‫De acuerdo, en la última sección, vimos cómo elegir una estimación o modelo de aprendizaje automático para el problema en el que
‫estamos trabajando.
‫¿Tenemos un problema de regresión?
‫¿Tenemos un problema de clasificación?
‫Seguimos este diagrama de flujo y probamos varios modelos diferentes, como EVC lineal
‫y clasificadores de conjuntos, a. k. una. el clasificador de conjunto aleatorio o el clasificador de bosque aleatorio que
‫se ve.
‫Y ahora, en esta sección, veremos o revisaremos nuestra lista de lo que estamos cubriendo.
‫Así que hemos marcado esto y todavía no puedo aprender el flujo de trabajo.
‫Ya hemos visto cómo están listos los datos.
‫Hemos visto elegir el algoritmo de estimación adecuado para nuestros problemas.
‫UH Huh.
‫Ahora estamos bien para escuchar tres que se ajustan al algoritmo de barra del modelo y usarlo para hacer predicciones sobre nuestros datos.
‫Ahora, en cierto modo hemos visto esto, pero hemos visto la primera mitad.
‫Hemos visto alimentar a la modelo.
‫Pero vamos a echar un vistazo a ambos.
‫Veremos cómo alimentar el modelo y luego lo usaremos para hacer predicciones sobre nuestros datos.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es ir tres con el algoritmo de barra inclinada del modelo en nuestros datos y usarlo para hacer predicciones.
‫Maravilloso, y luego aquí abajo, probablemente haremos la Sección tres, el punto uno es ajustar el modelo a los
‫datos.
‫Ahora ya tenemos un código que nos ayudará con esto.
‫Y de nuevo, no ahí.
‫No soy un fanático de copiar y pegar código, pero en aras del tiempo, porque de lo contrario, literalmente
‫estaremos volviendo a escribir todo en esta celda.
‫Pero confío en que ya lo haya hecho.
‫Entonces, si no, puede escribirlo.
‫Voy a copiar eso aquí.
‫Y la línea principal que nos preocupa aquí es el ajuste.
‫Entonces, si escribimos aquí, ajuste el modelo a los datos.
‫Así que pasaré por alto lo que tenemos aquí porque no lo escribimos.
‫Rompimos nuestra regla.
‫Pero eso está bien desde Skyland Ensemble.
‫Importar clasificador de bosque aleatorio.
‫Esto es decir, hey, biblioteca de conjunto ascalon.
‫Importe el modelo de clasificador de bosque aleatorio.
‫Hemos creado una semilla aleatoria.
‫Hemos dividido nuestros datos en X e Y.
‫Entonces X es una característica de las variables o las características o los datos.
‫Son nombres diferentes.
‫Así que lo puse aquí en realidad.
‫Quizás aquí arriba.
‫X es igual a páginas, variables de características, datos son solo nombres diferentes para X e Y es igual a etiquetas
‫u objetivos o variables de destino.
‫Nombres tan diferentes para.
‫Esto es solo para que si ve por dónde está, vea nombres diferentes para estos dos nombres de variables comunes X
‫e Y que verá en Python, pero estos son nombres diferentes como los que
‫verá. referido a.
‫Derecha.
‫Entonces, ¿qué está haciendo cuando pasa por aquí?
‫Así que echemos un vistazo a X dentro de visual aquí.
‫Derecha.
‫No quedar atrapado en la teoría de las cosas.
‫Entonces, ¿por qué no ir a la cabeza?
‫Estos son nuestros X e Y y ¿qué estamos transmitiendo mientras pasamos los datos de entrenamiento y el
‫entrenamiento X y el entrenamiento Y a nuestro clasificador?
‫Entonces esta es la función de ajuste.
‫Esto es lo que nos preocupa, ajustar el modelo a los datos.
‫¿Qué es lo que hace?
‫Bueno, cuando pasamos X e Y para ajustar, hará que el modelo revise todos los ejemplos en X,
‫los datos de entrenamiento en nuestro caso y vea cuál es su etiqueta Y correspondiente e intente descubrir los patrones
‫que conducen.
‫Aquí hay diferentes combinaciones de números.
‫Lo que lleva a tener un uno como etiqueta o un cero como etiqueta en el caso del extremo inferior de esta.
‫No cola.
‫Sí.
‫O un cero como una etiqueta que se ajusta en pocas palabras.
‫Derecha.
‫Y cómo el modelo de aprendizaje automático, en nuestro caso, un clasificador de bosque aleatorio, cómo lo
‫hace, va a ser diferente dependiendo del modelo que uses y explicando los detalles.
‫Así que recuerde todos estos modelos verdes aquí, diferentes modelos de aprendizaje automático y explicar los detalles de todos y
‫cada uno de ellos requeriría un libro de texto completo o un curso en video mucho más largo.
‫Derecha.
‫Por ahora, convertirse en un practicante, comenzar a aplicar código de aprendizaje automático.
‫Lo más importante que puedes recordar es que es algo similar a cómo descubrirías patrones si
‫tuvieras suficiente tiempo.
‫Mirarías las variables de características en X, la edad, el sexo, el colesterol.
‫En realidad, no estoy seguro de cuáles son los demás.
‫Son solo atributos de salud diferentes.
‫Y vería qué valores diferentes de estos conducen a valores diferentes en y uno para enfermedades
‫cardíacas o cero para enfermedades no cardíacas como este concepto, independientemente del problema, es similar en todo el
‫aprendizaje automático.
‫Entonces, durante el entrenamiento, que es la función, otro término para ajuste.
‫Entonces queremos entrenamiento.
‫Bien, es por eso que estamos usando entrenamiento, entrenamiento, modelo de aprendizaje automático.
‫El modelo encontrará patrones aquí y luego durante las pruebas aquí o cuando un
‫modelo de aprendizaje automático esté en producción, usará los patrones, así que use los patrones que el modelo ha aprendido.
‫Ese es el quid de todo el aprendizaje automático, cierto, la forma en que nos convertimos en practicantes de
‫esto es comenzar primero diagnosticando con qué problema estamos trabajando y luego encontrando un modelo.
‫Ahora, puede sumergirse tan profundo como desee para descubrir los aspectos básicos de lo que hace un clasificador de bosque
‫aleatorio o lo que hace un agresor de bosque aleatorio.
‫Puede que sea una extensión en la que trabajemos en el futuro.
‫Pero por ahora, ese es el quid de la cuestión, ¿verdad?
‫Si desea averiguar qué modelo de aprendizaje automático, ¿se necesitan algunos datos?
‫Encuentra patrones y luego descifra en el aprendizaje supervisado.
‫Descubre cómo se relacionan esos patrones con las etiquetas.
‫Eso es todo en pocas palabras.
‫Si lo desea, puede sumergirse tan profundamente como desee en cada uno de estos modelos, sin centrarse en eso para
‫este curso.
‫Y recuerde, nuestro objetivo es escribir código de aprendizaje automático en lugar de sumergirnos en la teoría.
‫Si lo desea, dejaré algunos recursos adicionales en algunas inmersiones profundas en el modelo de bosque aleatorio, que es el
‫que hemos estado usando.
‫Pero por ahora, finalmente hemos visto lo bien que hemos escuchado cuál es el quid del aprendizaje automático, encontrar patrones en
‫los datos.
‫Vamos a ver cómo podemos.
‫Estos son tres puntos para hacer predicciones utilizando un modelo de aprendizaje automático.
‫Entonces, ahora que nuestros modelos han aprendido patrones en los datos llamando a la función de ajuste, ¿cómo podemos usar lo aprendido
‫para hacer algunas predicciones sobre datos que el modelo no ha visto?
‫Veremos eso en el próximo video.