‫Được rồi.
‫Bây giờ, tôi biết trong cuộc bầu cử vừa qua, chúng tôi đã nói rằng chúng tôi sẽ nhảy vào các công cụ khác nhau.
‫Nhưng tôi nghĩ trước khi đi vào phần tiếp theo, tôi chỉ muốn nhấn mạnh rằng tất cả các bước trong quy trình này
‫sẽ không thể thực hiện được nếu không có các công cụ phù hợp.
‫Bây giờ sẽ có một phần chi tiết về từng thứ này, nhưng có một chút xem trước lén lút.
‫Hãy xem những gì chúng tôi sẽ sử dụng.
‫Điều đầu tiên là thiết lập máy tính của bạn và sẵn sàng sử dụng các công cụ có thể được sử dụng cho các bước
‫khác nhau này.
‫Hãy coi nó như việc tạo ra một kho làm việc cho các dự án khoa học dữ liệu và máy học trên máy tính thực tế của bạn.
‫Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng Anaconda, giống như kho phần cứng của khoa học dữ liệu và các công cụ
‫học máy.
‫Vì vậy, tất cả bắt đầu trong cơ sở.
‫Chúng tôi có máy tính của bạn ở đây.
‫Chúng tôi sẽ cài đặt Anaconda.
‫Và sau đó khi bạn đã có Anaconda, hãy nhận tất cả các công cụ học máy khác này
‫như Jupyter Notebooks, torch, nom, pi, map, plot, lib pandas, cyclone, cat boost, XG Boost và TensorFlow.
‫Một số trong số này là một điều thú vị, nhưng khi bạn đã có Anaconda nhận được những công cụ này mà chúng tôi cần áp dụng cho
‫quy trình mà chúng tôi vừa tạo ra, thì khung mà chúng tôi tạo ra sẽ hoàn toàn dễ dàng.
‫Vì vậy, bạn có thể nhận được điều này vào lúc này.
‫Máy tính của bạn tiếp theo sẽ có một phần chi tiết về hầu hết những thứ này, mỗi thứ trong số này bởi vì có rất
‫nhiều công cụ học máy trên mạng.
‫Nhưng tôi muốn đảm bảo rằng bạn đã nắm chắc kiến thức với một số kiến thức thực tế mà bạn có thể
‫bắt đầu sử dụng ngay lập tức.
‫Vì vậy, điều này sẽ trông như thế nào nếu chúng ta muốn đính kèm nó vào quy trình của mình?
‫Chà, để viết mã Python và truyền đạt công việc của mình, chúng ta sẽ sử dụng sổ ghi chép Jupyter.
‫Và đây cũng là cùng một loại tệp mà bạn sẽ tìm thấy tất cả các dự án được thực hiện trong đó.
‫Nếu bạn gắn bó với nó, bạn sẽ kết thúc khóa học với một vài trong số này chứa các dự án
‫máy học trong thế giới thực, nơi bạn có thể cho mọi người thấy những gì bạn đã làm và để phân tích dữ liệu.
‫Vì vậy, phần nhỏ này ở đây và chúng tôi đã thực hiện một số mã hóa màu ở đây trên sơ đồ này, chúng tôi có
‫toàn bộ, toàn bộ điều này ở đây, toàn bộ phần mô hình hóa này về các thử nghiệm xác định vấn đề và
‫phân tích dữ liệu và học máy có thể được coi là dữ liệu khoa học.
‫Trước đây, chúng tôi đã từng thấy một hình ảnh tương tự như hình này, nhưng hiện tại đây là ánh xạ các công cụ, những công cụ này với khuôn khổ
‫của chúng tôi mà chúng tôi đã thiết kế trước đây.
‫Vì vậy, để phân tích dữ liệu, bạn sẽ sử dụng những thứ như gấu trúc, bản đồ, âm mưu, lib và numpy.
‫Đó là bước hai, ba và bốn xây dựng mô hình học máy.
‫Bạn sẽ sử dụng những thứ như TensorFlow, pytorch, psych, learning, XG, boost và cat boost.
‫Và điều quan trọng cần nhớ là vai trò quan trọng nhất của bạn sẽ không biết tất cả các chức
‫năng của từng thư viện đơn lẻ này.
‫Nó sẽ biết công cụ nào để sử dụng cho loại vấn đề nào.
‫Một lần nữa, đó là lý do tại sao bước một xác định vấn đề của chúng ta.
‫Vì vậy, bạn có thể biết tôi có thể rút ra từ túi dụng cụ của mình ở đây, đó là cái này tôi có thể áp dụng các công cụ này cho các
‫bước này và các công cụ này cho các bước này.
‫Và tất cả sẽ được thực hiện trong Anaconda và Jupyter Notebooks.
‫Đôi khi bạn sẽ không biết câu trả lời.
‫Đôi khi tôi thậm chí không biết câu trả lời.
‫Nhưng vì tôi đã có một số thực hành, tôi biết phải tìm ở đâu.
‫Tôi đã nghĩ về những điều khác nhau này.
‫Tôi đã bắt tay vào thực hành với những thứ khác nhau này, vì vậy tôi biết nơi để xem xét, và cuối
‫cùng bạn cũng vậy.
‫Đó là những gì chúng tôi đang tập trung vào.
‫Được chứ.
‫Thế đủ rồi.
‫Bạn nên tự hào.
‫Bạn đã học được một số khái niệm cơ bản nhất trong học máy.
‫Tất nhiên, còn nhiều nữa, và còn nữa.
‫Có nhiều cách khác nhau để làm điều tương tự.
‫Nhưng đây là quá đủ những gì chúng tôi đã đề cập cho đến nay để bắt đầu trở thành một người thực hành máy học.
‫Tiếp theo, chúng ta sẽ cài đặt Anaconda trên máy tính của bạn vì nếu chúng ta xem sơ đồ trước
‫đó, mọi thứ đều bắt đầu với Anaconda.
‫Khi bạn có máy tính của mình, bạn cài đặt Anaconda, bạn sẽ có được những công cụ này.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm tiếp theo.
‫Hãy làm nó.