‫Hey daar, dit is toekomstige Daniel, waarom toekomstige Daniel?
‫Nou, omdat ik net klaar ben met het opnemen van de laatste video voor dit hele gedeelte, het
‫cycloongedeelte.
‫Dus je zou in een aankomende video kunnen zien, ik sla in een lijst op wat we sectie voor sectie
‫en workflow behandelen, de gegevens gereed maken, de juiste schatting van het machine learning-algoritme kiezen voor onze
‫problemen, het modelalgoritme aanpassen aan de gegevens en het gebruiken om voorspellingen te doen en nog een paar
‫stappen.
‫En wat je waarschijnlijk snel beseft, is dat dit een behoorlijk groot gedeelte is.
‫Dus als ik door het hele notitieboekje blader, alle code die we gaan behandelen, is
‫er hier veel, toch?
‫Maak je geen zorgen, dit is over de volgende 25, 30 of zo video's die je
‫gaat doornemen.
‫En zijn die lijst die ik aan het begin heb gemaakt.
‫Rechts.
‫Ik denk dat dit een in een aankomende video is.
‫En nu dit zien om mee te beginnen kan behoorlijk intimiderend zijn.
‫Dat is wat ik je wil waarschuwen.
‫Rechts.
‫Komt dat omdat er zoveel is, omdat we veel verschillende concepten doormaken, niet alleen
‫machine learning, maar Saikat leert als zichzelf.
‫Ik wilde een hulpbron maken waar je naartoe kunt komen en een snel overzicht krijgt van wat we
‫doen.
‫Dus deze lijst, hoewel het je vertelt wat er gebeurt.
‫Het vertelt je niet veel anders dan alleen de kopjes van de verschillende secties, dus daarom is er een bron
‫die beschikbaar zal zijn in de sectie bronnen, er zal een soort link zijn op een plaats
‫waar je het kunt vinden.
‫Dus maak je geen zorgen, dit is wat we behandelen in de introductie van de cycloon.
‫Dit is dus een soort inhoudsopgave voor dit enorme notitieboekje dat we gaan doornemen.
‫En maak je geen zorgen, zelfs degenen die door het hele cycloongedeelte gaan, je zult dit waarschijnlijk niet allemaal uit
‫je hoofd weten.
‫En als het lijkt alsof ik dit allemaal uit mijn hoofd weet en ik er doorheen ga, lijkt het alsof ik, wauw, dat
‫zou ik nooit kunnen.
‫Vergis je niet.
‫Ik heb behoorlijk wat geoefend met de cycloonbibliotheek, en daarom ben ik in staat om dingen door te nemen
‫en uit te zoeken en weet waar ik moet zoeken en ga naar de documentatie en ga, OK, ik heb deze
‫functie nodig om doe dat, deze functie om dat te doen.
‫Dus als je er voor de eerste keer doorheen gaat, herinner jezelf eraan dat het tijd kost om iets nieuws te leren, en het
‫leren van iets dat de moeite waard is, kost zeker tijd, vooral machine learning.
‫Dit is dus het raamwerk dat we gaan gebruiken voor de introductie.
‫We zagen dit in de vorige video waar we Qinawi doorheen gingen.
‫Dus stap één, we gaan de gegevens gereedmaken.
‫We gaan uitzoeken hoe we een cycloonmodel kunnen kiezen.
‫We gaan modellen in sommige gegevens passen, zodat we een voorspelling kunnen doen.
‫We gaan onze modellen evalueren als het de moeite waard is, zelfs met het model dat we hebben.
‫Je zult zien dat er een aantal verschillende manieren zijn om dit te gebruiken,
‫afhankelijk van het model dat we gebruiken, zal verbeteren door te experimenteren, want machine learning draait tenslotte allemaal om experimenteren.
‫En hoe sneller u de tijd tussen experimenten kunt verkorten, hoe meer u gedaan krijgt, hoe
‫meer inzichten u krijgt over uw gegevens, over uw machine learning-modellen.
‫En ze gaan kijken naar het opslaan en herladen van getrainde machine learning-modellen.
‫Je hoeft dus niet al deze stappen opnieuw te doorlopen.
‫U kunt een model opslaan, naar een vriend sturen, naar een collega sturen, in uw applicatie plaatsen en
‫gebruiken.
‫Dat was op zich al een hele mondvol, maar als je deze bron doorneemt,
‫zul je zien dat ik bovenaan de standaard bibliotheekimport heb, dit behandel als de miniversie hiervan.
‫Dit is dus de grote kolos die we in deze sectie gaan doornemen door alle ongeveer 30 video's.
‫Maar dit is zo'n beetje het mini-overzicht waar je snel naar kunt verwijzen.
‫Dus je scrolt niet heen en weer door alle dingen die hier binnenkomen.
‫Om te beginnen hebben we een aantal standaard bibliotheekimporten.
‫We gaan kijken hoe we datasets kunnen importeren om voorbeelden op de site te gebruiken.
‫Getline, we gaan ons concentreren op een classificatie en een regressieprobleem met behulp van onze
‫hartziekte en Boston datasets.
‫Stap één is het gereedmaken van de gegevens.
‫Rechts.
‫Dus elk van deze secties verwijst naar een kleine stap in deze workflow.
‫Zet de gegevens klaar.
‫Je ziet de functies die we daar gebruiken.
‫U zult in hoofdstuk twee zien hoe we een model kiezen en hoe we een machine learning-model kiezen voor het probleem waaraan
‫we werken.
‫Dit is een van de moeilijkste dingen die je zult zien bij machine learning-problemen.
‫Maar nogmaals, als we eenmaal bekend zijn met dit diagram, is de tweede lijn machine learning-kaart die
‫je zult zien, eigenlijk niet zo moeilijk als je ooit had gedacht.
‫En dan nog, er is wat code die je zou kunnen gebruiken om een model te kiezen om er een te instantiëren, dan is er wat
‫code hier, je zult de functies zien die we gebruiken om een model aan te passen aan trainingsgegevens om
‫voorspellingen te doen.
‫We kunnen onze voorspellingen bekijken, voorspelde kansen, voorspellende kansen wordt gedaan met predict
‫prober.
‫En als we hier terugkomen, zullen we zien hoe we ons model kunnen evalueren.
‫En hier is een link.
‫Er is een die u zult zien in de documentatie.
‫Er zijn een paar verschillende manieren om verschillende socket-lijnmodellen te evalueren.
‫Dit is een geweldige sectie.
‫Ik raad je ten zeerste aan om hier door te lezen, want het is één ding om een machine learning-model te trainen.
‫Het is iets anders om te controleren of het het juiste doet.
‫Wat u wilt dat het doet nadat we een model hebben geëvalueerd, zal zien hoe we onze modellen kunnen verbeteren door
‫middel van experimenten.
‫Waar we ons op gaan concentreren, is hyperparameterafstemming, a. k. A. het veranderen van de instellingen
‫en ons model en het verbeteren ervan, net alsof we onze oven wilden aanpassen en waarom onze oven onze favoriete maaltijd kookte.
‫Misschien doet het het niet zo goed op 180 graden, maar het doet het echt goed op tweehonderd graden.
‫Hetzelfde geldt voor machine learning-modellen uit de doos.
‫Het werkt misschien best goed, maar als je de instellingen iets aanpast, krijg je misschien een beter model.
‫Dat zullen we dus zien in sectie vijf.
‫Vervolgens zullen we in sectie zes zien hoe we ons getrainde model kunnen opslaan en opnieuw laden, zodat we kunnen voorkomen dat
‫we alle voorgaande stappen moeten doorlopen als we ons model willen opslaan en delen.
‫En dan in stap zeven, wat een soort bonus is, die niet is afgebeeld in de
‫workflow, gaan we alle bovenstaande stappen samenvoegen in een enkele cel.
‫Dus dat lijkt op dit moment veel code, maar maak je geen zorgen, we gaan het doornemen tegen de
‫tijd dat je aan het einde van dit gedeelte bent, niets van dit alles zal onbekend zijn.
‫Dus met dat gezegd zijnde, bereid je voor en maak jezelf enthousiast.
‫Schenk jezelf een kop koffie in of ga een stukje wandelen of zo.
‫Zet jezelf in de mindset om machine learning te leren, want dat is wat we gaan doen.
‫We gaan naar de cycloonbibliotheek en al zijn magische goedheid.
‫Dus ik zie je in de volgende video.