‫Olá, este é o futuro Daniel, por que o futuro Daniel?
‫Bem, porque acabei de gravar o último vídeo para toda esta seção, a seção do
‫ciclone.
‫Como você pode ver em um próximo vídeo, salvo em uma lista o que estamos cobrindo seção por seção
‫e fluxo de trabalho, preparando os dados, escolhendo a estimativa certa de algoritmo de aprendizado de máquina
‫para nossos problemas, ajustando o algoritmo do modelo aos dados e usá-lo para fazer previsões e mais algumas
‫etapas.
‫E o que você provavelmente percebe rapidamente é que esta é uma seção muito grande.
‫Então, se eu rolar por todo o bloco de notas, todo o código que vamos cobrir,
‫há muito aqui, certo?
‫Não se preocupe, desde o início até o fim deste processo, pois os próximos 25, 30 ou mais vídeos
‫que você assistirá.
‫E é aquela lista que criei logo no início.
‫Direito.
‫Eu acho que isso é um próximo vídeo.
‫E agora ver isso para começar pode ser bastante intimidante.
‫É isso que eu gostaria de alertar você.
‫Direito.
‫É porque há muito porque estamos passando por muitos conceitos diferentes, não apenas de aprendizado de
‫máquina, mas de Saikat aprender como ele mesmo.
‫Eu queria fazer um recurso auxiliar que você pudesse consultar e obter uma visão geral rápida do que estamos
‫fazendo.
‫Portanto, esta lista, embora diga o que está acontecendo.
‫Ele realmente não diz muito além dos títulos das diferentes seções, então é por isso que há recursos
‫que estarão disponíveis na seção de recursos, haverá algum tipo de link em um lugar
‫onde você pode encontrá-lo.
‫Portanto, não se preocupe, é isso que estamos abordando na introdução do ciclone.
‫Então, isso é como um índice para este caderno enorme que vamos ler.
‫E não se preocupe, mesmo aqueles que estão passando por toda a seção de ciclones, provavelmente não vão saber tudo
‫isso de cor.
‫E se parece que sei tudo isso de cor e estou passando por isso, estou parecendo, uau, eu nunca
‫poderia fazer isso.
‫Não se engane.
‫Eu tenho um pouco de prática com a biblioteca de ciclones, e é por isso que sou capaz
‫de percorrer e meio que descobrir coisas e saber onde olhar e ir para a documentação e dizer, OK, eu preciso
‫dessa função para fazer isso, essa função para fazer isso.
‫Então, passando por isso pela primeira vez, lembre-se de aprender algo novo leva tempo e aprender algo que valha
‫a pena definitivamente leva tempo, especialmente o aprendizado de máquina.
‫E esta é a estrutura que usaremos para a introdução.
‫Vimos isso no vídeo anterior que assistimos a Qinawi.
‫Etapa um, vamos preparar os dados.
‫Vamos descobrir como escolher um modelo de ciclone.
‫Vamos ajustar modelos em alguns dados para que possamos fazer uma previsão.
‫Vamos avaliar nossos modelos se vale a pena, mesmo usando o modelo que temos.
‫Você verá que há algumas maneiras diferentes de usar isso, dependendo do
‫modelo que estivermos usando, melhorará com a experimentação, porque, afinal, o aprendizado de máquina envolve experimentação.
‫E quanto mais rápido você pode reduzir o tempo entre os experimentos, quanto mais você realiza, mais insights
‫você descobrirá sobre seus dados, sobre seus modelos de aprendizado de máquina.
‫E eles verão como salvar e recarregar modelos de aprendizado de máquina treinados.
‫Assim, você não precisa passar por todas essas etapas novamente.
‫Você pode salvar um modelo, mandar para um amigo, mandar para um colega, colocar no seu aplicativo e
‫usar.
‫Isso foi um pouco complicado por si só, mas se você examinar este
‫recurso, verá que, na maioria das bibliotecas padrão, as importações tratam isso como uma versão mini.
‫Portanto, este é o grande gigante que estamos prestes a ver nesta seção em todos os 30 ou mais vídeos.
‫Mas isso é como a mini visão geral que você pode consultar rapidamente.
‫Portanto, você não está rolando para frente e para trás por todas as coisas que estão acontecendo aqui.
‫Portanto, para começar, temos algumas importações de biblioteca padrão.
‫Vamos ver como podemos importar conjuntos de dados para usar exemplos no site.
‫Getline, vamos nos concentrar em uma classificação e um problema de regressão usando nossos conjuntos de dados de doenças
‫cardíacas e de Boston.
‫A primeira etapa é preparar os dados.
‫Direito.
‫Portanto, cada uma dessas seções se refere a uma pequena etapa neste fluxo de trabalho.
‫Prepare os dados.
‫Você verá as funções que usamos lá.
‫Você verá que a seção dois mostra como escolhemos um modelo de como escolhemos um modelo de aprendizado de máquina para o problema em que
‫estamos trabalhando.
‫Essa é uma das coisas mais difíceis que você verá nos problemas de aprendizado de máquina.
‫Mas, novamente, assim que nos familiarizarmos com este diagrama, o mapa de aprendizado de máquina de segunda linha que você começará
‫a ver é que, na verdade, não é tão difícil quanto você pode ter pensado.
‫E, novamente, há algum código que você pode usar para escolher um modelo na instanciação de um, então há algum código
‫aqui, você verá as funções que usamos para ajustar um modelo aos dados de treinamento para
‫fazer previsões.
‫Podemos ver nossas previsões, probabilidades previstas, probabilidades preditivas são feitas com o probador de
‫previsão.
‫E se voltarmos aqui, veremos como podemos avaliar nosso modelo.
‫E há um link aqui.
‫Há um que você verá na documentação.
‫Existem algumas maneiras diferentes de avaliar diferentes modelos de linha de soquete.
‫Esta é uma ótima seção.
‫Eu sugiro que você leia aqui porque uma coisa é treinar um modelo de aprendizado de máquina.
‫Outra coisa é verificar se está fazendo a coisa certa.
‫O que você deseja fazer depois de avaliarmos um modelo, verá como podemos aprimorá-los por meio
‫da experimentação.
‫O que vamos focar é o ajuste de hiperparâmetro, a. k. uma. girar as configurações e
‫nosso modelo e melhorá-lo, como se quiséssemos ajustar nosso forno e por que nosso forno estava cozinhando nossa refeição favorita.
‫Talvez não vá tão bem em 180 graus, mas vai muito bem em duzentos graus.
‫A mesma coisa acontece com os modelos de aprendizado de máquina prontos para uso.
‫Pode funcionar muito bem, mas se você ajustar as configurações ligeiramente, poderá obter um modelo melhor.
‫Então, veremos isso na Seção cinco.
‫Em seguida, na Seção seis, veremos como salvar e recarregar nosso modelo treinado para evitar passar por
‫todas as etapas anteriores se quisermos salvar e compartilhar nosso modelo.
‫E então na etapa sete, que é uma espécie de bônus, que não é retratado no fluxo de
‫trabalho, vamos colocar todas as etapas acima juntas em uma única célula.
‫Parece que há muito código no momento, mas não se preocupe, vamos dar uma
‫olhada nisso quando você estiver no final desta seção, nada disso será estranho.
‫Então, com isso dito, prepare-se e fique animado.
‫Sirva-se de uma xícara de café ou dê um passeio ou algo assim.
‫Entre na mentalidade para aprender o aprendizado de máquina, porque é isso que vamos fazer.
‫Vamos entrar na biblioteca do ciclone e todas as suas virtudes mágicas.
‫Então, vejo vocês no próximo vídeo.