‫Hei, ini Daniel masa depan, mengapa Daniel masa depan?
‫Yah, karena saya baru saja selesai merekam video terakhir untuk seluruh bagian ini, bagian
‫siklon.
‫Jadi, Anda mungkin melihat di video yang akan datang, saya menyimpan ke daftar apa yang kami bahas bagian
‫demi bagian dan alur kerja, menyiapkan data, memilih perkiraan yang tepat dari algoritme pembelajaran mesin
‫untuk masalah kami, menyesuaikan algoritme model dengan data dan menggunakannya untuk membuat prediksi dan beberapa langkah
‫lagi.
‫Dan apa yang mungkin segera Anda sadari adalah bahwa ini adalah bagian yang cukup besar.
‫Jadi jika saya menelusuri seluruh buku catatan, semua kode yang akan kita bahas, ada
‫banyak di sini, bukan?
‫Langsung melalui kunci berikut melalui ini jangan khawatir, ini di 25, 30 atau lebih video berikutnya yang
‫akan Anda lalui.
‫Dan itu daftar yang saya buat tepat di awal.
‫Benar.
‫Saya pikir ini adalah video yang akan datang.
‫Dan sekarang melihat ini untuk memulai bisa sangat menakutkan.
‫Itulah yang ingin saya peringatkan kepada Anda.
‫Benar.
‫Apakah itu karena ada begitu banyak karena kita akan melalui banyak konsep yang berbeda tidak hanya
‫pembelajaran mesin, tetapi Saikat belajar sebagai dirinya sendiri.
‫Saya ingin membuat sumber daya tambahan yang dapat Anda kunjungi dan mendapatkan gambaran singkat tentang apa yang kami
‫lakukan.
‫Jadi daftar ini, meskipun memberitahu Anda apa yang terjadi.
‫Itu tidak benar-benar memberi tahu Anda banyak selain hanya judul dari bagian yang berbeda, jadi itu sebabnya ada
‫sumber daya yang akan tersedia di bagian sumber daya, akan ada semacam tautan di
‫tempat Anda dapat menemukannya.
‫Jadi jangan khawatir, inilah yang kami bahas dalam pengenalan siklon.
‫Jadi ini seperti daftar isi untuk notebook besar yang akan kita lalui.
‫Dan jangan khawatir, bahkan yang melewati seluruh bagian topan, Anda mungkin tidak akan hafal
‫semua ini.
‫Dan jika sepertinya saya tahu semua ini dari hati dan menjalaninya, saya sepertinya, wow, saya tidak akan pernah
‫bisa melakukan itu.
‫Jangan salah.
‫Saya sudah cukup banyak berlatih dengan perpustakaan cyclone, dan itulah mengapa saya dapat menelusuri dan
‫memilah-milah hal-hal dan tahu ke mana harus mencari dan pergi ke dokumentasi dan pergi, OK, saya perlu fungsi
‫ini untuk melakukan itu, fungsi ini untuk melakukan itu.
‫Jadi melaluinya untuk pertama kalinya, ingatkan diri Anda mempelajari sesuatu yang baru membutuhkan waktu dan mempelajari
‫sesuatu yang berharga pasti membutuhkan waktu, terutama pembelajaran mesin.
‫Dan ini adalah kerangka kerja yang akan kita gunakan untuk pengenalan.
‫Kami melihat ini di video sebelumnya yang kami lalui di Qinawi.
‫Jadi langkah pertama, kita akan menyiapkan data.
‫Kita akan mencari tahu bagaimana memilih model siklon.
‫Kami akan menyesuaikan model dalam beberapa data sehingga kami dapat membuat prediksi.
‫Kami akan mengevaluasi model kami jika itu bermanfaat, bahkan menggunakan model yang kami miliki.
‫Anda akan melihat ada beberapa cara berbeda untuk menggunakan ini, bergantung
‫pada model yang kami gunakan akan ditingkatkan melalui eksperimen, karena bagaimanapun, pembelajaran mesin adalah tentang eksperimen.
‫Dan semakin cepat Anda dapat mengurangi waktu di antara eksperimen, semakin banyak yang akan Anda selesaikan, semakin banyak
‫wawasan yang akan Anda temukan tentang data Anda, tentang model pembelajaran mesin Anda.
‫Dan mereka akan melihat menyimpan dan memuat ulang model pembelajaran mesin yang terlatih.
‫Jadi Anda tidak perlu melalui semua langkah ini lagi.
‫Anda dapat menyimpan model, mengirimkannya ke teman, mengirimkannya ke kolega, memasukkannya ke dalam aplikasi Anda dan
‫menggunakannya.
‫Itu sedikit suap dalam dirinya sendiri, tetapi jika Anda pergi melalui sumber ini, Anda
‫akan melihat bahwa saya punya di atas impor perpustakaan standar memperlakukan ini seperti versi mini ini.
‫Jadi ini adalah raksasa besar yang akan kita lalui di bagian ini melalui 30 video atau lebih.
‫Tapi ini seperti ikhtisar mini yang bisa Anda rujuk dengan cepat.
‫Jadi Anda tidak perlu bolak-balik menelusuri semua hal yang terjadi di sini.
‫Jadi untuk memulainya, kami memiliki beberapa impor perpustakaan standar.
‫Kita akan melihat bagaimana kita bisa mengimpor kumpulan data untuk menggunakan contoh di situs.
‫Getline, kita akan fokus pada klasifikasi dan masalah regresi menggunakan penyakit jantung dan
‫kumpulan data Boston.
‫Langkah pertama adalah menyiapkan data.
‫Benar.
‫Jadi masing-masing bagian ini mengacu pada langkah kecil dalam alur kerja ini.
‫Siapkan datanya.
‫Anda akan melihat fungsi yang kami gunakan di sana.
‫Anda akan melihat Bagian dua adalah bagaimana kami memilih model hingga bagaimana kami memilih model pembelajaran mesin untuk masalah yang sedang
‫kami kerjakan.
‫Ini adalah salah satu hal terberat yang akan Anda lihat dalam masalah pembelajaran mesin.
‫Tetapi sekali lagi, setelah kita terbiasa dengan diagram ini, peta pembelajaran mesin baris kedua yang
‫akan Anda lihat ternyata tidak sesulit yang pernah Anda bayangkan.
‫Dan sekali lagi, ada beberapa kode yang mungkin Anda gunakan untuk memilih model dalam membuat instance, lalu ada beberapa kode di
‫sini, Anda akan melihat fungsi yang kami gunakan untuk menyesuaikan model dengan data pelatihan untuk
‫membuat prediksi.
‫Kita dapat melihat prediksi kita, probabilitas prediksi, probabilitas prediksi dilakukan dengan probe
‫prediksi.
‫Dan jika kita kembali ke sini, kita akan melihat bagaimana kita dapat mengevaluasi model kita.
‫Dan ada tautan di sini.
‫Ada yang akan Anda lihat di dokumentasi.
‫Ada beberapa cara berbeda untuk mengevaluasi model garis soket yang berbeda.
‫Ini adalah bagian yang bagus.
‫Saya sangat menyarankan membaca di sini karena itu satu hal untuk melatih model pembelajaran mesin.
‫Ini hal lain untuk memeriksa apakah itu melakukan hal yang benar.
‫Apa yang Anda ingin lakukan setelah kami mengevaluasi model akan melihat bagaimana kami dapat meningkatkan model kami
‫melalui eksperimen.
‫Apa yang akan kita fokuskan adalah penyetelan parameter hiper, a. k. sebuah. mengubah pengaturan dan model
‫kami dan memperbaikinya, seperti jika kami ingin menyesuaikan oven kami dan mengapa oven kami memasak makanan favorit kami.
‫Mungkin tidak begitu baik pada 180 derajat, tetapi sangat baik pada dua ratus derajat.
‫Hal yang sama berlaku dengan model pembelajaran mesin di luar kotak.
‫Ini mungkin bekerja dengan cukup baik, tetapi jika Anda menyesuaikan pengaturannya sedikit, Anda mungkin mendapatkan model yang lebih baik.
‫Jadi kita akan melihatnya di Bagian lima.
‫Kemudian di Bagian enam, kita akan melihat cara menyimpan dan memuat ulang model terlatih kita sehingga kita dapat menghindari
‫semua langkah sebelumnya sebelumnya jika kita ingin menyimpan dan membagikan model kita.
‫Dan kemudian pada langkah tujuh, yang merupakan semacam bonus, yang tidak digambarkan dalam alur kerja,
‫adalah kita akan menggabungkan semua langkah di atas dalam satu sel.
‫Jadi sepertinya banyak kode saat ini, tapi jangan khawatir, kita akan melewatinya saat
‫Anda berada di akhir bagian ini, semua ini tidak akan asing.
‫Jadi dengan itu, persiapkan diri Anda dan buat diri Anda bersemangat.
‫Tuangkan secangkir kopi untuk diri sendiri atau berjalan-jalan sebentar atau apalah.
‫Dapatkan diri Anda dalam pola pikir untuk mempelajari pembelajaran mesin, karena itulah yang akan kami lakukan.
‫Kita akan masuk ke perpustakaan siklon dan semua kebaikan magisnya.
‫Jadi sampai jumpa di video selanjutnya.