‫やあ､ こんにちは｡
‫これは未来の話だ､ ダニエル｡
‫なぜ未来なんだ､ ダニエル？
‫というのも､ このセクション全体の最後のビデオの収録が終わったところなんです｡
‫サイキックローンコーナーです｡
‫今後のビデオでは､ セクションごと､ エンドツーエンドのワークフローについて説明する予定です｡
‫データを準備する
‫我々の問題に適した推定スラッシュ機械学習アルゴリズムを選択する｡
‫モデルアルゴリズムをデータにフィットさせ､ それを使って予測を行う､ さらにいくつかのステップがある｡
‫そして､ おそらくすぐに気がつくのは､ これがかなり大きなセクションであるということです｡
‫ノートブック全体をスクロールすると､ これから取り上げるすべてのコードがここにありますね｡
‫右から通す｡
‫それを貫き通し続けること｡
‫これは､ これから25本､ 30本と続くビデオに渡るものですので､ ご安心ください｡
‫そして､ これが冒頭で作成したリストです｡
‫そうですね｡
‫これは今後のビデオで紹介されると思いますが､ 今これを見ると､ かなり怖くなりますね｡
‫それを警告するようなものですね｡
‫それは､ 機械学習だけでなく､ サイキックラーニングの概念も含めて､ さまざまなものがあるからでしょうか｡
‫私たちがやっていることを簡単に理解できるような､ 補助的なリソースを作りたかったのです｡
‫だから､ このリストは､ 何が起こっているかを教えてくれるけれども｡
‫各セクションの見出しだけで､ それ以外のことはよくわからないのです｡
‫そのため､ リソースセクションで公開されるリソースがあるわけです｡
‫何らかの形でリンクが張られているはずです｡
‫だから､ 心配しないでください｡
‫サイクロン入門で取り上げている内容です｡
‫これは､ この巨大なノートの目次のようなもので､ これから見ていくことになります｡
‫また､ 一度サイクロン編を全部通っても､ 心配は無用です｡
‫これだけのことを暗記するのは無理でしょう｡
‫そして､ もし私がこのことをすべて心得ていて､ それを通り越して､ うわー､ 私には絶対無理だ､ と思えるようであれば｡
‫勘違いしないでください｡
‫私はCyclone Libraryをかなり練習しました｡ だから､ いろいろなことを調べたり､
‫ドキュメントを見たりして､ ああするにはこの関数が必要だ､ こうするにはこの関数が必要だ､
‫と理解することができるのです｡
‫新しいことを学ぶには時間がかかりますし､ 価値のあることを学ぶには､
‫特に機械学習は時間がかかります｡
‫そして､ これが導入のためのフレームワークとなるわけです｡
‫前回のビデオで見た､ あのキーノートの様子です｡
‫そこでステップ1では､ データを用意する｡
‫サイクロンモデルの選び方を探ります｡
‫いくつかのデータを使ってモデルを当てはめ､ 予測を立てることができるようにするのです｡
‫私たちは､ 今あるモデルを使う価値があるかどうか､ モデルを評価するつもりです｡
‫いくつかの使い分けがあるのがわかると思います｡
‫結局のところ､ 機械学習は実験がすべてなので､ 実験と実験の間の時間を短縮できればできるほど､
‫より多くのことを成し遂げ､ データについて､ 機械学習モデルについて､ より多くの洞察を得ることができるのです｡
‫そして､ 学習した機械学習モデルの保存と再読み込みを行うことで､ これらの手順を再度行う必要がないことを確認します｡
‫モデルを保存し､ 友人に送り､ 同僚に送り､ 自分のアプリケーションに入れ､ 使うことができるのです｡
‫それだけで口惜しい｡
‫しかし､ このリソースを見てみると､ 一番上に標準ライブラリのインポートがあり､ これをミニバージョンのように扱っていることがわかります｡
‫ということで､ このコーナーでは､ 全30本ほどのビデオを通して､ この大巨編をご紹介します｡
‫しかし､ これはすぐに参照できるミニ概要のようなもので､ ここに入っているすべてのものをスクロールして行ったり来たりする必要はありません｡
‫ということで､ まずは標準ライブラリのインポートをいくつか｡
‫今回は､ sidekick loanで例を使うために､ データセットをインポートする方法を見ていきます｡
‫今回は､ 心臓病とボストンのデータセットを使って､ 分類と回帰の問題に焦点を当てます｡
‫ステップ1は､ データを準備することですね｡
‫つまり､ このセクションは､ このワークフローの小さなステップをそれぞれ指しているのです｡
‫データを用意する｡
‫そこで使っている関数をご覧いただきます｡
‫第2章はモデルの選び方で､ 取り組んでいる問題に対してどのように機械学習モデルを選ぶかです｡
‫これは､ 機械学習の問題で最も手ごわいものの一つです｡
‫しかし､ やはりこの図､ 2行目の機械学習マップに慣れてくると､ ああ､ 実はかつて思っていたほど難しくはないんだな､
‫ということが分かってきます｡
‫そしてまた､ モデルの選択とインスタンス化のために使うかもしれないコードもあります｡
‫それから､ ここにコードがあります｡
‫学習データにモデルを当てはめて予測を行うための関数が表示されます｡
‫予測値のスラッシュ予測確率を表示することができます｡
‫確率の予測はpredict proberで行われる｡
‫そして､ ここに戻ってくれば､ 私たちのモデルをどのように評価できるかを見ることができます｡
‫そして､ ここにリンクがあります｡
‫ドキュメントを見ればわかると思いますが､ あります｡
‫サイキックラーニングの機種によって､ 評価の仕方がいくつかあるんです｡
‫これは素晴らしいセクションです｡
‫機械学習モデルをトレーニングするのも一つの手なので､ ぜひここに目を通すことをお勧めします｡
‫それが正しいかどうかを確認するのは､ また別の話です｡
‫何をさせたいか｡
‫モデルの評価を一通り終えたら､ 実験を通してどのようにモデルを改良していくかを考えていきます｡
‫今回注目するのは､ ハイパーパラメーターチューニング､ a. k. 当社モデルの設定を変え､ 改善すること｡
‫例えば､ オーブンを調整して､ お気に入りの料理を作っているときに､ 180度ではあまりうまくいかないけど､
‫200度ではすごくうまくいく､ というように｡
‫機械学習のモデルも箱から出しても同じことです｡
‫結構うまくいくかもしれませんが､ 少し設定を調整すると､ もっといいモデルができるかもしれません｡
‫それでは､ 第5節で見ていきましょう｡
‫そして､ セクション6では､ 学習したモデルを保存し､ 再読み込みする方法を紹介します｡ これにより､ モデルを保存して共有したい場合､
‫以前のステップを踏まずに済みます｡
‫そして､ ステップ7では､ ワークフローには描かれていませんが､
‫上記のステップを1つのセルにまとめます｡
‫だから､ 今のところたくさんのコードがあるように見えます｡
‫でも､ 安心してください､ 踏み切りますよ｡
‫このセクションが終わるころには､ どれも見慣れないものになっていることでしょう｡
‫ということで､ そう言われると｡
‫覚悟を決めてください｡
‫自分を奮い立たせる｡
‫コーヒーでも飲んで､ ちょっと散歩でもしてきたらどうだ｡
‫機械学習を学ぶという心構えを持ちましょう｡
‫サイキックローンライブラリーとその不思議な良さに迫ります｡
‫では､ 次のビデオでお会いしましょう｡