‫OK, nell'ultima sezione abbiamo visto come scegliere una stima o un modello di apprendimento automatico per il problema su cui
‫stiamo lavorando.
‫Abbiamo un problema di regressione?
‫Abbiamo un problema di classificazione?
‫E abbiamo seguito questo diagramma di flusso e abbiamo provato un sacco di modelli diversi, come EVC
‫lineare e classificatori di insieme, a. K. un. il classificatore di insieme casuale o il classificatore di foresta casuale che è
‫stato visto.
‫E ora in questa sezione, daremo un'occhiata o rivedremo la nostra lista di ciò che stiamo coprendo.
‫Quindi abbiamo spuntato questo e quindi non posso ancora imparare il flusso di lavoro.
‫Abbiamo già visto la preparazione dei dati.
‫Abbiamo visto scegliere il giusto algoritmo di stima per i nostri problemi.
‫Uh Huh.
‫Ora possiamo sentire tre adattare l'algoritmo di barra del modello e usarlo per fare previsioni sui nostri dati.
‫Ora, l'abbiamo visto davvero, ma abbiamo visto la prima metà.
‫Abbiamo visto nutrire il modello.
‫Ma daremo un'occhiata a entrambi.
‫Vedremo come alimentare il modello e poi usarlo per fare previsioni sui nostri dati.
‫Quindi quello che potremmo fare è andare tre è con l'algoritmo di barra del modello sui nostri dati e usarlo per fare previsioni.
‫Meraviglioso, e poi qui sotto, probabilmente faremo la sezione tre, punto uno, di adattare il modello ai
‫dati.
‫Ora abbiamo già del codice che ci aiuterà in questo.
‫E ancora, non lì dentro.
‫Non sono un fan del copiare e incollare il codice, ma nell'interesse del tempo, perché altrimenti
‫stiamo letteralmente riscrivendo tutto in questa cella.
‫Ma confido che potresti averlo già fatto.
‫Quindi, in caso contrario, puoi digitarlo.
‫Lo copio qui dentro.
‫E la linea principale di cui ci preoccupiamo qui è la vestibilità.
‫Quindi, se digitiamo qui, adatta il modello ai dati.
‫Quindi esaminerò quello che abbiamo qui perché non l'abbiamo scritto a macchina.
‫Abbiamo infranto la nostra regola.
‫Ma va tutto bene dallo Skyland Ensemble.
‫Importa classificatore forestale casuale.
‫Questo sta dicendo, ehi, biblioteca dell'ensemble di Ascalon.
‫Importa il modello di classificatore forestale casuale.
‫Abbiamo creato un seme casuale.
‫Abbiamo diviso i nostri dati in X e Y.
‫Quindi X è una variabile caratteristica o le caratteristiche oi dati.
‫Sono nomi diversi.
‫Quindi ho inserito qui in realtà.
‫Forse quassù.
‫X è uguale a pagine, variabili di funzionalità, i dati sono solo nomi diversi per X e Y è uguale a
‫etichette o obiettivi o variabili di destinazione.
‫Quindi nomi diversi per.
‫Questo è solo così se vedi dove sei in giro, vedi nomi diversi per questi due nomi di variabili comuni X e
‫Y che vedrai in Python, ma questi sono diversi come i nomi che sarai e
‫saranno riferito a.
‫Destra.
‫E allora cosa fa quando passa di qui?
‫Quindi diamo un'occhiata a X all'interno della visuale qui.
‫Destra.
‫Non rimanere bloccati nella teoria delle cose.
‫Allora perché non testa?
‫Questo è il nostro X e Y e cosa stiamo trasmettendo mentre stiamo passando i dati di addestramento
‫e l'addestramento X e l'addestramento Y al nostro classificatore?
‫Quindi questa è la funzione di adattamento.
‫Questo è ciò che ci preoccupa, adattare il modello ai dati.
‫Cosa fa in realtà?
‫Bene, quando passiamo X e Y per adattarsi, farà sì che il modello esamini tutti gli esempi in X,
‫i dati di addestramento nel nostro caso e vedrà qual è la loro etichetta Y corrispondente e cercherà di capire i
‫modelli che portano.
‫Quindi diverse combinazioni di numeri qui.
‫Cosa porta ad avere un uno come etichetta o uno zero come etichetta nel caso dell'estremità inferiore di questo.
‫Non coda.
‫Sì.
‫O uno zero come etichetta che si adatta in poche parole.
‫Destra.
‫E come il modello di apprendimento automatico, nel nostro caso, un classificatore di foreste casuali,
‫sarà diverso a seconda del modello che usi e spiegherà i dettagli.
‫Quindi ricorda tutti questi verdi qui, diversi modelli di apprendimento automatico e spiegare i dettagli di
‫ognuno richiederebbe un intero libro di testo o un corso video molto più lungo.
‫Destra.
‫Per ora diventare un professionista, iniziare ad applicare il codice di apprendimento automatico.
‫La cosa più importante che puoi ricordare è che è un po' simile a come capiresti i modelli
‫se avessi abbastanza tempo.
‫Guarderesti le variabili delle caratteristiche in X, l'età, il sesso, il colesterolo.
‫Non sono sicuro di cosa siano gli altri.
‫Sono solo attributi di salute diversi.
‫E vedresti quali diversi valori di questi portano a valori diversi in y uno per le
‫malattie cardiache o zero per le malattie non cardiache come questo concetto, indipendentemente dal problema, è simile in tutto
‫l'apprendimento automatico.
‫Quindi durante l'allenamento, che è la funzione, un altro termine per adattarsi.
‫Quindi vogliamo la formazione.
‫Ok, ecco perché utilizziamo il modello di addestramento, addestramento e apprendimento automatico.
‫Il modello troverà i modelli qui e poi durante i test qui o quando
‫un modello di apprendimento automatico è in produzione, utilizzerà i modelli, quindi usa i modelli che il modello ha appreso.
‫Questo è il punto cruciale di tutto l'apprendimento automatico, giusto, il modo in cui diventiamo praticanti di questo
‫è iniziare prima diagnosticando quale problema stiamo lavorando e poi trovando un modello.
‫Ora puoi approfondire quanto vuoi per capire i dadi e i bulloni di cosa fa un classificatore casuale di
‫foreste o cosa fa un aggressore casuale di foreste.
‫Potrebbe essere una piccola estensione su cui lavoreremo in futuro.
‫Ma per ora, questo è il punto cruciale, giusto?
‫Se vuoi capire quale modello di machine learning richiede alcuni dati?
‫Trova schemi e poi li scopre nell'apprendimento supervisionato.
‫Capisce come quei modelli si riferiscono alle etichette.
‫Questo è tutto in poche parole.
‫Se lo desideri, puoi immergerti quanto vuoi in ciascuno di questi modelli, senza concentrarti su questo per
‫questo corso.
‫E ricorda, il nostro obiettivo è scrivere codice di apprendimento automatico piuttosto che tuffarci nella teoria.
‫Se lo desideri, lascerò alcune risorse extra su alcuni approfondimenti nel modello di foresta casuale, che è
‫quello che abbiamo usato.
‫Ma per ora, abbiamo finalmente visto quanto bene abbiamo sentito qual è il punto cruciale dell'apprendimento automatico, trovare modelli
‫nei dati.
‫Vedremo come possiamo.
‫Si tratta di tre punti per fare previsioni utilizzando un modello di apprendimento automatico.
‫Quindi, ora che i nostri modelli hanno appreso i modelli nei dati chiamando la funzione di adattamento, come possiamo usare ciò che ha appreso
‫per fare alcune previsioni sui dati che il modello non ha visto?
‫Lo vedremo nel prossimo video.