‫Hola, este es el futuro Daniel, ¿por qué el futuro Daniel?
‫Bueno, porque acabo de terminar de grabar el último video de toda esta sección, la sección de
‫ciclones.
‫Para que pueda ver en un próximo video, guardo en una lista lo que estamos cubriendo sección por sección y
‫el flujo de trabajo, preparando los datos, eligiendo la estimación correcta del algoritmo de aprendizaje automático para
‫nuestros problemas, ajustando el algoritmo del modelo a los datos. y usarlo para hacer predicciones y algunos pasos
‫más.
‫Y lo que probablemente se dé cuenta rápidamente es que esta es una sección bastante grande.
‫Entonces, si me desplazo por todo el cuaderno, todo el código que vamos a cubrir,
‫hay mucho aquí, ¿verdad?
‫No te preocupes, siguiendo la clave siguiendo esto, se trata de los próximos 25, 30 o más videos por los que
‫vas a ver.
‫Y esa lista que creé desde el principio.
‫Derecha.
‫Creo que este es un próximo video.
‫Y ahora ver esto para empezar puede ser bastante intimidante.
‫Eso es lo que quiero advertirles.
‫Derecha.
‫Es porque hay tanto porque estamos pasando por muchos conceptos diferentes no solo de aprendizaje automático,
‫sino que Saikat aprende como él mismo.
‫Quería crear un recurso auxiliar al que pudieran acceder y obtener una descripción general rápida de lo que estamos
‫haciendo.
‫Entonces esta lista, aunque te dice lo que está sucediendo.
‫En realidad, no le dice mucho más que los encabezados de las diferentes secciones, por eso hay un
‫recurso que estará disponible en la sección de recursos, habrá algún tipo de enlace en un
‫lugar donde pueda encontrarlo.
‫Así que no se preocupe, esto es lo que cubrimos en la introducción del ciclón.
‫Así que esto es como una especie de tabla de contenido para este enorme cuaderno que vamos a revisar.
‫Y no se preocupe, incluso los que atraviesan toda la sección de ciclones, probablemente no sepan todo
‫esto de memoria.
‫Y si parece que me sé todo esto de memoria y lo estoy revisando, parece que, guau, nunca
‫podría hacer eso.
‫No se equivoque.
‫He tenido un poco de práctica con la biblioteca de ciclones, y es por eso que puedo
‫revisar y averiguar cosas y saber dónde buscar e ir a la documentación y decir, está bien, necesito esta
‫función para haz eso, esta función para hacer eso.
‫Entonces, repasarlo por primera vez, recuerda que aprender algo nuevo lleva tiempo y aprender cualquier cosa que
‫valga la pena definitivamente lleva tiempo, especialmente el aprendizaje automático.
‫Y este es el marco que usaremos para la introducción.
‫Vimos esto en el video anterior por el que pasamos Qinawi.
‫Entonces, paso uno, vamos a preparar los datos.
‫Descubriremos cómo elegir un modelo de ciclón.
‫Vamos a ajustar modelos en algunos datos para poder hacer una predicción.
‫Evaluaremos nuestros modelos si vale la pena, incluso usando el modelo que tenemos.
‫Verá que hay un par de formas diferentes de usar esto, dependiendo del modelo
‫que usemos mejorará a través de la experimentación, porque después de todo, el aprendizaje automático se trata de experimentación.
‫Y cuanto más rápido pueda reducir el tiempo entre experimentos, más podrá hacer, más conocimientos
‫obtendrá sobre sus datos, sobre sus modelos de aprendizaje automático.
‫Y analizarán cómo guardar y recargar modelos de aprendizaje automático entrenados.
‫Por lo tanto, no es necesario que vuelva a realizar todos estos pasos.
‫Puede guardar un modelo, enviárselo a un amigo, enviarlo a un colega, ponerlo en su aplicación y
‫utilizarlo.
‫Eso fue un poco complicado en sí mismo, pero si revisa este recurso, verá
‫que tengo en la biblioteca estándar superior, las importaciones tratan esto como la versión mini de esto.
‫Así que este es el gran gigante por el que vamos a pasar en esta sección a través de los aproximadamente 30 videos.
‫Pero esto es como el mini resumen al que puede consultar rápidamente.
‫Por lo tanto, no se desplaza hacia adelante y hacia atrás a través de todas las cosas que entran aquí.
‫Entonces, para empezar, tenemos algunas importaciones de bibliotecas estándar.
‫Veremos cómo podemos importar conjuntos de datos para usar ejemplos en el sitio.
‫Getline, nos centraremos en una clasificación y un problema de regresión utilizando nuestros conjuntos de datos de enfermedades
‫cardíacas y de Boston.
‫El primer paso es preparar los datos.
‫Derecha.
‫Entonces, cada una de estas secciones se refiere a un pequeño paso en este flujo de trabajo.
‫Prepara los datos.
‫Verás las funciones que usamos allí.
‫Verá que la Sección dos es cómo elegimos un modelo de cómo elegimos un modelo de aprendizaje automático para el problema en el que
‫estamos trabajando.
‫Esta es una de las cosas más difíciles que verá en los problemas de aprendizaje automático.
‫Pero nuevamente, una vez que nos familiaricemos con este diagrama, el mapa de aprendizaje automático de segunda línea que comenzará
‫a ver es que en realidad no es tan difícil como alguna vez pensó.
‫Y, de nuevo, hay un código que puede usar para elegir un modelo al crear una instancia, luego hay un código
‫aquí, verá las funciones que usamos para ajustar un modelo a los datos de entrenamiento para
‫hacer predicciones.
‫Podemos ver nuestras predicciones, probabilidades predichas, probabilidades predictivas se hace con predict
‫prober.
‫Y si volvemos aquí, veremos cómo podemos evaluar nuestro modelo.
‫Y hay un enlace aquí.
‫Hay un que verá en la documentación.
‫Hay algunas formas diferentes de evaluar diferentes modelos de líneas de conectores.
‫Esta es una gran sección.
‫Recomiendo encarecidamente leer aquí porque una cosa es entrenar un modelo de aprendizaje automático.
‫Otra cosa es comprobar si está haciendo lo correcto.
‫Lo que desee que haga una vez que hayamos evaluado un modelo verá cómo podemos mejorar nuestros modelos a través
‫de la experimentación.
‫En lo que nos vamos a centrar es en el ajuste de hiperparámetros, a. k. una. cambiando la configuración y
‫nuestro modelo y mejorándolo, como si quisiéramos ajustar nuestro horno y por qué nuestro horno estaba cocinando nuestra comida favorita.
‫Tal vez no le vaya tan bien a 180 grados, pero le va muy bien a doscientos grados.
‫Lo mismo ocurre con los modelos de aprendizaje automático listos para usar.
‫Puede que funcione bastante bien, pero si ajusta ligeramente la configuración, es posible que obtenga un modelo mejor.
‫Eso lo veremos en la sección cinco.
‫Luego, en la Sección seis, veremos cómo guardar y volver a cargar nuestro modelo entrenado para evitar pasar
‫por todos los pasos anteriores si quisiéramos guardar y compartir nuestro modelo.
‫Y luego, en el paso siete, que es una especie de bonificación, que no se muestra en el flujo
‫de trabajo, vamos a poner todos los pasos anteriores juntos en una sola celda.
‫Así que parece mucho código en este momento, pero no se preocupe, lo repasaremos
‫cuando llegue al final de esta sección, nada de esto le resultará desconocido.
‫Entonces, habiendo dicho eso, prepárate y excítate.
‫Sírvete una taza de café o sal a caminar un poco o algo así.
‫Tenga la mentalidad necesaria para aprender el aprendizaje automático, porque eso es lo que vamos a hacer.
‫Vamos a entrar en la biblioteca de ciclones y toda su bondad mágica.
‫Así que te veré en el próximo video.