‫Ehi, questo è il futuro Daniel, perché il futuro Daniel?
‫Bene, perché ho appena finito di registrare l'ultimo video di questa intera sezione, la sezione dei
‫cicloni.
‫Quindi potresti vedere in un prossimo video, salvo in un elenco di cosa stiamo trattando sezione per sezione
‫e flusso di lavoro, preparando i dati, scegliendo la giusta stima dell'algoritmo di apprendimento automatico per
‫i nostri problemi, adattando l'algoritmo del modello ai dati e usarlo per fare previsioni e qualche altro
‫passaggio.
‫E quello che probabilmente realizzerai rapidamente è che questa è una sezione piuttosto grande.
‫Quindi, se scorro l'intero taccuino, tutto il codice che tratteremo, ce n'è
‫molto qui, giusto?
‫Proprio attraverso la chiave che segue questo non ti preoccupare, questo è attraverso i prossimi 25, 30 o giù di lì video
‫che passerai attraverso.
‫E sua quella lista che ho creato proprio all'inizio.
‫Destra.
‫Penso che questo sia un in un prossimo video.
‫E ora vedere questo per cominciare può essere piuttosto intimidatorio.
‫Questo è quello che voglio avvertirti.
‫Destra.
‫È perché c'è così tanto perché stiamo attraversando molti concetti diversi non solo dell'apprendimento
‫automatico, ma Saikat impara come se stesso.
‫Volevo creare una risorsa ausiliaria a cui puoi rivolgerti per avere una rapida panoramica di ciò che stiamo
‫facendo.
‫Quindi questa lista, anche se ti dice cosa sta succedendo.
‫In realtà non ti dice molto altro che solo i titoli delle diverse sezioni, quindi è per questo che ci
‫sono risorse che saranno disponibili nella sezione delle risorse, ci sarà una sorta di collegamento in un
‫posto dove puoi trovarlo.
‫Quindi non preoccuparti, questo è ciò che tratteremo nell'introduzione del ciclone.
‫Quindi questo è una specie di sommario per questo enorme taccuino che esamineremo.
‫E non preoccuparti, anche quelli che attraversano l'intera sezione del ciclone, probabilmente non saprai tutto
‫questo a memoria.
‫E se sembra che io sappia tutto questo a memoria e lo sto attraversando, mi sembra, wow, non
‫potrei mai farlo.
‫Non sbagliare.
‫Ho fatto un po' di pratica con la libreria cyclone, ed è per questo che sono in grado
‫di esaminare e in qualche modo capire le cose e sapere dove guardare e andare alla documentazione e andare, OK, ho
‫bisogno di questa funzione per farlo, questa funzione per farlo.
‫Quindi, esaminandolo per la prima volta, ricorda a te stesso che imparare qualcosa di nuovo richiede tempo e imparare
‫qualcosa di utile richiede sicuramente tempo, in particolare l'apprendimento automatico.
‫E quindi questa è la struttura che useremo per l'introduzione.
‫Lo abbiamo visto nel video precedente che Qinawi abbiamo attraversato.
‫Quindi, passo uno, prepareremo i dati.
‫Scopriremo come scegliere un modello di ciclone.
‫Andremo ad adattare i modelli ad alcuni dati in modo da poter fare una previsione.
‫Valuteremo i nostri modelli se ne vale la pena, anche utilizzando il modello che abbiamo.
‫Vedrai che ci sono un paio di modi diversi per usarlo, a seconda del
‫modello che stiamo usando migliorerà attraverso la sperimentazione, perché dopo tutto, l'apprendimento automatico è tutto basato sulla sperimentazione.
‫E più velocemente puoi ridurre il tempo tra gli esperimenti, più riuscirai a fare, più approfondimenti
‫otterrai sui tuoi dati, sui tuoi modelli di apprendimento automatico.
‫E cercheranno di salvare e ricaricare i modelli di machine learning addestrati.
‫Quindi non devi ripetere tutti questi passaggi.
‫Puoi salvare un modello, inviarlo a un amico, inviarlo a un collega, inserirlo nella tua applicazione e
‫utilizzarlo.
‫È stato un po 'un boccone in sé, ma se esamini questa risorsa, vedrai che
‫ho le importazioni di librerie standard più importanti che trattano questo come la versione mini di questo.
‫Quindi questo è il grande colosso che stiamo per esaminare in questa sezione attraverso tutti i circa 30 video.
‫Ma questa è come la mini panoramica a cui puoi fare rapidamente riferimento.
‫Quindi non stai scorrendo avanti e indietro attraverso tutte le cose che stanno andando qui.
‫Quindi, per cominciare, abbiamo alcune importazioni di librerie standard.
‫Vedremo come importare set di dati per utilizzare esempi nel sito.
‫Getline, ci concentreremo su una classificazione e un problema di regressione usando i nostri dati sulle
‫malattie cardiache e Boston.
‫Il primo passo è preparare i dati.
‫Destra.
‫Quindi ciascuna di queste sezioni si riferisce a un piccolo passaggio in questo flusso di lavoro.
‫Prepara i dati.
‫Vedrai le funzioni che usiamo lì.
‫Vedrai, la seconda sezione spiega come scegliamo un modello per come scegliamo un modello di apprendimento automatico per il problema su cui
‫stiamo lavorando.
‫Questa è una delle cose più difficili che vedrai nei problemi di apprendimento automatico.
‫Ma ancora una volta, una volta acquisita familiarità con questo diagramma, la mappa di apprendimento automatico di seconda linea che inizierai a
‫vedere è che in realtà non è così difficile come potresti aver pensato una volta.
‫E poi di nuovo, c'è del codice che potresti usare per scegliere un modello nell'istanziarne uno, poi c'è del codice
‫qui, vedrai le funzioni che usiamo per adattare un modello ai dati di addestramento per
‫fare previsioni.
‫Possiamo visualizzare le nostre previsioni, le probabilità previste, le probabilità predittive vengono eseguite con il prober di
‫previsione.
‫E se torniamo quaggiù, vedremo come possiamo valutare il nostro modello.
‫E qui c'è un link.
‫C'è un che vedrai nella documentazione.
‫Esistono diversi modi per valutare diversi modelli di linee di prese.
‫Questa è una grande sezione.
‫Consiglio vivamente di leggere qui perché una cosa è addestrare un modello di apprendimento automatico.
‫È un'altra cosa controllare se sta facendo la cosa giusta.
‫Quello che vuoi che faccia una volta che abbiamo valutato un modello vedrà come possiamo migliorare i nostri modelli
‫attraverso la sperimentazione.
‫Quello su cui ci concentreremo è l'ottimizzazione degli iperparametri, a. K. un. girando le impostazioni e il
‫nostro modello e migliorandolo, proprio come se volessimo regolare il nostro forno e perché il nostro forno stava cucinando il nostro piatto preferito.
‫Forse non va molto bene a 180 gradi, ma va davvero bene a duecento gradi.
‫La stessa cosa vale con i modelli di machine learning fuori dagli schemi.
‫Potrebbe funzionare abbastanza bene, ma se regoli leggermente le impostazioni, potresti ottenere un modello migliore.
‫Quindi lo vedremo nella Sezione 5.
‫Quindi, nella Sezione sei, vedremo come salvare e ricaricare il nostro modello addestrato in modo da poter evitare di eseguire
‫tutti i passaggi precedenti prima se volessimo salvare e condividere il nostro modello.
‫E poi nel passaggio sette, che è una specie di bonus, che non è raffigurato nel flusso
‫di lavoro, metteremo insieme tutti i passaggi precedenti in una singola cella.
‫Quindi sembra un sacco di codice al momento, ma non preoccuparti, lo esamineremo prima che
‫tu sia alla fine di questa sezione, niente di tutto questo ti sarà sconosciuto.
‫Quindi, detto questo, preparati ed eccitati.
‫Versati una tazza di caffè o vai a fare una passeggiata o qualcosa del genere.
‫Mettiti nella mentalità per imparare l'apprendimento automatico, perché è quello che faremo.
‫Entreremo nella biblioteca del ciclone e in tutta la sua magica bontà.
‫Allora ci vediamo nel prossimo video.