‫تمام.
‫لذلك رأينا في القسم الأخير كيفية اختيار تقدير أو نموذج تعلم الآلة للمشكلة التي
‫نعمل عليها.
‫هل لدينا مشكلة انحدار؟
‫هل لدينا مشكلة تصنيف؟
‫وقد اتبعنا مخطط التدفق هذا وجربنا مجموعة من النماذج المختلفة مثل SVC الخطي ومصنفات
‫المجموعات ، أ. ك. أ. مصنف المجموعة العشوائية أو مصنف الغابة العشوائي.
‫هذا هو.
‫والآن في هذا القسم ، سنلقي نظرة أو في الواقع دعنا نعيد النظر في قائمة ما نغطيه.
‫لذلك قمنا بإلغاء هذا الأمر وهو يتعلم عميلنا سير العمل.
‫نعم.
‫لقد رأينا تجهيز البيانات.
‫نعم.
‫لقد رأينا اختيار خوارزمية الشرطة المائلة الصحيحة المقدرة لمشكلاتنا.
‫اها.
‫الآن نحن هنا.
‫ثلاثة تناسب نموذج الخوارزمية المائلة واستخدامها لعمل تنبؤات على بياناتنا.
‫الآن ، لقد رأينا هذا جيدًا نوعًا ما ، لقد رأينا النصف الأول ، ورأينا تغذية النموذج.
‫لكننا سنلقي نظرة على كليهما.
‫سننظر في ملاءمة النموذج ثم نستخدمه لعمل تنبؤات بشأن بياناتنا.
‫لذا ما يمكننا فعله هو أن نذهب ثلاثة هو أن نلائم نموذج الخوارزمية المائلة على بياناتنا ونستخدمها لعمل تنبؤات.
‫رائع.
‫ثم هنا ، سنقوم على الأرجح بالقسم 3. 1 هو ملاءمة النموذج للبيانات.
‫الآن لدينا نوع من التعليمات البرمجية التي ستساعدنا في ذلك بالفعل.
‫ومرة أخرى ، لست من المعجبين بنسخ كود اللصق ، ولكن لمصلحة الوقت لأنه بخلاف ذلك سنقوم
‫حرفياً بإعادة كتابة كل شيء في هذه الخلية.
‫لكنني على ثقة من أنك ربما فعلت ذلك بالفعل.
‫لذلك إذا لم يكن كذلك ، يمكنك إعادة كتابته.
‫سأقوم بنسخ ذلك هنا.
‫والخط الرئيسي الذي نهتم به هنا هو الملاءمة.
‫لذلك إذا كتبنا هنا ، نلائم النموذج مع البيانات.
‫لذا سأعيد النظر في ما لدينا هنا لأننا لم نكتبه.
‫كسرنا حكمنا.
‫لكن هذا جيد.
‫من SRC تعلم مجموعة استيراد مصنف الغابات العشوائية.
‫هذا يعني أن مكتبة مجموعة مجموعات التعلم ، تستورد نموذج مصنف الغابة العشوائي.
‫لقد أنشأنا بذرة عشوائية ، وقمنا بتقسيم بياناتنا إلى x و y.
‫إذن ، x عبارة عن متغيرات ميزة أو ميزات أو بيانات.
‫إنها أسماء مختلفة.
‫لذلك قد نضع هنا أو في الواقع.
‫ربما هنا.
‫X يساوي الميزات ومتغيرات الميزة والبيانات.
‫إنها مجرد أسماء مختلفة لـ x و y تساوي التسميات أو الأهداف أو المتغيرات المستهدفة.
‫أسماء مختلفة جدا ل.
‫هذا فقط إذا رأيت المكان الذي تتواجد فيه وحواليه ، فراجع أسماء مختلفة لهذين X و Y ، وهما اسمان
‫متغيران شائعان ستراهما في Python.
‫لكن هذه مختلفة ، مثل الأسماء التي ستتم الإشارة إليها.
‫الصحيح.
‫إذن ما الذي يجب فعله عندما يمر هنا؟
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على X.
‫نعني المرئي هنا ، أليس كذلك؟
‫نحن لا نتعثر في نظرية الأشياء ، فلماذا تتجه؟
‫هذا هو X و Y.
‫وماذا نمر؟
‫حسنًا ، نحن نمرر بيانات التدريب ونقوم بتدريب X ونقوم بتدريب Y على المصنف الخاص بنا.
‫إذن هذه هي الوظيفة الملائمة.
‫هذا ما نهتم به ، ملاءمة النموذج للبيانات.
‫ما الذي تفعله اللياقة البدنية في الواقع؟
‫حسنًا ، عندما نجتاز X و Y لتناسب ، سيتسبب ذلك في أن يمر النموذج بجميع الأمثلة الموجودة في x
‫، وبيانات التدريب في حالتنا ، ومعرفة ما هي التسمية Y المقابلة لها ومحاولة اكتشاف الأنماط التي
‫تؤدي إلى لمجموعات مختلفة من الأرقام هنا.
‫ما الذي يؤدي إلى وجود واحد كتسمية أو صفر كتسمية؟
‫في حالة الطرف السفلي من هذا ، لماذا لا الذيل؟
‫نعم ، أو الصفر كتسمية مناسبة باختصار.
‫الصحيح.
‫وكيف سيكون نموذج التعلم الآلي في حالتنا ، وهو مصنف الغابة العشوائي ، كيف يتم ذلك
‫، مختلفًا اعتمادًا على النموذج الذي تستخدمه وشرح التفاصيل.
‫لذلك تذكر أن كل هذه النماذج الخضراء هنا عبارة عن نماذج مختلفة للتعلم الآلي ، وسيتطلب
‫شرح تفاصيل كل منها كتابًا دراسيًا كاملاً أو دورة فيديو أطول بكثير.
‫حق؟
‫في الوقت الحالي ، لكي تصبح ممارسًا ، ابدأ في تطبيق كود التعلم الآلي.
‫أهم شيء يمكنك تذكره هو أنه يشبه إلى حد ما كيفية اكتشاف الأنماط.
‫إذا كان لديك ما يكفي من الوقت ، يمكنك إلقاء نظرة على متغيرات الميزة في X ، والعمر ، والجنس ، والكوليسترول.
‫لست متأكدًا في الواقع ما هي بقية هذه.
‫إنها مجرد سمات صحية مختلفة ، وسترى ما هي القيم المختلفة لهذه القيم التي تؤدي
‫إلى قيم مختلفة في y واحد لأمراض القلب أو صفر لعدم أمراض القلب.
‫حسنا.
‫هذا المفهوم ، بغض النظر عن المشكلة ، مشابه في جميع مراحل التعلم الآلي.
‫لذلك أثناء التدريب ، وهو ما هي الوظيفة الملائمة ومصطلح آخر للملاءمة.
‫لذلك نريد التدريب.
‫تمام.
‫لهذا السبب نستخدم نموذج التدريب والتعلم الآلي.
‫سيجد النموذج أنماطًا هنا ثم أثناء الاختبار هنا أو عندما يكون نموذج التعلم الآلي
‫قيد الإنتاج ، فسيستخدم الأنماط.
‫لذا استخدم الأنماط التي تعلمها النموذج.
‫هذا هو جوهر التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫الطريقة التي نصبح بها ممارسين لهذا تبدأ من خلال تشخيص المشكلة التي نعمل معها
‫أولاً ثم الدخول وإيجاد نموذج.
‫الآن يمكنك الغوص في العمق الذي تريده في الواقع لمعرفة الصواميل والمسامير لما يفعله مصنف الغابة العشوائي
‫أو ما تفعله الغابة العشوائية أو المعتدي.
‫قد يكون هذا امتدادًا بعض الشيء الذي نعمل عليه في المستقبل ، لكن في الوقت الحالي ، هذا هو جوهر الأمر ، أليس كذلك؟
‫إذا كنت ترغب في معرفة ما يفعله نموذج التعلم الآلي ، فإنه يأخذ بعض البيانات ، ويجد الأنماط ، ثم
‫يكتشف أو في التعلم الخاضع للإشراف ، فإنه يكتشف كيفية ارتباط هذه الأنماط بالتسميات.
‫هذا هو باختصار.
‫إذا كنت ترغب في ذلك ، يمكنك الغوص بالعمق الذي تريده في كل من هذه النماذج.
‫لا تركز على ذلك لهذه الدورة.
‫وتذكر أن تركيزنا ينصب على كتابة كود التعلم الآلي بدلاً من الغوص في النظرية ، إذا أردت ،
‫أو ترك بعض الموارد الإضافية في بعض الغوص العميق في نموذج الغابة العشوائية ، وهو النموذج
‫الذي كنا نستخدمه.
‫لكن في الوقت الحالي ، رأينا أخيرًا أو سمعنا ما هو جوهر التعلم الآلي ، وهو إيجاد الأنماط في البيانات.
‫سنرى كيف يمكننا ذلك.
‫هذا هو 3. 2 قم بعمل تنبؤات باستخدام نموذج التعلم الآلي.
‫والآن بعد أن تعلمت نماذجنا أنماطًا في البيانات عن طريق استدعاء الوظيفة الملائمة ، كيف يمكننا استخدام ما تعلمناه
‫لعمل بعض التنبؤات على البيانات التي لم يرها النموذج؟
‫سنلقي نظرة على ذلك في الفيديو التالي.