‫Ehi, sono Andre qui con un piccolo suggerimento per te ora nei prossimi due video, Danielle
‫ti mostrerà il suo flusso di lavoro di apprendimento automatico.
‫E una delle cose che farà è, beh, pulire i dati, trasformarli e manipolarli
‫di tutto.
‫Ora, voglio che abbiamo una visione di alto livello in questo momento, perché quando lavoriamo con i notebook Jupiter,
‫può diventare davvero confuso.
‫Sembra quasi che stiamo facendo un sacco di passaggi senza capire il perché.
‫Ma voglio fare un passo indietro e capire perché faremo le cose che faremo nei prossimi
‫due video.
‫Vedete, come data scientist, più dati non significano necessariamente che sia sempre un bene.
‫Voglio dire, sì, generalmente più dati abbiamo, più dati dobbiamo lavorare.
‫Ma alla fine della giornata, possiamo avere dati completamente inutili.
‫Vogliamo solo dati utili in modo da poter ottenere risultati reali, passi reali attuabili che possiamo intraprendere.
‫E quello che vedremo fare a Danielle è fare questo passaggio prima ancora di creare il nostro modello di machine learning.
‫Vedi, vogliamo eseguire questo passaggio.
‫Pulizia dei dati, trasformazione dei dati e riduzione dei dati.
‫Quindi parliamo di questo.
‫Perché abbiamo bisogno di pulire i dati?
‫Bene, vogliamo rimuovere e sostituire i dati.
‫Perché a volte mancano dei dati, giusto, potremmo avere tabelle con valori mancanti, etichette mancanti.
‫Questo non ci aiuterà e non ci permetterà di costruire il giusto modello di machine learning.
‫Quindi di solito rimuoviamo una riga o una colonna vuota o con campi mancanti, oppure potremmo calcolare una sorta di media se
‫facciamo che i prezzi delle case riempiranno un listino prezzi vuoto per forse una casa media.
‫Potresti anche notare alcuni valori anomali nei tuoi dati e rimuoverli semplicemente.
‫Il prossimo è la trasformazione dei dati.
‫Vedi, i computer non capiscono davvero i concetti, giusto?
‫La maggior parte delle volte i computer capiscono solo uno e zero, solo numeri, davvero.
‫Per poter insegnare ai computer, la maggior parte delle volte, vogliamo trasformare i nostri dati in una sorta di forma
‫che un computer possa capire.
‫Quindi quello che vedremo è che Daniel converte effettivamente alcune delle nostre informazioni in numeri.
‫Potresti avere cose come il prezzo di una casa o uno stipendio che sono numeri e per noi è facile
‫creare modelli perché i computer capiscono i numeri abbastanza facilmente.
‫Ma potrebbe essere difficile sapere cos'è un colore, cos'è il verde, cos'è il blu, un computer non lo
‫capisce.
‫Invece, convertiamo i colori in numeri come i colori RGB in modo che un computer capisca.
‫Un buon modo in cui trasformiamo i dati è solitamente compreso tra zero e uno, ad esempio hai malattie cardiache
‫o non conosci le malattie cardiache?
‫Una cardiopatia zero è una.
‫Dobbiamo assicurarci che i dati su tutta la linea utilizzino le stesse unità.
‫Forse un dato usa metri, un altro dati usa iarde.
‫Questa idea di trasformare i dati in un modulo utile è davvero, davvero difficile e arriva solo con la
‫pratica.
‫Ma vedrai, Daniel, come trasforma i dati in modo che siano sempre più utilizzabili.
‫Quindi, una volta ripuliti i dati, una volta trasformati i dati, il prossimo passo è ridurre i nostri dati.
‫Perché ridurre i nostri dati?
‫Non vogliamo quanti più dati possibili?
‫Beh, in teoria sì, ma ricorda, tutto costa denaro.
‫Più dati abbiamo, più C. P. U, più energia ci serve per eseguire il nostro calcolo.
‫Quindi, se siamo in grado di ottenere lo stesso risultato con meno dati, questo ci fa risparmiare denaro.
‫Fa risparmiare denaro alle aziende, in particolare alle grandi aziende come Google che hanno molti dati e utilizzano
‫molta CPU.
‫A volte la riduzione dei dati di Daddio può essere chiamata anche riduzione della dimensionalità.
‫O la riduzione delle colonne, puoi avere molte colonne sulla tua tabella, ma rende le cose davvero, molto
‫lente, quindi puoi effettivamente rimuovere alcune colonne che forse trovi irrilevanti e non saranno necessarie per il tuo modello
‫di apprendimento automatico.
‫Di nuovo, queste sono cose che Daniel dovrà affrontare.
‫Ma voglio che tu lo tenga a mente, questa idea che come data scientist, non puoi semplicemente presumere
‫che tutti i dati che hai saranno automaticamente perfetti.
‫Devi pulirlo.
‫Devi trasformarlo.
‫Devi ridurlo.
‫Questa idea di gestire i dati per spostare i dati in una forma che ti è utile fa parte dell'abilità.
‫Quindi guarda Daniel mentre lo fa e impara lungo la strada.
‫Ci vediamo alla prossima.
‫Ciao ciao.