‫Này đó.
‫Đây là tương lai, Daniel.
‫Tại sao lại là tương lai, Daniel?
‫Chà, vì tôi vừa mới quay xong đoạn video cuối cùng cho toàn bộ phần này.
‫Phần cho vay ngoại cảm.
‫Vì vậy, bạn có thể thấy trong một video sắp tới mà tôi đã lưu vào danh sách những gì chúng ta sẽ đề cập đến từng phần và kết
‫thúc quy trình làm việc.
‫Chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu.
‫Chọn thuật toán máy học cắt giảm ước tính phù hợp cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Phù hợp thuật toán mô hình với dữ liệu và sử dụng nó để đưa ra dự đoán và một vài bước nữa.
‫Và những gì bạn có thể sẽ nhanh chóng nhận ra rằng đây là một phần khá lớn.
‫Vì vậy, nếu tôi cuộn qua toàn bộ sổ tay, tất cả mã mà chúng ta sẽ trình bày, có rất
‫nhiều thứ ở đây, phải không?
‫Thông qua ngay.
‫Tiếp tục theo dõi nó cho đến hết.
‫Đừng lo lắng, điều này nằm trong khoảng 25, 30 hoặc lâu hơn video tiếp theo sẽ trải qua.
‫Và đây là danh sách mà tôi đã tạo ngay từ đầu.
‫Đúng.
‫Tôi nghĩ rằng đây là một trong một video sắp tới và bây giờ nhìn thấy điều này để bắt đầu có thể khá đáng sợ.
‫Đó là những gì tôi muốn cảnh báo bạn, phải không.
‫Đó là bởi vì có quá nhiều bởi vì chúng ta đang trải qua rất nhiều khái niệm khác nhau về không
‫chỉ học máy mà học tâm linh học như chính nó.
‫Tôi muốn tạo ra một nguồn tài nguyên bổ trợ mà bạn có thể tìm đến và có cái nhìn tổng quan nhanh về những gì chúng
‫tôi đang làm.
‫Vì vậy, danh sách này, mặc dù nó cho bạn biết điều gì đang xảy ra.
‫Nó không thực sự cho bạn biết nhiều điều khác ngoài tiêu đề của các phần khác nhau.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao có tài nguyên sẽ có sẵn trong phần tài nguyên.
‫Sẽ có một số loại liên kết ở một nơi mà bạn có thể tìm thấy nó.
‫Vì vậy, đừng lo lắng.
‫Đây là những gì chúng tôi sẽ đề cập trong phần giới thiệu về lốc xoáy.
‫Vì vậy, đây giống như một mục lục cho cuốn sổ tay khổng lồ này mà chúng ta sẽ xem qua.
‫Và đừng lo lắng, dù chỉ một lần đi qua toàn bộ phần lốc xoáy.
‫Bạn có thể sẽ không biết tất cả những điều này thuộc lòng.
‫Và nếu có vẻ như tôi biết tất cả những điều này thuộc lòng và tôi đang vượt qua nó, tôi dường như, wow, tôi không bao giờ
‫có thể làm được điều đó.
‫Đừng nhầm.
‫Tôi đã có một chút thực hành với Thư viện Cyclone, và đó là lý do tại sao tôi có thể xem
‫qua và tìm ra mọi thứ và biết nơi để xem và truy cập tài liệu và đi, được rồi, tôi cần
‫chức năng này để làm điều đó, chức năng này để làm điều đó.
‫Vì vậy, trải qua lần đầu tiên, hãy nhắc nhở bản thân học điều gì đó mới cần có thời gian và học bất cứ
‫thứ gì đáng giá chắc chắn cần có thời gian, đặc biệt là học máy.
‫Và đây là khung mà chúng tôi sẽ sử dụng cho phần giới thiệu.
‫Chúng ta đã thấy điều này trong video trước, bài phát biểu quan trọng mà chúng ta đã xem qua.
‫Vì vậy, bước một, chúng ta sẽ chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu.
‫Chúng ta sẽ tìm hiểu cách chọn một mô hình lốc xoáy.
‫Chúng tôi sẽ điều chỉnh các mô hình với một số dữ liệu để chúng tôi có thể đưa ra dự đoán.
‫Chúng tôi sẽ đánh giá mô hình của mình, xem liệu nó có đáng giá hay không ngay cả khi sử dụng mô hình mà chúng tôi đã có.
‫Bạn sẽ thấy có một số cách khác nhau để sử dụng điều này.
‫Tùy thuộc vào mô hình chúng tôi đang sử dụng sẽ cải thiện thông qua thử nghiệm bởi vì sau tất cả, học máy
‫là tất cả về thử nghiệm và bạn càng có thể giảm thời gian giữa các thử nghiệm nhanh hơn, bạn càng hoàn thành nhiều công việc, thì bạn
‫càng có nhiều thông tin chi tiết hơn sẽ tìm hiểu về dữ liệu của bạn, về các
‫mô hình học máy của bạn.
‫Và sau đó chúng ta sẽ xem xét việc lưu và tải lại các mô hình học máy đã được đào tạo để bạn không phải
‫thực hiện lại tất cả các bước này.
‫Bạn có thể lưu một mô hình, gửi cho bạn bè, gửi cho đồng nghiệp, đưa vào ứng dụng của bạn
‫và sử dụng.
‫Bản thân điều đó đã hơi ngớ ngẩn.
‫Nhưng nếu bạn xem qua tài nguyên này, bạn sẽ thấy rằng tôi đã có những lần nhập thư viện tiêu chuẩn hàng đầu
‫coi điều này giống như phiên bản thu nhỏ của nó.
‫Vì vậy, đây là sự cố lớn mà chúng ta sắp xem xét trong phần này thông qua tất cả 30 video hoặc lâu hơn.
‫Nhưng đây giống như tổng quan nhỏ mà bạn có thể nhanh chóng tham khảo, vì vậy bạn không phải cuộn đi cuộn
‫lại tất cả những thứ có ở đây.
‫Vì vậy, để bắt đầu, chúng tôi có một số nhập thư viện tiêu chuẩn.
‫Chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể nhập các tập dữ liệu để sử dụng các ví dụ trong khoản vay sidekick.
‫Chúng tôi sẽ tập trung vào phân loại và vấn đề hồi quy bằng cách sử dụng bộ dữ liệu bệnh tim và
‫Boston của chúng tôi.
‫Bước một là chuẩn bị dữ liệu, phải không?
‫Vì vậy, mỗi phần trong số này đề cập đến một bước nhỏ trong quy trình làm việc này.
‫Chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu.
‫Bạn sẽ thấy các chức năng mà chúng tôi sử dụng ở đó.
‫Bạn sẽ thấy phần hai là cách chúng tôi chọn một mô hình, vậy cách chúng tôi chọn một mô hình học máy cho vấn đề mà chúng tôi
‫đang giải quyết.
‫Đây là một trong những điều khó khăn nhất mà bạn sẽ thấy trong các bài toán về máy học.
‫Nhưng một lần nữa, khi chúng ta đã làm quen với sơ đồ này, bản đồ máy học dòng thứ hai,
‫bạn sẽ bắt đầu thấy, Ồ, nó thực sự không khó như bạn từng nghĩ.
‫Và một lần nữa, có một số mã mà bạn có thể sử dụng để chọn một mô hình và khởi tạo một mô hình.
‫Sau đó, có một số mã ở đây.
‫Bạn sẽ thấy các chức năng mà chúng tôi sử dụng để điều chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu huấn luyện để đưa ra dự đoán.
‫Chúng tôi có thể xem các dự đoán của chúng tôi cắt giảm các xác suất dự đoán.
‫Xác suất dự đoán được thực hiện với prober dự đoán.
‫Và nếu chúng tôi quay lại đây, chúng tôi sẽ xem cách chúng tôi có thể đánh giá mô hình của mình.
‫Và có một liên kết ở đây.
‫Có một điều bạn sẽ thấy trong tài liệu.
‫Có một số cách khác nhau để đánh giá các mô hình học ngoại cảm khác nhau.
‫Đây là một phần tuyệt vời.
‫Tôi thực sự khuyên bạn nên đọc qua đây vì đó là một điều để đào tạo mô hình học máy.
‫Đó là một việc khác để kiểm tra xem nó có làm đúng hay không.
‫Những gì bạn muốn nó làm.
‫Khi chúng tôi đã đánh giá xong một mô hình, chúng tôi sẽ xem cách chúng tôi có thể cải thiện các mô hình của mình thông qua thử nghiệm.
‫Những gì chúng ta sẽ tập trung vào là điều chỉnh siêu tham số, a. k. chuyển đổi cài đặt trên mô hình của chúng tôi
‫và cải thiện nó.
‫Giống như nếu chúng ta muốn điều chỉnh lò nướng của mình và trong khi lò đang nấu bữa ăn yêu thích của chúng
‫ta, có thể nó không hoạt động tốt ở 180 độ, nhưng nó thực sự tốt ở 200 độ.
‫Điều tương tự cũng xảy ra với các mô hình học máy ra khỏi hộp.
‫Nó có thể hoạt động khá tốt, nhưng nếu bạn điều chỉnh cài đặt một chút, bạn có thể nhận được một mô hình tốt hơn.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ xem điều đó trong phần năm.
‫Sau đó, trong Phần sáu sẽ xem cách lưu và tải lại mô hình đã đào tạo của chúng tôi để chúng tôi có thể tránh thực
‫hiện các bước trước đó nếu chúng tôi muốn lưu và chia sẻ mô hình của mình.
‫Và sau đó ở bước bảy, một phần thưởng, không được minh họa trong quy trình làm việc, chúng ta
‫sẽ gộp tất cả các bước trên lại với nhau trong một ô duy nhất.
‫Vì vậy, có vẻ như rất nhiều mã vào lúc này.
‫Nhưng đừng lo lắng, chúng ta sẽ từng bước vượt qua nó.
‫Vào lúc bạn ở cuối phần này, không ai trong số này sẽ còn lạ lẫm.
‫Vì vậy, với điều đó đang được nói.
‫Chuẩn bị sẵn sàng.
‫Làm cho bản thân phấn khích.
‫Hãy rót cho mình một tách cà phê hoặc đi dạo một chút hay gì đó.
‫Hãy bắt đầu suy nghĩ để học máy học, bởi vì đó là những gì chúng ta sẽ làm.
‫Chúng ta sẽ đi vào thư viện cho mượn tâm linh và tất cả những điều tốt đẹp kỳ diệu của nó.
‫Vì vậy, tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo.