‫مرحبًا يا من هناك.
‫هذا هو المستقبل يا دانيال.
‫لماذا المستقبل يا دانيال؟
‫حسنًا ، لأنني انتهيت للتو من تسجيل الفيديو الأخير لهذا القسم بأكمله.
‫قسم القرض النفسي.
‫لذلك قد ترى في مقطع فيديو قادم قمت بحفظه في قائمة ما نقوم بتغطيته قسمًا تلو الآخر وسير العمل من النهاية
‫إلى النهاية.
‫تجهيز البيانات.
‫اختيار التقدير الصحيح خوارزمية التعلم الآلي المائل لمشاكلنا.
‫ملاءمة خوارزمية النموذج للبيانات واستخدامها لعمل تنبؤات وبضع خطوات أخرى.
‫وما ستدركه بسرعة على الأرجح هو أن هذا قسم كبير جدًا.
‫لذا إذا قمت بالتمرير خلال دفتر الملاحظات بأكمله ، كل الشفرات التي سنقوم بتغطيتها ، فهناك
‫الكثير هنا ، أليس كذلك؟
‫من خلال حق.
‫استمر في متابعته.
‫هذا لا داعي للقلق ، هذا عبر 25 أو 30 مقطع فيديو قادمًا أو نحو ذلك سيتم عرضها.
‫وهذه القائمة التي أنشأتها في البداية.
‫الصحيح.
‫أعتقد أن هذا في مقطع فيديو قادم ، والآن قد تكون رؤية هذا للبدء به أمرًا مخيفًا للغاية.
‫هذا ما أريد أن أحذرك به نوعًا ما ، صحيح.
‫هل هذا بسبب وجود الكثير لأننا نمر بالعديد من المفاهيم المختلفة ليس فقط
‫للتعلم الآلي ولكن تعلم النفس بنفسها.
‫كنت أرغب في إنشاء مورد إضافي يمكنك الوصول إليه والحصول على نظرة عامة سريعة على ما
‫نقوم به.
‫إذن هذه القائمة ، على الرغم من أنها تخبرك بما يحدث.
‫إنه لا يخبرك كثيرًا بخلاف عناوين الأقسام المختلفة فقط.
‫لهذا السبب هناك مورد سيكون متاحًا في قسم الموارد.
‫سيكون هناك نوع من الارتباط في مكان يمكنك العثور عليه فيه.
‫لذلك لا تقلق.
‫هذا ما نغطيه في مقدمة الإعصار.
‫لذلك هذا يشبه جدول محتويات هذا الكمبيوتر المحمول الضخم الذي سنستعرضه.
‫ولا تقلق ، حتى بمجرد المرور بقسم الإعصار بأكمله.
‫ربما لن تعرف كل هذا عن ظهر قلب.
‫وإذا بدا الأمر وكأنني أعرف كل هذا عن ظهر قلب وأنا أمر به ، فأنا على ما يبدو ، واو ، لا يمكنني
‫فعل ذلك أبدًا.
‫لا تكن مخطئا.
‫لقد مارست قدرًا معقولاً من التدريب مع مكتبة Cyclone ، ولهذا السبب يمكنني أن أذهب وأكتشف
‫الأشياء نوعًا ما وأعرف أين أبحث وأذهب إلى التوثيق وأذهب ، حسنًا ، أحتاج إلى هذه الوظيفة
‫من أجل تفعل ذلك ، هذه الوظيفة للقيام بذلك.
‫لذا ، فإن القيام بذلك للمرة الأولى ، ذكر نفسك بأن تعلم شيء جديد يستغرق وقتًا وتعلم أي شيء
‫مفيد يستغرق وقتًا بالتأكيد ، وخاصة التعلم الآلي.
‫وهذا هو الإطار الذي سنستخدمه في المقدمة.
‫لقد رأينا هذا في الفيديو السابق ، تلك الكلمة الرئيسية التي مررنا بها.
‫الخطوة الأولى ، سنجهز البيانات.
‫سنكتشف كيفية اختيار نموذج الإعصار.
‫سنقوم بتلائم النماذج مع بعض البيانات حتى نتمكن من عمل تنبؤ.
‫سنقوم بتقييم نموذجنا ، ومعرفة ما إذا كان مفيدًا حتى باستخدام النموذج الذي لدينا.
‫سترى أن هناك طريقتين مختلفتين لاستخدام هذا.
‫اعتمادًا على النموذج الذي نستخدمه ، سوف يتحسن من خلال التجربة لأنه بعد كل
‫شيء ، فإن التعلم الآلي يدور حول التجريب ، وكلما أسرعت في تقليل وقتك بين التجارب ، كلما قمت
‫بإنجاز المزيد ، زادت رؤيتك سنكتشف بياناتك ونماذج التعلم
‫الآلي الخاصة بك.
‫وبعد ذلك سننظر في حفظ وإعادة تحميل نماذج التعلم الآلي المدربة حتى لا تضطر إلى متابعة
‫كل هذه الخطوات مرة أخرى.
‫يمكنك حفظ نموذج ، وإرساله إلى صديق ، وإرساله إلى زميل ، ووضعه في التطبيق الخاص بك واستخدامه.
‫كان ذلك قليلا من الفم في حد ذاته.
‫ولكن إذا قمت بالاطلاع على هذا المورد ، فسترى أنني حصلت على أعلى مستوى من واردات المكتبة القياسية
‫، تعامل مع هذا مثل الإصدار المصغر من هذا.
‫إذن هذا هو العملاق الكبير الذي نحن على وشك المرور به في هذا القسم من خلال جميع مقاطع الفيديو الثلاثين أو نحو ذلك.
‫ولكن هذا يشبه النظرة العامة المصغرة التي يمكنك الرجوع إليها بسرعة ، لذا فأنت لا تقوم بالتمرير ذهابًا
‫وإيابًا عبر كل الأشياء التي تحدث هنا.
‫في البداية ، لدينا بعض واردات المكتبة القياسية.
‫سنرى كيف يمكننا استيراد مجموعات البيانات لاستخدام أمثلة في قرض الصاحب.
‫سنركز على مشكلة التصنيف والانحدار باستخدام مجموعات بيانات أمراض القلب
‫وبوسطن.
‫الخطوة الأولى هي تجهيز البيانات ، أليس كذلك؟
‫لذلك يشير كل قسم من هذه الأقسام إلى خطوة صغيرة في سير العمل هذا.
‫احصل على البيانات جاهزة.
‫سترى الوظائف التي نستخدمها هناك.
‫سترى القسم الثاني هو كيفية اختيار النموذج ، لذا كيف نختار نموذج التعلم الآلي للمشكلة التي
‫نعمل عليها.
‫هذا هو أحد أصعب الأشياء التي ستراها في مشاكل التعلم الآلي.
‫لكن مرة أخرى ، بمجرد أن نتعرف على هذا الرسم التخطيطي ، السطر الثاني من خريطة التعلم الآلي
‫، ستبدأ في رؤية ، أوه ، في الواقع ليس بالصعوبة التي كنت تعتقدها من قبل.
‫ومرة أخرى ، هناك بعض الأكواد التي قد تستخدمها لاختيار نموذج وإنشاء مثيل له.
‫ثم هناك بعض التعليمات البرمجية هنا.
‫سترى الوظائف التي نستخدمها لتلائم نموذجًا مع بيانات التدريب لعمل تنبؤات.
‫يمكننا عرض تنبؤاتنا بقطع الاحتمالات المتوقعة.
‫يتم التنبؤ بالاحتمالات مع التنبؤ المسبق.
‫وإذا عدنا إلى هنا ، فسنرى كيف يمكننا تقييم نموذجنا.
‫وهناك رابط هنا.
‫هناك سترى في الوثائق.
‫هناك عدة طرق مختلفة لتقييم نماذج التعلم النفسي المختلفة.
‫هذا قسم رائع.
‫أقترح بشدة القراءة هنا لأن تدريب نموذج التعلم الآلي أمر واحد.
‫إنه شيء آخر للتحقق مما إذا كان يفعل الشيء الصحيح.
‫ماذا تريد ان تفعل
‫بمجرد الانتهاء من تقييم النموذج ، سنرى كيف يمكننا تحسين نماذجنا من خلال التجربة.
‫ما سنركز عليه هو الضبط الفائق للمعامل ، أ. ك. a تحويل الإعدادات على نموذجنا
‫وتحسينه.
‫تمامًا كما لو أردنا ضبط فرننا وأثناء طهي الفرن لوجبتنا المفضلة ، ربما
‫لا يعمل جيدًا على 180 درجة ، لكنه يعمل جيدًا على 200 درجة.
‫ينطبق الأمر نفسه على نماذج التعلم الآلي المبتكرة.
‫قد تعمل بشكل جيد ، ولكن إذا قمت بضبط الإعدادات قليلاً ، فقد تحصل على نموذج أفضل.
‫سنرى ذلك في القسم الخامس.
‫ثم في القسم السادس ، سنرى كيفية حفظ نموذجنا المدرب وإعادة تحميله حتى نتمكن من تجنب اتباع
‫الخطوات السابقة من قبل إذا أردنا حفظ نموذجنا ومشاركته.
‫ثم في الخطوة السابعة ، وهي نوع من المكافأة ، والتي لم يتم تصويرها في سير العمل
‫، سنقوم بوضع كل الخطوات المذكورة أعلاه معًا في خلية واحدة.
‫لذلك يبدو أن الكثير من التعليمات البرمجية في الوقت الحالي.
‫لكن لا تقلق ، سنخطو عبرها.
‫بحلول نهاية هذا القسم ، لن يكون أي من هذا غير مألوف.
‫حتى مع أن يقال.
‫استعد.
‫اجعل نفسك متحمسًا.
‫صب لنفسك فنجانًا من القهوة أو اذهب للمشي قليلًا أو شيء من هذا القبيل.
‫اجعل نفسك في عقلية تعلم التعلم الآلي ، لأن هذا ما سنفعله.
‫سوف ندخل إلى مكتبة القروض النفسية وكل مزاياها السحرية.
‫لذلك سأراكم في الفيديو التالي.