‫In de laatste video zagen we hoe we een aantal verschillende stappen kunnen samenstellen met behulp van pijplijn en nu is het ook mogelijk om rasterzoekopdrachten
‫te gebruiken van wat we eerder hebben gezien, allemaal willekeurig zoeken c. v met een pijpleiding.
‫Er is hier een klein verschil en het zal logisch zijn als we de code eenmaal hebben uitgevoerd.
‫Dus laten we hierheen gaan.
‫Eigenlijk laten we een kleine opmerking achter.
‫Het is ook mogelijk om raster zoeken c te gebruiken. v of willekeurig zoeken c. v met onze pijplijn.
‫En onthoud nu dat het doel van het gebruik van rasterzoek-KVI of het willekeurig maken van zoekslavernij is om te proberen een andere set hyperparameters
‫te vinden die we hebben gezien bij het zoeken naar hoge parameters met een classificatiemodel.
‫Maar het proces lijkt weer erg op een regressiemodel.
‫Als je het eenmaal hebt geleerd voor een laag model van een seconde, omdat de bibliotheek zo goed is
‫ontworpen, kun je die principes gebruiken voor andere soorten modellen.
‫En laten we nu eens kijken hoe we het kunnen gebruiken.
‫Grid-zoek-tv om betere hyperparameters, betere instellingen op ons willekeurige bos Progresa te vinden en hopelijk deze school
‫te verbeteren.
‫Dus laten we het hier typen, gebruik grid search KVI met onze regressiepijplijn.
‫Dus de eerste dingen zijn om eerst een raster te maken.
‫Pijprooster dus.
‫Dit wordt dus het raster van hyperparameters.
‫Onze rasterzoekopdracht KVI gaat zoeken.
‫Het belangrijkste verschil hier zit hem in de manier waarop u de sleutels van uw hyperparameterwoordenboek instelt.
‫Laten we er bijvoorbeeld een zien, dan kunnen we erover praten.
‫Dus preprocessor op dit punt.
‫Dubbel onaanvaardbaar, sorry, geen dubbel op de schoolcomputer, dubbel op de schoolstrategie, hoe je ook zou kunnen zijn, Daniel, er
‫zijn veel onderstrepingstekens, dubbele onderstrepingstekens en wat gebeurt hier zelfs.
‫Laten we dit afmaken en dan kunnen we een kijkje nemen.
‫Dus we bekijken dit, waar verwijst deze sleutel naar?
‫Dus als we hier teruggaan, kijken we naar onze pijplijn, de naam van deze stap in de pijplijn is preprocessor.
‫Oké, dus je zegt dat je die kunt uitlijnen en dan hebben we hier een dubbel onderstrepingsteken.
‫Dus het gaat naar getallen die naar boven komen en een kijkje nemen in onze preprocessor, dan gaat het in
‫onze cijfers stappen.
‫Oké, dat is verbluffend.
‫Klinkt logisch.
‫Zo gevoelloos.
‫En dan computer onderstrepingsstrategie.
‫Dus we moeten verwijzen naar verdoofd.
‫Dus onze computer hier is onze numerieke transformator, die ook een pijpleiding is die naar de impacter gaat.
‫Oké, ja, daar komt de computer vandaan.
‫En verdubbel dan de strategie.
‫Strategie.
‫Oké, dus als je het terug traceert, zal het zeggen probeer de amputatiestrategie van Maine, wat
‫het nu is, en Madian.
‫Dit is dus het belangrijkste verschil tussen wat we eerder hebben gezien met Grid Search Seeb en het gebruik van grid
‫search c. v met een pijpleiding.
‫Dit is waar de namen in de strings aan de voorkant van al onze stappen komen.
‫Je vraagt je misschien af wat doen deze snaren in het begin?
‫Dus als we toegang willen hebben tot onze herverwerkingen num step, de feature, het attribuut van num computer en dan de strategievariabele
‫van computer, dan moeten we het als volgt doen.
‫Dus laten we een stap terug doen.
‫Dus gaan we preprocessor.
‫Ja.
‫Deze.
‫Dan gaan we hier preprocessor.
‫Ja.
‫NUM ok dan gaan we naar num wat een numerieke transformator is en we zien een computer.
‫Ja.
‫En dan gaan we de strategie aanpassen.
‫OK, dus dat zijn de parameters daarvoor.
‫Laten we nu eens kijken hoe we toegang zouden krijgen tot ons model.
‫Dus we gaan model dubbel onderstrepingsteken of shift enter weer, krijgen trigger happy model dubbel op de school
‫en schatten.
‫We hebben hier dus maar één school nodig, want we gaan maar één niveau omhoog.
‫Dus als we toegang hebben tot ons model, dat pijplijn is, willen we toegang krijgen tot de modelstap.
‫Dus dit is waar het model DARBA en de school binnenkomen en we willen een schatting doorgeven, wat hetzelfde zou
‫zijn als hier naar binnen gaan en op eindschattingen drukken.
‫Maar daar gaan we het niet doen.
‫We kunnen het hier.
‫We gaan het doorgeven.
‫Honderdduizend.
‫Dus nogmaals, dit gaat gewoon naar de modelstap van onze pijplijn, die hier is en willekeurig doorgaat voor
‫ons agressor.
‫Een schatting zijn deze twee waarden.
‫Dan kunnen we hetzelfde doen voor andere functies die we eerder hebben gezien.
‫Dus modelleer op de score op de maximale diepte van de school.
‫Dan gaan we het doorgeven.
‫Laten we geen vijf gaan en dan gaan we dubbel op de school max-functies.
‫En dan gaan we het ordo doorgeven.
‫Eigenlijk, en we houden het gewoon zoals er is om wat tijd te besparen op
‫een rasterzoekmodel, op een school, mannenmonsters gesplitst.
‫Ik ga die twee en vier passeren.
‫Oké, geweldig.
‫Dus nu hebben we ons parameterraster ingesteld.
‫Hoe zouden we rasterzoekacties uitvoeren?
‫Dus dit is waar we hier al naartoe hebben geïmporteerd.
‫We hebben rasterzoekopdracht c geïmporteerd. v van modelselectie.
‫Maar vanuit volledigheid of voor volledigheid, wat we zouden kunnen doen, is het opnieuw doen.
‫Dus vanuit een skylinemodel, selectie-import, hoef je dit niet te doen als je het al hebt gemeld, maar we doen het gewoon
‫zodat je kunt zien waar het vandaan komt.
‫Dus vanaf Skyland omhoog modelselectie, raster zoeken importeren c. v, G. S. model, rasterzoekmodel, rasterzoekopdracht
‫c. v ga het doorgeven.
‫Ons model, dat hier weer in de vorm van een pijpleiding is.
‫We gaan langs dat pijpraster, dat is dit woordenboek hier met verschillende parameters, het gaat zoeken en
‫dan gaan we voorbij.
‫Het gaat vijf- tot vijfvoudige kruisvalidatie, één positief, het hoogste niveau van twee.
‫Dus het drukt een klein beetje van de voortgang voor ons af, zodat we kunnen zien wat er gebeurt.
‫Denk dat het model past en het wordt X trein Y trein.
‫Mooi.
‫En dus gaat dit door vijf vouwen voor elk van de 16 kandidaten.
‫Als je dat wilt uitwerken, zeg je hier twee variabelen keer twee keer twee.
‫Dus dat is twee keer tot vier keer tot acht keer één.
‫Acht keer twee.
‫Dat zijn dus zes verschillende combinaties van parameters.
‫We doen vijfvoudige kruisvalidatie.
‫Dus het wordt zes keer vijf, dat is 180.
‫Dus als dat hier klaar is, hebben we hier een uitvoer van alle
‫verschillende versies van parameters die het doet, en als het klaar is, kunnen we ons rasterzoekmodel evalueren met behulp van.
‫GFS-model, old school en slagen voor de testgegevens.
‫Dit is dus de score die we eerder kregen zonder rasterzoekopdracht, het zijn slechts het basislijntype
‫parameters van willekeurige bosagressor.
‫Nu heb je misschien een manier nodig, afhankelijk van hoe snel je computer is, misschien moet je even
‫wachten.
‫Daarom is het altijd, altijd belangrijk om voorzichtig te zijn met
‫hoeveel parameters je een rasterzoek-CB hebt gepasseerd, omdat het elke combinatie uitputtend zal doorzoeken.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is de video pauzeren en wachten tot ons model klaar is met trainen en dan kijken wat
‫de score is.
‫Excellent.
‫Dus na ongeveer een minuut of zo is onze rasterzoekopdracht voltooid en kunnen we zien dat als we
‫ons rasterzoekmodel evalueren, het nu een score van punt drie drie drie krijgt versus onze oorspronkelijke modelscore van nul komma één
‫acht twee.
‫Dat is best goed.
‫Dat is bijna een verbetering van het dubbele door te zoeken naar verschillende soorten parameters met behulp van een rasterzoekopdracht.
‫We zouden dit kunnen volhouden voor meer verschillende parameters, maar omwille van de tijd laten we
‫het hierbij.
‫En dus.
‫We hebben veel behandeld, en als je zover bent gekomen, gefeliciteerd, laten we eens kijken wat we hebben
‫behandeld.
‫Verschuif naar, oh, wat we behandelen, het zou moeten zijn wat we nu hebben behandeld.
‫We zijn dus van een end-to-end cycloonworkflow gegaan.
‫We hebben gezien hoe u gegevens gereed kunt maken.
‫We hebben gezien hoe we het juiste schattingsalgoritme voor onze problemen kunnen kiezen.
‫We hebben gezien hoe we modellen en algoritmen kunnen aanpassen en gebruiken om voorspellingen te doen over onze gegevens.
‫We hebben gezien hoe we modellen kunnen evalueren.
‫We hebben gezien hoe we modellen kunnen verbeteren.
‫We hebben gezien hoe u getrainde modellen kunt opslaan en laden.
‫En nu hebben we het allemaal samengebracht met behulp van een pijplijn en we passen
‫alles wat we eerder deden, waarbij meerdere cellen eerder waren, in één cel, één cel van een Jupiter-notebook.
‫We hebben onze hele pijplijn met behulp van de pijplijnfunctie voor psychische leningen.
‫Nu, als je zo ver bent gekomen, is het de moeite waard om jezelf op de achtergrond te zetten.
‫Gefeliciteerd dus.
‫We hebben veel terrein afgelegd in de cycloonbibliotheek, maar zoals je misschien al geraden had, is er nog veel
‫meer dat er is.
‫Maar met wat je tot nu toe hebt geleerd, kun je het op je nemen.
‫Je kunt dingen bekijken.
‫Je moest kijken naar cycloonworkflows.
‫Je kunt naar verschillende machine learning-problemen kijken en gaan, oké, ik kan er een beetje achter komen dat ik
‫moet doen, ik moet eerst de gegevens klaar hebben.
‫Ik kan kijken of ik de juiste schatting of slash-overeenkomst voor ons probleem kan kiezen.
‫Ik kan doorgaan met proberen mijn model aan de gegevens aan te passen en voorspellingen te doen.
‫Dan kan ik het proberen en evalueren en verbeteren.
‫Opslaan geladen nadat ik veel rommelige code heb gedaan, kan ik proberen alles samen te trekken en alles op te ruimen.
‫En maak je geen zorgen, als je dit allemaal samenvoegt, is het niet alsof je het van de ene op de andere dag zult leren.
‫En ik verwacht niet dat je, zelfs na het doornemen van alle video's die we
‫hebben behandeld, veel oefening zal vergen.
‫Rechts.
‫En hopelijk kunt u de middelen gebruiken die voor u beschikbaar zijn.
‫Dus alle code die we hier hebben, zal beschikbaar zijn in de sectie bronnen, zal beschikbaar zijn in
‫een notitieboek waarnaar u kunt verwijzen.
‫Maar als je op zoek bent naar een geluksplek waar je heen wilt,
‫dan is de beste plaats een cycloondocumentatie, cycloondocumentatie.
‫Als er iets is dat je opvalt, wil je er wat meer van leren, een
‫van deze onderwerpen die we hebben doorgenomen, heeft iets blootgelegd waar je wat dieper in wilt graven.
‫Misschien wil je kijken naar verschillende classificatiemodellen, regressiemodellen of iets clusteren dat we nog
‫niet veel hebben gezien.
‫Ga naar de site, maar leer documentatie, ga naar de gebruikershandleiding en doorloop al deze
‫verschillende categorieën hier.
‫En kijk of er hier een klein onderwerp is waar je wat dieper in wilt lezen.
‫En nogmaals, het zal in het begin een beetje overweldigend zijn, maar door te oefenen, zul je in staat zijn om
‫je eigen mentale modellen te maken van hoe je een paranormale bibliotheek kunt gebruiken om je eigen machine
‫learning-problemen op te lossen.
‫Nu dat gezegd zijnde.
‫Ik zie je in de volgende sectie, en we gaan alles wat we in de vorige sectie hebben geleerd, toevoegen
‫aan al deze tools die we hebben geleerd, we gaan ze samenvoegen en beginnen te werken op
‫een aantal van onze eigen projecten.
‫Dus neem een pauze, herzie wat we hebben geleerd, bekijk de bronnen, bekijk de documentatie
‫en maak jezelf enthousiast voor het volgende gedeelte.
‫Ik zie je daar.