‫Salut, c'est le futur Daniel, pourquoi le futur Daniel ?
‫Eh bien, parce que je viens de terminer l'enregistrement de la dernière vidéo de toute cette section, la section
‫cyclone.
‫Ainsi, vous verrez peut-être dans une vidéo à venir, j'enregistre dans une liste ce que nous couvrons section par
‫section et et flux de travail, préparer les données, choisir la bonne estimation de l'algorithme d'apprentissage automatique
‫pour nos problèmes, adapter l'algorithme du modèle aux données et l'utiliser pour faire des prédictions et quelques étapes
‫supplémentaires.
‫Et ce que vous réalisez probablement rapidement, c'est qu'il s'agit d'une section assez importante.
‫Donc, si je fais défiler tout le cahier, tout le code que nous allons couvrir, il y en a
‫beaucoup ici, n'est-ce pas ?
‫Ne vous inquiétez pas, tout au long de la touche suivante, il s'agit des 25, 30 prochaines vidéos environ que
‫vous allez parcourir.
‫Et sa liste que j'ai créée dès le début.
‫À droite.
‫Je pense que c'est dans une vidéo à venir.
‫Et maintenant, voir cela pour commencer peut être assez intimidant.
‫C'est ce que je veux en quelque sorte vous avertir.
‫À droite.
‫Est-ce parce qu'il y a tellement de choses parce que nous traversons de nombreux concepts différents non seulement
‫d'apprentissage automatique, mais Saikat apprend en tant que lui-même.
‫Je voulais créer une ressource auxiliaire à laquelle vous pouvez en quelque sorte accéder et avoir un aperçu rapide de ce que
‫nous faisons.
‫Donc cette liste, bien qu'elle vous dise ce qui se passe.
‫Cela ne vous dit pas grand-chose à part les titres des différentes sections, c'est pourquoi il y a des ressources qui
‫seront disponibles dans la section des ressources, il y aura une sorte de lien dans un endroit
‫où vous pourrez les trouver.
‫Alors ne vous inquiétez pas, c'est ce que nous couvrons dans l'introduction du cyclone.
‫C'est donc un peu comme une table des matières pour cet énorme cahier que nous allons parcourir.
‫Et ne vous inquiétez pas, même ceux qui parcourent toute la section cyclonique, vous ne saurez probablement pas tout
‫cela par cœur.
‫Et s'il semble que je sais tout cela par cœur et que je le traverse, j'ai l'impression que, wow, je ne pourrais
‫jamais faire ça.
‫Ne vous méprenez pas.
‫J'ai eu pas mal de pratique avec la bibliothèque cyclone, et c'est pourquoi je suis capable de parcourir
‫et de comprendre les choses et de savoir où chercher et aller à la documentation et aller, OK, j'ai besoin de
‫cette fonction pour faire ça, cette fonction pour faire ça.
‫Donc, en le parcourant pour la première fois, rappelez-vous qu'apprendre quelque chose de nouveau prend du temps et qu'apprendre tout ce
‫qui en vaut la peine prend du temps, en particulier l'apprentissage automatique.
‫Et c'est donc le cadre que nous allons utiliser pour l'introduction.
‫Nous avons vu cela dans la vidéo précédente que nous avons parcourue par Qinawi.
‫Donc, première étape, nous allons préparer les données.
‫Nous allons découvrir comment choisir un modèle de cyclone.
‫Nous allons adapter des modèles à certaines données afin de pouvoir faire une prédiction.
‫Nous allons évaluer nos modèles si cela en vaut la peine, même en utilisant le modèle que nous avons.
‫Vous verrez qu'il existe plusieurs façons d'utiliser cela, selon le modèle que
‫nous utilisons, il s'améliorera grâce à l'expérimentation, car après tout, l'apprentissage automatique est une question d'expérimentation.
‫Et plus vite vous pouvez réduire votre temps entre les expériences, plus vous allez en faire, plus
‫vous allez découvrir d'informations sur vos données, sur vos modèles d'apprentissage automatique.
‫Et ils vont examiner la sauvegarde et le rechargement des modèles d'apprentissage automatique formés.
‫Vous n'avez donc pas à repasser par toutes ces étapes.
‫Vous pouvez enregistrer un modèle, l'envoyer à un ami, l'envoyer à un collègue, le mettre dans votre application
‫et l'utiliser.
‫C'était un peu une bouchée en soi, mais si vous parcourez cette ressource, vous verrez
‫que j'ai au sommet des importations de bibliothèque standard, traitez cela comme la mini version de cela.
‫C'est donc le grand monstre que nous sommes sur le point de traverser dans cette section à travers les quelque 30 vidéos.
‫Mais c'est comme le mini aperçu auquel vous pouvez vous référer rapidement.
‫Donc, vous ne faites pas défiler tout ce qui se passe ici.
‫Donc, pour commencer, nous avons des importations de bibliothèques standard.
‫Nous allons voir comment nous pouvons importer des ensembles de données pour utiliser des exemples dans le site.
‫Getline, nous allons nous concentrer sur une classification et un problème de régression en utilisant nos ensembles de données sur
‫les maladies cardiaques et Boston.
‫La première étape consiste à préparer les données.
‫À droite.
‫Ainsi, chacune de ces sections fait référence à une petite étape de ce flux de travail.
‫Préparez les données.
‫Vous y verrez les fonctions que nous utilisons.
‫Vous verrez que la section deux explique comment nous choisissons un modèle pour choisir un modèle d'apprentissage automatique pour le problème sur lequel
‫nous travaillons.
‫C'est l'une des choses les plus difficiles que vous verrez dans les problèmes d'apprentissage automatique.
‫Mais encore une fois, une fois que nous nous sommes familiarisés avec ce diagramme, la carte d'apprentissage automatique de deuxième ligne que
‫vous commencerez à voir est en fait pas aussi difficile que vous auriez pu le penser.
‫Et encore une fois, il y a du code que vous pouvez utiliser pour choisir un modèle en instanciant un, puis il y a
‫du code ici, vous verrez les fonctions que nous utilisons pour adapter un modèle aux données d'entraînement pour
‫faire des prédictions.
‫Nous pouvons voir nos prédictions, probabilités prédites, les probabilités prédictives se font avec prédire
‫prober.
‫Et si nous revenons ici, nous verrons comment nous pouvons évaluer notre modèle.
‫Et il y a un lien ici.
‫Il y en a un que vous verrez dans la documentation.
‫Il existe différentes manières d'évaluer différents modèles de lignes de socket.
‫C'est une excellente section.
‫Je suggère fortement de lire ici car c'est une chose de former un modèle d'apprentissage automatique.
‫C'est une autre chose de vérifier s'il fait la bonne chose.
‫Ce que vous voulez qu'il fasse une fois que nous aurons évalué un modèle verra comment nous pouvons améliorer nos modèles
‫grâce à l'expérimentation.
‫Ce sur quoi nous allons nous concentrer, c'est l'optimisation des paramètres hyper, a. k. une. tourner les réglages et
‫notre modèle et l'améliorer, comme si nous voulions régler notre four et pourquoi notre four cuisait notre plat préféré.
‫Peut-être que ça ne marche pas si bien sur 180 degrés, mais ça marche vraiment bien sur deux cents degrés.
‫Il en va de même avec les modèles d'apprentissage automatique prêts à l'emploi.
‫Cela peut fonctionner assez bien, mais si vous ajustez légèrement les paramètres, vous obtiendrez peut-être un meilleur modèle.
‫Nous verrons donc cela dans la section cinq.
‫Ensuite, dans la section six, nous verrons comment enregistrer et recharger notre modèle entraîné afin d'éviter de passer par toutes
‫les étapes précédentes avant si nous voulions enregistrer et partager notre modèle.
‫Et puis à l'étape sept, qui est une sorte de bonus, qui n'est pas représenté dans le flux
‫de travail, nous allons rassembler toutes les étapes ci-dessus dans une seule cellule.
‫Cela ressemble donc à beaucoup de code pour le moment, mais ne vous inquiétez pas, nous allons le parcourir au
‫moment où vous serez à la fin de cette section, rien de tout cela ne vous sera inconnu.
‫Cela étant dit, préparez-vous et soyez excité.
‫Versez-vous une tasse de café ou allez faire une petite promenade ou quelque chose.
‫Préparez-vous à apprendre l'apprentissage automatique, car c'est ce que nous allons faire.
‫Nous allons entrer dans la bibliothèque des cyclones et toute sa bonté magique.
‫Alors je vous retrouve dans la prochaine vidéo.