks
‫บางครั้งคุณก็ไม่รู้คำตอบ
‫บางครั้งฉันก็ไม่รู้คำตอบ
‫แต่เนื่องจากฉันได้ฝึกฝนมาบ้าง ฉันจึงรู้ว่าต้องดูที่ไหน
‫ฉันได้คิดเกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ เหล่านี้
‫ฉันได้ลงมือปฏิบัติกับสิ่งต่าง ๆ เหล่านี้ ดังนั้นฉันจึงรู้ว่าจะต้องดูที่ไหน และในที่สุดคุณก็จะทำเช่นกัน
‫นั่นคือสิ่งที่เรามุ่งเน้น
‫ตกลง.
‫โอเค ก็พอ
‫คุณควรภูมิใจ
‫คุณได้เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว
‫แน่นอนว่ายังมีอีกมากและมี
‫มีหลายวิธีในการทำสิ่งเดียวกัน
‫แต่สิ่งเหล่านี้ก็เกินพอที่เราได้กล่าวถึงไปแล้วในการเริ่มเป็นผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ต่อไป เราจะทำการติดตั้งอนาคอนด้าบนคอมพิวเตอร์ของคุณ เพราะถ้าเราดูไดอะแกรมก่อนหน้านี้
‫ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยอนาคอนด้า
‫เมื่อคุณมีคอมพิวเตอร์แล้ว คุณต้องติดตั้ง Anaconda คุณจะได้เครื่องมือเหล่านี้
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำต่อไป
‫มาทำกัน