‫La dernière vidéo, nous avons vu comment nous pouvons mettre en place un certain nombre d'étapes différentes à l'aide de pipeline et maintenant il est également possible d'utiliser la recherche
‫par grille de ce que nous avons vu auparavant, toutes les recherches aléatoires c. v avec une canalisation.
‫Il y a une petite différence ici et cela aura du sens une fois que nous aurons exécuté le code.
‫Alors allons-y.
‫En fait, nous allons laisser un petit commentaire.
‫Il est également possible d'utiliser la recherche par grille c. v ou recherche aléatoire c. v avec notre pipeline.
‫Et maintenant, rappelez-vous que le but de l'utilisation de la recherche par grille KVI ou de l'esclavage de recherche aléatoire est d'essayer de trouver un autre
‫ensemble d'hyper paramètres que nous avons vu rechercher des paramètres élevés avec un modèle de classification.
‫Mais le processus est encore une fois très similaire avec un modèle de régression.
‫Une fois que vous avez en quelque sorte appris le modèle pendant une seconde en raison de la qualité de la conception de
‫la bibliothèque, vous pouvez utiliser ces principes pour d'autres types de modèles.
‫Et maintenant, voyons comment nous pourrions l'utiliser.
‫Grille de recherche TV pour trouver de meilleurs paramètres hyper, de meilleurs réglages sur notre forêt aléatoire Progresa et, espérons-le,
‫améliorer cette école.
‫Alors tapons-le ici, utilisez la recherche par grille KVI avec notre pipeline de régression.
‫Donc, la première chose à faire est de créer une grille.
‫Donc grille de tuyau.
‫Ce sera donc la grille des hyper paramètres.
‫Notre grille de recherche KVI va effectuer une recherche.
‫Maintenant, la principale différence ici réside dans la façon dont vous configurez les clés de votre dictionnaire hyperparamètre.
‫Voyons-en un, par exemple, puis nous pourrons en parler.
‫Donc préprocesseur sur ce point.
‫Double inadressable, désolé, pas de double sur l'ordinateur de l'école, double sur la stratégie de l'école, comment tu pourrais être, Daniel, il y a beaucoup de
‫traits de soulignement, de doubles traits de soulignement et ce qui se passe même ici.
‫Eh bien, finissons-en et ensuite nous pourrons jeter un œil.
‫Donc, nous examinons ceci, à quoi cette clé fait-elle référence ?
‫Donc si on remonte ici, on regarde notre pipeline, le nom de cette étape du pipeline est préprocesseur.
‫OK, donc vous dites que vous pouvez les aligner et nous avons un double trait de soulignement ici.
‫Donc ça va aux numéros qui viennent et qui jettent un œil à notre préprocesseur, puis ça va entrer
‫dans nos numéros.
‫OK, c'est bluffant.
‫Logique.
‫Si engourdi.
‫Et puis stratégie de soulignement informatique.
‫Nous devons donc nous référer à engourdi.
‫Donc notre ordinateur ici est notre transformateur numérique, qui est aussi un pipeline qui va à l'impacteur.
‫OK, ouais, c'est de là que vient l'ordinateur.
‫Et puis double sur la stratégie.
‫Stratégie.
‫OK, donc si vous remontez, ça va dire essayez la stratégie d'amputation du Maine, qui est ce qu'elle
‫est maintenant, et de Madian.
‫C'est donc la principale différence entre ce que nous avons vu auparavant avec la recherche par grille Seeb et l'utilisation de la recherche par
‫grille c. v avec une canalisation.
‫C'est là que les noms entrent dans les ficelles à l'avant de toutes nos marches.
‫Vous vous demandez peut-être ce que font ces cordes au départ ?
‫Donc, si nous voulons accéder à notre étape de retraitement num, à la fonctionnalité, à l'attribut de num ordinateur puis à la variable
‫de stratégie de l'ordinateur, nous devons procéder comme ceci.
‫Revenons donc en arrière.
‫On passe donc au préprocesseur.
‫Ouais.
‫Celui-là.
‫Ensuite, nous montons ici préprocesseur.
‫Ouais.
‫NUM ok puis on monte jusqu'à num qui est un transformateur numérique et on voit un ordinateur.
‫Ouais.
‫Et puis nous allons ajuster la stratégie.
‫OK, ce sont donc les paramètres pour cela.
‫Voyons maintenant comment accéder à notre modèle.
‫Nous allons donc modéliser le double soulignement ou Shift entrer à nouveau, obtenir le déclencheur heureux modèle double sur
‫l'école et l'estimation.
‫Nous n'avons donc besoin que d'une école ici parce que nous ne montons que d'un niveau.
‫Donc, si nous accédons à notre modèle, qui est un pipeline, nous voulons accéder à l'étape du modèle.
‫C'est donc là que le modèle DARBA et l'école entrent en jeu et que nous voulons transmettre une estimation, ce qui reviendrait
‫à entrer ici et à appuyer sur les estimations finales.
‫Mais nous n'allons pas le faire là-bas.
‫Nous pouvons le faire ici.
‫Nous allons le passer.
‫Cent mille.
‫Encore une fois, cela entre simplement dans l'étape de modèle de notre pipeline, qui est ici et passe au hasard pour
‫nous, agresseur.
‫Une estimation est ces deux valeurs.
‫Ensuite, nous pouvons faire la même chose pour d'autres fonctionnalités que nous avons vues auparavant.
‫Donc, modélisez le score sur la profondeur maximale de l'école.
‫Ensuite, nous allons le passer.
‫Allons-y sans cinq et ensuite nous allons modéliser le double sur les fonctionnalités maximales de l'école.
‫Et puis nous allons le passer ordo.
‫En fait, et nous le gardons comme tel pour gagner du temps sur un modèle de recherche en
‫grille, sur une école, les échantillons masculins sont divisés.
‫Je vais passer ces deux et quatre.
‫D'accord, merveilleux.
‫Alors maintenant, nous avons configuré notre grille de paramètres.
‫Comment exécuterions-nous la recherche par grille ?
‫C'est donc là que nous avons déjà importé ici.
‫Nous avons importé la recherche par grille c. v à partir de la sélection du modèle.
‫Mais à partir de l'exhaustivité ou pour l'exhaustivité, ce que nous pourrions faire, c'est le refaire.
‫Ainsi, à partir d'un modèle d'horizon, d'une importation de sélection, vous n'avez pas besoin de le faire si vous l'avez déjà signalé, mais nous le faisons
‫simplement pour que vous puissiez voir d'où il vient.
‫Ainsi, à partir de la sélection de modèles Skyland, importez la recherche de grille c. v, G. S. modèle, modèle de recherche de grille,
‫recherche de grille c. v va le passer.
‫Notre modèle, qui est encore ici sous la forme d'un pipeline.
‫Nous allons passer cette grille de tuyaux, qui est ce dictionnaire ici de différents paramètres, elle va chercher
‫et ensuite nous allons passer.
‫Il va de cinq à cinq fois la validation croisée, un positif, le plus haut niveau de deux.
‫Donc, cela nous imprime un peu de progrès afin que nous puissions voir ce qui se passe.
‫Devinez le modèle en forme et ça va aller train X train Y.
‫Beau.
‫Et donc cela passe par cinq volets pour chacun des 16 candidats.
‫Si vous vouliez résoudre cela, vous allez dire ici deux variables fois deux fois deux.
‫C'est donc deux fois à quatre fois à huit fois un.
‫Huit fois deux.
‫Voilà donc six combinaisons différentes de paramètres.
‫Nous effectuons une validation croisée quintuple.
‫Donc ça va faire six fois cinq, ce qui fait 180.
‫Donc, une fois que c'est fini ici, nous avons une sortie ici de toutes les différentes
‫versions de paramètres qu'il fait, et une fois que c'est terminé, nous serons en mesure d'évaluer notre modèle de recherche de grille en utilisant.
‫Modèle GFS, old school et passer les données de test.
‫C'est donc le score que nous avons obtenu auparavant sans recherche de grille, ce ne sont que le type de base de
‫paramètres de l'agresseur de forêt aléatoire.
‫Maintenant, vous pourriez avoir besoin d'un moyen, selon la vitesse de votre ordinateur, vous devrez peut-être attendre un
‫peu.
‫C'est pourquoi il est toujours, toujours important de faire attention au nombre de paramètres que vous
‫avez passés à un CB de recherche de grille car il va rechercher de manière exhaustive chaque combinaison.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est mettre la vidéo en pause et attendre que notre modèle ait fini de s'entraîner, puis voir quel
‫est son score.
‫Excellent.
‫Donc, après environ une minute, notre recherche de grille est terminée et nous pouvons voir que si nous évaluons notre modèle
‫de recherche de grille, il obtient un score de virgule trois trois trois maintenant par rapport à notre score de modèle original de zéro virgule
‫un huit deux.
‫C'est plutôt bien.
‫C'est presque une amélioration du double en recherchant différents types de paramètres à l'aide d'une recherche par grille.
‫Maintenant, nous pourrions continuer pour des paramètres plus différents, mais pour gagner du temps, nous allons en
‫rester là.
‫Et donc.
‫Nous avons couvert beaucoup de choses, et si vous êtes arrivé jusqu'ici, félicitations, jetons un coup d'œil à ce que nous avons
‫couvert.
‫Passez à, oh, ce que nous couvrons, cela devrait être ce que nous avons couvert maintenant.
‫Nous sommes donc passés d'un workflow cyclonique de bout en bout.
‫Nous avons vu comment préparer les données.
‫Nous avons vu comment choisir le bon algorithme d'estimation pour nos problèmes.
‫Nous avons vu comment ajuster des modèles, des algorithmes et les utiliser pour faire des prédictions sur nos données.
‫Nous avons vu comment évaluer des modèles.
‫Nous avons vu comment améliorer les modèles.
‫Nous avons vu comment enregistrer et charger des modèles entraînés.
‫Et maintenant, nous venons de tout assembler à l'aide d'un pipeline et nous avons adapté tout
‫ce que nous faisions auparavant qui prenait plusieurs cellules auparavant dans une cellule, une cellule d'un cahier Jupiter.
‫Nous avons tout notre pipeline en utilisant la fonction de pipeline de prêts psychiques.
‫Maintenant, si vous êtes arrivé jusqu'ici, cela vaut la peine de vous mettre sur le dos.
‫Alors félicitations.
‫Nous avons parcouru beaucoup de chemin dans la bibliothèque des cyclones, mais comme vous l'avez peut-être deviné, il
‫en reste encore beaucoup.
‫Mais avec ce que vous avez appris jusqu'à présent, vous serez en mesure de l'assumer.
‫Vous pourrez voir les choses.
‫Vous avez dû examiner les flux de travail des cyclones.
‫Vous serez en mesure d'examiner différents problèmes d'apprentissage automatique et d'aller, d'accord, je peux en quelque sorte comprendre que
‫je dois faire, je dois d'abord préparer les données.
‫Je peux voir si je peux choisir la bonne estimation ou l'accord slash pour notre problème.
‫Je peux essayer d'adapter mon modèle aux données et faire des prédictions.
‫Ensuite, je peux essayer de l'évaluer et de l'améliorer.
‫Enregistrer chargé après avoir fait beaucoup de code désordonné, je peux essayer de tout rassembler et de tout nettoyer.
‫Et ne vous inquiétez pas, mettre tout cela ensemble, ce n'est pas comme si vous alliez l'apprendre du jour au lendemain.
‫Et je ne m'attends pas à ce que même après avoir parcouru toutes les vidéos que nous
‫avons couvertes, cela va demander beaucoup de pratique.
‫À droite.
‫Et j'espère que vous pourrez utiliser les ressources qui sont à votre disposition.
‫Donc, tout le code que nous avons ici, il sera disponible dans la section des ressources, sera disponible dans
‫un cahier auquel vous pourrez vous référer.
‫Mais si vous cherchez un endroit chanceux où vous voulez aller, le meilleur endroit est une
‫documentation sur les cyclones, une documentation sur les cyclones.
‫S'il y a quelque chose qui vous dépasse sur quelque chose, vous voulez en savoir un peu
‫plus, l'un de ces sujets que nous avons abordés a révélé quelque chose que vous voulez approfondir un peu
‫plus.
‫Peut-être que vous voulez examiner différents modèles de classification, modèles de régression ou regrouper quelque chose que nous
‫n'avons pas encore beaucoup vu.
‫Allez sur le site, mais apprenez la documentation, accédez au guide de l'utilisateur et parcourez toutes ces
‫différentes catégories ici.
‫Et voyez s'il y a un petit sujet ici que vous voulez approfondir un peu.
‫Et encore une fois, ça va être un peu écrasant au début, mais avec de la pratique, vous pourrez commencer à
‫créer vos propres modèles mentaux sur la façon dont vous pouvez utiliser une bibliothèque psychique pour résoudre vos
‫propres problèmes d'apprentissage automatique.
‫Maintenant, cela étant dit.
‫Je vous verrai dans la section suivante, et nous allons mettre tout ce que nous avons appris dans la section
‫précédente sur tous ces outils que nous avons appris, nous allons les assembler et commencer à travailler
‫sur certains de nos propres projets.
‫Alors faites une pause, révisez ce que nous avons appris, consultez les ressources, consultez la
‫documentation et préparez-vous à la prochaine section.
‫On se verra là bas.