‫Va bene, va bene, quindi inizieremo dal desktop come facciamo sempre.
‫Stiamo per entrare nel terminal e io ingrandirò un po' qui.
‫La prima cosa è far sì che il nostro ambiente venga attivato così in una lista di condannati per ricordare a noi stessi dove sono
‫i nostri ambienti.
‫Ne ho tre qui.
‫Quello con cui abbiamo lavorato si trova nella cartella del progetto di esempio.
‫Quindi ho intenzione di attivare QandA e quindi copiare questo.
‫Potrei copiarlo e incollarlo, ma lo scriverò semplicemente perché è quello che siamo abituati a
‫fare.
‫Quindi usiamo il desktop slash di Slash Daniels.
‫Corso di Emella.
‫Bene, errori di battitura a bizzeffe oggi, progetto di esempio il tuo percorso autunnale qui potrebbe essere diverso a meno che non
‫ti chiami Daniel, perché altrimenti è un grande nome.
‫E poi qui, una volta attivato il nostro ambiente, possiamo vedere che questo è cambiato dalla base
‫a questa stringa qui.
‫Meraviglioso.
‫Ciò significa che il nostro ambiente è attivato.
‫Quindi andremo qui dupatta notebook in modo da poter caricare il nostro server notebook.
‫Meraviglioso.
‫Questo aprirà il nostro browser.
‫Non ho cambiato directory, ecco perché sono nella cartella in alto qui.
‫Ma è vero, posso cambiare in un corso di posta desktop.
‫Il progetto di esempio è dove abbiamo lavorato.
‫Ho la nostra introduzione a matplotlib.
‫Niente empanadas, niente libri.
‫Meraviglioso.
‫Ma ne creerò uno nuovo perché.
‫Stiamo esaminando l'introduzione a So I Could Learn Wonderful o metti una bella rubrica in alto
‫qui introduzione a Sinked Learn České di Brackett impara a ricordare a noi stessi, OK, questo quaderno dimostra alcune
‫delle funzioni più utili del bello, che è bellissimo.
‫Saikat impara che Lodrick meraviglioso colpirà, fuggirà e mirerà a cambiarlo in markdown lo eseguirà e metterà qui quello che
‫andremo a coprire.
‫Solo così, solo così abbiamo un piccolo punto culminante.
‫Che cosa.
‫Tratteremo, quindi inizieremo con zero perché indicizzeremo lo stile Python zero sarà
‫un end to end.
‫Saikat impara il flusso di lavoro.
‫Meraviglioso.
‫E poi approfondiremo ogni fase di questo flusso di lavoro.
‫Quindi vedremo di preparare i dati.
‫Poi sceglieremo il preventivo giusto.
‫E la nostra stima è un'altra parola all'interno di Kittleman che vedrai tra un secondo per il modello di apprendimento automatico.
‫Quindi, quando senti la parola modello o algoritmo di apprendimento automatico o stima, è per questo che Escalon usa.
‫E usano il termine stimare per l'algoritmo barra di output del modello di apprendimento automatico per i nostri problemi.
‫Tre si adatteranno alla stima del taglio dell'algoritmo di barra del modello e la useranno per fare previsioni sui nostri dati.
‫Meraviglioso.
‫E poi quattro lo faranno.
‫Guarda la valutazione di un modello, e poi cinque, miglioreremo il modello, e poi sei, salveremo e
‫caricheremo un modello addestrato, e poi sette, perché non mettiamo tutto insieme?
‫Forse mettendo tutto insieme, suona un po' meglio.
‫Sono meravigliosi.
‫Va bene, tuffiamoci dentro.
‫Cominciamo con zero creerà un'altra udienza, quindi zero e end to end.
‫Ora segui se puoi, perché questo è il migliore.
‫Ma probabilmente andrò un po' veloce, ad essere onesti, perché sto parlando di questo mentre
‫procedo.
‫Quindi, se non riesci a tenere il passo, va assolutamente bene.
‫Potresti potenzialmente rallentare il video o semplicemente rivisitarlo alcune volte finché non vedi cosa sta succedendo.
‫Ma non preoccuparti, avrai accesso a tutto questo codice qui.
‫Siamo spiacenti, un flusso di lavoro di prestito Sirikit end-to-end e abbiamo ottenuto i passaggi proprio qui, quello che abbiamo oggi.
‫Quindi lascia che sia quello che sta preparando i dati.
‫Vediamo che aspetto ha.
‫Abbiamo avuto un po' di esperienza nelle ultime sezioni sull'uso di un set di dati sulle malattie cardiache.
‫Quindi vediamo se possiamo farlo e magari costruire un modello di apprendimento automatico su quel set di dati sulle malattie cardiache.
‫Va bene.
‫Quindi fai uno.
‫Prepara i dati.
‫Importa panda come pagato.
‫Ora ricorda questo, la fine per finire funziona, quindi andremo in un certo senso attraverso questi passaggi, quindi ci immergeremo in
‫profondità in ciascuno di essi mentre procediamo.
‫Quindi la tua malattia cardiaca è uguale per favore non leggere ASV ora.
‫Credo di aver spostato tutto in una cartella di dati, quindi di solito potremmo semplicemente inserire il nome
‫CSV qui, ma l'ho cambiato.
‫E ora tutte le nostre cartelle CSB sono all'interno di questa cartella di dati solo per pulire e mantenere la nostra cartella
‫di progetto di esempio bella e ordinata.
‫Ecco perché ho i dati del percorso del file.
‫Sì.
‫Malattie cardiache, DOD, CSI.
‫E poi andremo.
‫Le malattie cardiache verranno visualizzate solo per essere sicuri.
‫Meraviglioso.
‫Ci sono tutte le nostre file lì.
‫E quindi quello che faremo con questo è usare queste colonne qui, all'età di sei anni, Sepi, qualunque cosa siano, per
‫cercare di prevedere l'obiettivo, che è una o zero malattie cardiache o no.
‫Quindi per prima cosa abbiamo bisogno di una X.
‫Lo vedrai spesso in Getline Loan X è una specie di matrice delle caratteristiche, che è essenzialmente
‫queste colonne, e quindi Y sarà questa colonna.
‫Quindi vediamo come lo facciamo.
‫Quindi creiamo X, forse metteremo qui create X, che si chiama caratteristiche.
‫Matrix spesso ha altri nomi, potrebbe essere un dato, potrebbe essere una variabile caratteristica, una malattia cardiaca.
‫Darch vogliamo ogni colonna tranne la colonna di destinazione.
‫Quindi dobbiamo ottenere l'accesso uguale a uno bello.
‫E poi creeremo Y che è etichetta etichettata come matrice.
‫Tutte le etichette, chiamiamole etichette belle e uguali.
‫Vogliamo malattie cardiache ora.
‫Vogliamo solo la colonna di destinazione.
‫Per Obiettivo.
‫Meraviglioso.
‫Quindi abbiamo creato X e Y, quindi fondamentalmente X e Y, X è semplicemente più facile.
‫E perché questa colonna è qui?
‫Meraviglioso.
‫Ora, cosa c'è dopo in Saikat, impara quando andiamo qui per scegliere il giusto algoritmo di stima della barra per i
‫nostri problemi.
‫Bene, il nostro problema è la classificazione perché vogliamo classificare se qualcuno ha una malattia cardiaca o
‫meno.
‫Quindi diciamo che un'azione o due è scegliere il modello giusto e il tipo di parametri.
‫I parametri ibridi sono come i quadranti di un modello che puoi regolare per migliorarlo o peggiorarlo.
‫Quindi usiamo una scala casuale per gli Stati Uniti.
‫E se ti stai chiedendo cosa si fa, stai parlando di Random Forest.
‫Bene, lo vedremo un po' più in profondità in un video futuro.
‫Ma solo perché tu ne sia consapevole, immagina foreste casuali dal ciclone e l'insieme importa un classificatore di foreste
‫casuali.
‫Questo è solo un modello di apprendimento automatico di classificazione.
‫Questo è il massimo che devi sapere per ora.
‫Quindi è in grado di apprendere modelli e dati e quindi classificare se un campione, a. K. un. la freccia è una cosa
‫o un'altra cosa.
‫Quindi creeremo un'istanza di quella classe usando sealife, che è l'abbreviazione di classificatore all'interno di getline.
‫Altre volte lo vedrai chiamato modello, ma useremo CLF perché rimarremo fedeli alla documentazione per vedere
‫dal vivo in quei classificatori casuali per noi.
‫Bellissimo, e manterremo i parametri e i parametri predefiniti, manterremo il valore predefinito.
‫Tuttavia, parametri.
‫Quindi puoi vedere quali parametri usano i tuoi modelli usando clifftop ottenere Param, quindi vedremo questo.
‫Forse ci vorrà un po' di tempo per l'importazione.
‫Nel frattempo, creerà l'intestazione per questo, quindi tre è adatto al modello.
‫Ai dati.
‫Hmmm, mi chiedo perché ci voglia così tanto tempo.
‫Forse finirà tutto con il tempismo.
‫Quindi, prima di tutto, dobbiamo addestrare il nostro modello su un set di addestramento e testarlo su un set di prova.
‫Quindi dobbiamo crearlo.
‫Cos'è questo?
‫Oh, colpa mia.
‫Abbiamo bisogno che questo non sia un attributo, è un metodo.
‫Ci siamo.
‫Quindi questo è un alveare di parametri con le piccole manopole sul nostro modello di apprendimento automatico, classificatore
‫forestale casuale.
‫Daremo un'occhiata a questi in una sezione futura.
‫Ma vogliamo anche adattare il modello ai dati di addestramento.
‫Bellissimo.
‫Facciamolo, quindi vogliamo passare da una selezione di modelli di skyline, dobbiamo dividere i nostri dati in
‫addestramento e test e possiamo farlo con prestiti SBA, test del treno, suddivisione del test del treno proiettile.
‫Meraviglioso.
‫E andremo sul treno X.
‫Prossima prova.
‫Perché allenarsi, perché i veicoli di prova si allenano?
‫Stecca di prova, x, y, dimensione del test, vogliamo che la dimensione del test sia zero virgola due o qualsiasi dimensione tu voglia
‫inserire.
‫In sostanza, ciò che farà è dividere i nostri dati da X e Y in X train.
‫Quindi i dati di allenamento e il test X del treno Y e il test Y.
‫Quindi testare i dati.
‫Quindi, se ricordi dalla prima sezione, di solito adattiamo il modello ai dati di addestramento e poi lo valutiamo, vediamo cosa ha
‫imparato sui dati di test.
‫Quindi i dati non sono mai stati visti prima e quali sono le dimensioni di questo test.
‫Bene, ciò significa che l'80% dei dati verrà utilizzato per l'addestramento perché è zero virgola due perché
‫la dimensione del test sarà del 20%.
‫Quindi, se avessimo mille righe, 800 di esse sarebbero utilizzate per l'addestramento e 200 per i
‫test.
‫Ma qui ci stiamo distraendo.
‫Questo è un tour vorticoso di Escalon.
‫Vogliamo andare a CLF ora.
‫Vogliamo adattarlo.
‫Possiamo farlo con il treno CMF dot fit X.
‫Questo sta fondamentalmente dicendo modello di alta classificazione, foresta casuale.
‫Trova i modelli nel turno dei dati di allenamento ed entra.
‫Bellissimo.
‫Questo ci darà un piccolo avvertimento qui perché sta succedendo qualcosa.
‫Quindi facciamo in modo che Radim future avverta che il valore predefinito di una stima è che è un parametro e sali qui.
‫Una stima è un avvertimento che ha senso che ci sta dando un avvertimento cambierà da dieci inversione zero punto
‫a zero a 100 in zero virgola due.
‫Hmm.
‫Bene, vediamo se possiamo aggiornarlo ora.
‫Quindi una stima è che stiamo alterando i nostri parametri iper qui è uguale a 100 ora.
‫Non dovremmo ricevere quell'avviso.
‫Bellissimo.
‫noi no.
‫E possiamo liberarcene.
‫Output semplicemente mettendo quel piccolo punto e virgola, eccellente, ora il nostro modello è adatto ai dati.
‫Quindi cosa possiamo fare?
‫Bene, possiamo fare una previsione.
‫Quindi facciamolo.
‫Fare una previsione.
‫Questo è ancora il terzo passaggio, comunque.
‫Perché le aquile legali ancora non prevedono e dobbiamo passare un arbitro, giusto, quindi facciamo quell'arbitro Ray.
‫Zero, due, tre, quattro.
‫Vediamo cosa succede, riceviamo un errore?
‫No, non è definito.
‫Avremmo dovuto farlo proprio in alto.
‫Facciamolo.
‫Importa alto come NP.
‫Bellissimo.
‫Ora, questo dovrebbe funzionare.
‫No, non funziona, perché non funziona?
‫Ah, l'importazione, quindi la forma ora non è corretta, il motivo è perché quando stai cercando di
‫modellare su qualcosa che assomigli al treno X, quale treno X accade qui?
‫Possiamo solo fare previsioni su array che assomigliano a questo perché questo è ciò che il nostro modello ha imparato.
‫Quindi questo NPR zero due, tre, quattro assomiglia a questo?
‫No, per niente.
‫Ma quello che sembra è il test X.
‫Bellissimo.
‫Quindi quello che possiamo fare è fare alcune previsioni, quindi perché Parades è un nome convenzionale per fare previsioni
‫sui dati dei test.
‫Si definisce il nostro modello.
‫Non prevedere il test X.
‫Ora, che aspetto ha?
‫Perché si diffonde come una serie di zeri e uno?
‫E ora che aspetto ha?
‫noi no.
‫Perché testare?
‫Abbiamo anche una serie di zeri e uno.
‫Hmm.
‫Mi chiedo cosa potremmo fare con questo.
‫Bene, puoi andare al punto quattro, valutare il modello.
‫Qui è dove valutiamo quanto sono buone le previsioni o quanto bene il modello di apprendimento automatico.
‫Abbiamo appena cambiato il nostro classificatore casuale per noi ha fatto l'apprendimento sui dati di addestramento.
‫Allora perché allenarsi?
‫Facciamo sui dati di allenamento, dati di allenamento e dati di test.
‫Questo è quello che stiamo facendo qui.
‫Quindi spacca la scuola.
‫Wow, in realtà è fatto molto bene, quindi questo tornerà se premiamo shift può significare accuratezza sui dati e sulle
‫etichette di dati e test.
‫Quindi gli abbiamo passato i dati di allenamento.
‫Quindi il modello ha fatto 100 cent, uno virgola zero.
‫Questo è il massimo che puoi ottenere con il punteggio sui nostri dati di allenamento.
‫Vediamo come si fa sui dati di prova.
‫Ora, se ottiene il 100 percento sui dati del test, potremmo pensare che qualcosa non va.
‫Bellissimo.
‫Eccellente.
‫Allora cosa è successo qui?
‫Bene, il modello ha trovato i modelli nei dati di addestramento così bene che ha ottenuto il 100%.
‫Come mai?
‫Perché è stato addestrato sulle caratteristiche.
‫Quindi quassù, è stato addestrato su questi così come sull'etichetta.
‫Quindi ha avuto la possibilità di correggersi se ha sbagliato qualcosa.
‫Ma funziona con una precisione del 75%, il che significa che ottiene tre previsioni su quattro.
‫Esatto, sui dati del test, perché non ha mai visto quei dati, né ha mai visto le etichette.
‫Va bene.
‫Quindi ci sono altre metriche che possiamo usare piuttosto che solo l'accuratezza.
‫Quindi diciamo che da Escalon DOT Metrics Import Classification Report, poiché abbiamo un problema di classificazione, vogliamo la matrice di confusione e uno
‫sul punteggio di accuratezza solo per vedere un altro modo per ottenere la stessa cosa
‫che abbiamo qui.
‫Quindi inizierà.
‫Andremo a stampare.
‫Vogliamo il rapporto di classificazione.
‫E vogliamo confrontare cosa tiene conto del tempo, perché non l'abbiamo ancora importato, credo che ci
‫voglia un test per testare le etichette, le etichette vere contro le nostre previsioni.
‫Quindi quello che sta per tornare è.
‫Avviso spoiler, vediamo.
‫Quindi ciò che questo ci mostra sono alcune metriche di classificazione che confrontano le etichette dei test con le previsioni, le etichette
‫delle previsioni che abbiamo creato qui con il nostro modello.
‫Quindi, usando la funzione predittiva e poi se facciamo lo stesso di nuovo, possiamo fare la nostra matrice di
‫confusione in modo da ottenere confusione, matrice e vogliamo perché testare le parate di offerta?
‫Meraviglioso.
‫E poi possiamo fare scuola di accuratezza e vogliamo perché testare, perché si diffonde?
‫Bellissimo.
‫Questi sono solo alcuni altri passaggi che possiamo fare per valutare il nostro modello.
‫E quindi il prossimo passo sarebbe che non siamo davvero contenti di come sta andando il punteggio di precisione lì.
‫Quindi vogliamo andare al punto cinque, che è tornare quassù proprio in alto.
‫Modello migliorato.
‫Ok facciamolo.
‫Vediamo come possiamo migliorare un modello, potremmo andare.
‫Prova una quantità diversa di una stima, che è uno dei parametri iper, a. K. un. quadranti sul nostro modello di apprendimento automatico
‫che possiamo mettere a punto per provare a migliorarlo.
‫Quindi diciamo che questo è un deputato d'azione.
‫Inizieremo con un seme casuale quando i risultati saranno replicabili e saranno un seme casuale.
‫E voglio che I nell'intervallo 10, 10, 100 passi possa essere 10 qui e non verranno stampati.
‫Daremo una piccola comunicazione provando il modello con stimo che sia.
‫Meraviglioso.
‫Oh, abbiamo attivato il cambio in troppo velocemente.
‫È come se fossi felice di innescare e di nuovo, mio Dio, ok, ora allora vogliamo andare a vedere una risata perché
‫creeremo un altro modello, classificatore casuale di schede di stampa della foresta.
‫Bellissimo.
‫Possiamo ringraziarti.
‫La stima del completamento automatico ora è I Wonderfalls di Eagles e questo andrà avanti e proverà 10 e poi 20 e poi fino
‫a cento stime è perché stiamo cercando di capire se possiamo migliorare il
‫nostro modello regolando uno dei i parametri iper, perché questo è il quinto modello migliorato.
‫Alcuni stamperanno l'accuratezza del modello f sui test e andremo al test del punteggio X del modello perché vogliamo valutare il
‫nostro modello sui dati del test.
‫Questo imparerà sui dati di allenamento e poi si valuterà sui dati del test e poi metteremo
‫un po' di segno di percentuale qui, magari limitandolo a due cifre decimali.
‫Ha senso?
‫Permettetemi di rileggere questa precisione del modello sulla scuola del modello del set di test.
‫Eppure stiamo solo aggiungendo un po' di comunicazione qui e poi forse stamperemo uno spazio qui in modo da
‫poterlo vedere.
‫Diciamo che questo è un tentativo di azione e modello con stima del tennis perché non ha funzionato?
‫Il modello del nome non è definito.
‫Ops.
‫Vedi, ti ho detto che si può usare un modello, abbiamo bisogno di Cliff, quindi Cliff, ricordati il classificatore Schäfer e
‫facciamolo.
‫Come mai non funziona di nuovo?
‫Il classificatore di Rhinovirus non è ancora montato, il carbone lo è.
‫Sì, l'abbiamo istanziato, ma non l'abbiamo fatto.
‫Come stiamo cercando di segnare un modello che non abbiamo mai, mai montato ai nostri giorni?
‫Dicono che questo sia un grande amore per la codificazione piena di errori.
‫Meraviglioso.
‫Ora, se guardassimo indietro, diresti che il miglior modello con
‫la migliore accuratezza se torniamo indietro è anche stimare.
‫Ci siamo.
‫Siamo passati da quello che era il nostro originale, il 75 percento, all'83 percento regolando uno dei parametri alti del nostro
‫modello a 20 invece del valore predefinito, che attualmente è 10.
‫Ma saliranno da dieci a cento.
‫E qui stiamo andando molto più veloci.
‫Qual è un passaggio finale?
‫Torniamo quassù.
‫Sali in cima, salva un modello e caricalo.
‫Ok facciamolo.
‫Quindi vogliamo fare sei, salvare un modello e caricarlo.
‫Ora possiamo salvare un modello con Pickle Leray di Python.
‫Quindi importeremo Pickle e poi per salvare l'importo andremo pig o dump e lo passeremo.
‫Il nostro modello eclair per classificatore su pass e anche aprirlo con il nome del file che vogliamo.
‫Se riesco a ricordare questo modello di foresta casuale, un nome di fantasia, eh?
‫Salamoia.
‫E poi vogliamo scrivere binari con be Wonderful.
‫Quindi questo salverà le persone che non vedono, non sto nemmeno seguendo il mio motto qui o, in caso di dubbio, esegui
‫il codice.
‫Ora, questo dovrebbe aver salvato un modello per il fuoco.
‫Andiamo su e diamo un'occhiata.
‫Se aggiorniamo questo.
‫Bellissimo modello della foresta pluviale lì.
‫Ora, cosa succede se provassimo a importarlo, quindi vogliamo caricare il modello eagles pixel non caricarlo, voglio andare ad aprire il
‫nome del file in modo casuale.
‫Possiamo farlo?
‫Sì possiamo.
‫Tabora completa.
‫E ora questa volta abbiamo bisogno di AAB seguito.
‫Dopodiché, leggi i binari e poi andremo a caricare il modello.
‫Non il test della scuola X, y test, guarda cosa succede.
‫73 ora che dovrebbe allineare il settantatre virgola sette con l'ultimo miglio che proviamo e
‫quassù e va benissimo.
‫Ora l'abbiamo solo ingrandito.
‫Ci sono voluti circa 20 minuti per eseguire un intero flusso di lavoro di linea con molte conversazioni.
‫Quindi abbiamo iniziato con uno per preparare i dati.
‫Abbiamo visto il nostro frame di dati di malattie cardiache e lo abbiamo diviso in X e Y, che è spesso quello
‫che farai nei problemi di apprendimento supervisionato in Second-line.
‫Useremo le caratteristiche qui per prevedere il Targ.
‫Meraviglioso.
‫E poi abbiamo scelto il modello giusto.
‫Abbiamo un po' scremato un po' come lo faresti effettivamente.
‫Ma per esperienza, so che il classificatore forestale casuale è abbastanza bravo a risolvere i problemi di classificazione, quindi
‫vedremo come farlo.
‫E poi abbiamo deciso di usare il tipo predefinito di parametri, che sono quelle piccole manopole.
‫Puoi accendere un modello.
‫E abbiamo visto come adattare il modello ai dati di training.
‫Quindi un. K. un. un modello che trova modelli nei dati di addestramento.
‫E prima di tutto, anche per ottenere i nostri dati da un grande set in training, un test da cui usiamo questa piccola funzione
‫di supporto.
‫Quindi non posso imparare.
‫Grazie così ho potuto imparare.
‫E poi abbiamo fatto una previsione o almeno ci abbiamo provato, e poi ci siamo resi conto, resisti.
‫Il nostro modello non può fare previsioni su cose che non hanno la stessa forma perché ricorda, il prestito
‫Saikat è costruito su LEMPIRAS.
‫Quindi, se gli passiamo un array, questo ragazzaccio qui che non ha la stessa forma dei dati su cui è stato
‫addestrato ora ci mostrerà un errore.
‫Quindi correggiamo quell'errore chiedendo a un modello di prevedere il test X, che a sua volta prevedeva che un'etichetta Y si diffonde per ciascuno
‫dei nostri campioni.
‫Quindi abbiamo confrontato le nostre previsioni con il test Y attraverso la valutazione.
‫Il nostro modello ha ottenuto il 100% sui dati di addestramento, ma ha ottenuto solo il 75% di precisione sui dati di test, che in
‫realtà è ancora abbastanza buono.
‫Un lancio di moneta per zero uno sarebbe il cinquanta per cento.
‫Quindi i nostri modelli sono a metà strada per essere il modello perfetto.
‫E poi andiamo qui, abbiamo provato qualche altra metrica di classificazione, quindi abbiamo ottenuto un po' più di intuizione
‫piuttosto che solo accuratezza.
‫Abbiamo creato una matrice di confusione e utilizzato la funzione del punteggio di precisione.
‫E poi passo cinque, abbiamo provato un sacco di diversi parametri iper, a. K. un. stimatori diversi.
‫Abbiamo scoperto che forse venti stime è la migliore per il nostro modello perché ha ottenuto la massima precisione.
‫E poi alla fine abbiamo salvato un modello e ricaricato e ha ottenuto lo stesso punteggio del nostro modello addestrato più di
‫recente, che era novanta stimato settanta tre virgola sette sette.
‫E ora questo è molto da accettare.
‫Capisco perfettamente che l'abbiamo affrontato in modo relativamente piuttosto veloce.
‫Ma quello che faremo è scomporre ciascuno di questi passaggi nei prossimi video.
‫Quindi, se vuoi tornare indietro, prova a mettere tutto il codice che abbiamo usato in una cella.
‫Se riesci a vedere se riesci a prendere un modellino di treno, puoi portarlo di lato?
‫Puoi ottenere una reimportazione, fare un po' di pratica, ma per il resto, vedrò nel prossimo video.
‫E vedremo come preparare i nostri dati per l'utilizzo con i modelli di apprendimento automatico.