‫Hey, das ist der zukünftige Daniel, warum der zukünftige Daniel?
‫Nun, weil ich gerade das letzte Video für diesen gesamten Abschnitt, den Zyklon-Abschnitt, aufgenommen
‫habe.
‫Vielleicht sehen Sie in einem der nächsten Videos, ich speichere in einer Liste, was wir Abschnitt für Abschnitt und
‫Arbeitsablauf behandeln, die Daten vorbereiten, die richtige Schätzung des maschinellen Lernalgorithmus für unsere Probleme auswählen, den
‫Modellalgorithmus an die Daten anpassen und verwenden Sie es, um Vorhersagen und ein paar weitere Schritte zu
‫machen.
‫Und was Sie wahrscheinlich schnell merken, ist, dass dies ein ziemlich großer Abschnitt ist.
‫Wenn ich also durch das gesamte Notizbuch scrolle, den gesamten Code, den wir behandeln werden, gibt
‫es hier viel, oder?
‫Machen Sie sich keine Sorgen, dies ist in den nächsten 25, 30 oder so Videos, die Sie
‫durchgehen werden.
‫Und seine Liste, die ich gleich zu Beginn erstellt habe.
‫Rechts.
‫Ich denke, dies ist ein in einem kommenden Video.
‫Und jetzt kann es ziemlich einschüchternd sein, dies zu Beginn zu sehen.
‫Das ist es, was ich Sie warnen möchte.
‫Rechts.
‫Liegt das daran, dass es so viel gibt, weil wir viele verschiedene Konzepte nicht nur des
‫maschinellen Lernens, sondern des Saikat-Lernens selbst durchmachen.
‫Ich wollte eine Hilfsressource erstellen, zu der Sie irgendwie kommen und sich einen schnellen Überblick über unsere Aktivitäten verschaffen
‫können.
‫Also diese Liste, obwohl sie Ihnen sagt, was passiert.
‫Es sagt Ihnen nicht viel mehr als nur die Überschriften der verschiedenen Abschnitte, deshalb wird es eine Ressource geben, die
‫im Abschnitt Ressourcen verfügbar sein wird. Es wird eine Art Link an einer Stelle geben, an der
‫Sie sie finden können.
‫Machen Sie sich also keine Sorgen, das ist es, was wir in der Cyclone-Einführung behandeln.
‫Dies ist also eine Art Inhaltsverzeichnis für dieses riesige Notebook, das wir durchgehen werden.
‫Und keine Sorge, selbst wenn Sie den gesamten Zyklonabschnitt durchlaufen haben, werden Sie das alles wahrscheinlich
‫nicht auswendig wissen.
‫Und wenn es so aussieht, als ob ich das alles auswendig weiß und ich es durchmache, scheine ich, wow, das könnte
‫ich nie tun.
‫Nicht irren.
‫Ich habe ein bisschen Übung mit der Zyklonbibliothek, und deshalb kann ich die Dinge durchgehen und irgendwie
‫herausfinden und weiß, wo ich suchen und zur Dokumentation gehen und gehen kann, OK, ich brauche diese Funktion, um
‫tun Sie das, diese Funktion, um das zu tun.
‫Wenn Sie es also zum ersten Mal durcharbeiten, erinnern Sie sich daran, dass es Zeit braucht, etwas Neues zu lernen,
‫und das Erlernen von Werten braucht definitiv Zeit, insbesondere maschinelles Lernen.
‫Dies ist also das Framework, das wir für die Einführung verwenden werden.
‫Wir haben dies im vorherigen Video von Qinawi gesehen, das wir durchgemacht haben.
‫Im ersten Schritt bereiten wir die Daten vor.
‫Wir werden herausfinden, wie man ein Zyklonmodell auswählt.
‫Wir werden Modelle in einige Daten einpassen, damit wir eine Vorhersage treffen können.
‫Wir werden unsere Modelle evaluieren, wenn es sich lohnt, sogar mit dem Modell, das wir haben.
‫Sie werden sehen, dass es verschiedene Möglichkeiten gibt, dies zu verwenden, je nachdem, welches
‫Modell wir verwenden, wird es durch Experimentieren verbessert, denn schließlich dreht sich beim maschinellen Lernen alles um Experimentieren.
‫Und je schneller Sie die Zeit zwischen den Experimenten verkürzen können, desto mehr werden Sie erledigen, desto mehr
‫Erkenntnisse erhalten Sie über Ihre Daten und Ihre Modelle für maschinelles Lernen.
‫Und sie werden sich mit dem Speichern und erneuten Laden von trainierten Machine-Learning-Modellen befassen.
‫Sie müssen diese Schritte also nicht noch einmal durchlaufen.
‫Sie können ein Modell speichern, an einen Freund senden, an einen Kollegen senden, in Ihre Anwendung einfügen und
‫verwenden.
‫Das war an sich schon ein kleiner Bissen, aber wenn Sie diese Ressource durchgehen,
‫werden Sie feststellen, dass ich dies bei den wichtigsten Standardbibliotheksimporten wie die Mini-Version davon behandelt habe.
‫Dies ist also das große Ungetüm, das wir in diesem Abschnitt durch alle etwa 30 Videos durchgehen werden.
‫Aber das ist wie die Mini-Übersicht, auf die Sie schnell zugreifen können.
‫Sie scrollen also nicht durch all das Zeug, das hier reinkommt.
‫Zu Beginn haben wir einige Standardbibliotheksimporte.
‫Wir werden sehen, wie wir Datensätze importieren können, um Beispiele auf der Site zu verwenden.
‫Getline, wir werden uns auf ein Klassifikations- und ein Regressionsproblem konzentrieren, indem wir unsere Datensätze zu
‫Herzerkrankungen und Boston verwenden.
‫Schritt eins ist das Bereitstellen der Daten.
‫Rechts.
‫Jeder dieser Abschnitte bezieht sich also auf einen kleinen Schritt in diesem Arbeitsablauf.
‫Bereiten Sie die Daten vor.
‫Dort sehen Sie die Funktionen, die wir verwenden.
‫In Abschnitt 2 erfahren Sie, wie wir ein Modell auswählen, um ein Modell für maschinelles Lernen für das Problem auszuwählen, an dem
‫wir arbeiten.
‫Dies ist eines der schwierigsten Dinge, die Sie bei Problemen mit maschinellem Lernen sehen werden.
‫Aber auch hier, sobald wir uns mit diesem Diagramm vertraut gemacht haben, ist die zweite Zeile der Machine-Learning-Map,
‫die Sie sehen werden, tatsächlich nicht so schwierig, wie Sie vielleicht einmal dachten.
‫Und dann gibt es noch etwas Code, den Sie zum Auswählen eines Modells beim Instanziieren eines Modells verwenden könnten, und dann gibt es
‫hier etwas Code, Sie sehen die Funktionen, die wir verwenden, um ein Modell an Trainingsdaten anzupassen, um
‫Vorhersagen zu treffen.
‫Wir können unsere Vorhersagen anzeigen, vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten, vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten werden mit dem Vorhersage-Prober
‫durchgeführt.
‫Und wenn wir hierher zurückkommen, werden wir sehen, wie wir unser Modell bewerten können.
‫Und hier ist ein Link.
‫Es gibt eine, die Sie in der Dokumentation sehen werden.
‫Es gibt verschiedene Möglichkeiten, verschiedene Socket-Line-Modelle zu bewerten.
‫Dies ist ein großartiger Abschnitt.
‫Ich empfehle dringend, sich hier durchzulesen, weil es eine Sache ist, ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren.
‫Es ist eine andere Sache zu überprüfen, ob es das Richtige tut.
‫Was Sie möchten, wenn wir ein Modell evaluiert haben, wird sehen, wie wir unsere Modelle durch Experimentieren
‫verbessern können.
‫Worauf wir uns konzentrieren werden, ist das Hyperparameter-Tuning, a. k. A. Wir drehen die Einstellungen
‫und unser Modell und verbessern es, als ob wir unseren Ofen anpassen wollten und warum unser Ofen unser Lieblingsessen kocht.
‫Vielleicht funktioniert es bei 180 Grad nicht so gut, aber bei zweihundert Grad ist es wirklich gut.
‫Das Gleiche gilt für Machine-Learning-Modelle, die sofort einsatzbereit sind.
‫Es mag ziemlich gut funktionieren, aber wenn Sie die Einstellungen leicht anpassen, erhalten Sie möglicherweise ein besseres Modell.
‫Das werden wir in Abschnitt fünf sehen.
‫In Abschnitt sechs werden wir dann sehen, wie wir unser trainiertes Modell speichern und neu laden, damit wir die
‫vorherigen Schritte vermeiden können, wenn wir unser Modell speichern und freigeben wollten.
‫Und dann werden wir in Schritt sieben, der eine Art Bonus ist, der im Workflow nicht
‫abgebildet ist, alle oben genannten Schritte in einer einzigen Zelle zusammenfassen.
‫Das sieht im Moment also nach viel Code aus, aber keine Sorge, wir werden
‫es bis zum Ende dieses Abschnitts durchgehen, nichts davon wird Ihnen unbekannt sein.
‫Machen Sie sich also bereit und regen Sie sich auf.
‫Gießen Sie sich eine Tasse Kaffee ein oder machen Sie einen kleinen Spaziergang oder so.
‫Bringen Sie sich in die Denkweise, maschinelles Lernen zu erlernen, denn genau das werden wir tun.
‫Wir werden in die Zyklonbibliothek und all ihre magischen Eigenschaften einsteigen.
‫Also wir sehen uns im nächsten Video.