‫Video terakhir yang kita lihat bagaimana kita dapat mengumpulkan sejumlah langkah berbeda menggunakan pipeline dan sekarang juga memungkinkan untuk menggunakan pencarian grid dari
‫apa yang telah kita lihat sebelumnya, semua pencarian acak c. v dengan pipa.
‫Ada sedikit perbedaan di sini dan itu akan masuk akal setelah kita menjalankan kodenya.
‫Jadi mari kita pergi ke sini.
‫Sebenarnya, kami akan meninggalkan sedikit komentar.
‫Ini juga memungkinkan untuk menggunakan pencarian grid c. v atau pencarian acak c. v dengan pipa kami.
‫Dan sekarang ingat, tujuan menggunakan pencarian grid KVI atau randomise search slavey adalah untuk mencoba dan menemukan kumpulan parameter
‫hiper lain yang telah kita lihat mencari parameter tinggi dengan model klasifikasi.
‫Tetapi prosesnya lagi-lagi sangat mirip dengan model regresi.
‫Setelah Anda mempelajarinya selama satu detik model rendah karena fakta seberapa baik perpustakaan dirancang, Anda
‫dapat menggunakan prinsip-prinsip tersebut untuk jenis model lainnya.
‫Dan sekarang mari kita lihat bagaimana kita bisa menggunakannya.
‫TV pencarian kotak untuk menemukan parameter hiper yang lebih baik, pengaturan yang lebih baik di Progresa hutan acak kami dan semoga
‫meningkatkan sekolah ini.
‫Jadi mari kita ketik di sini, gunakan KVI pencarian grid dengan pipa regresi kami.
‫Jadi hal pertama yang pertama adalah membuat grid.
‫Jadi jaringan pipa.
‫Jadi ini akan menjadi grid parameter hyper.
‫KVI pencarian grid kami akan mencari.
‫Sekarang, perbedaan utama di sini adalah bagaimana Anda mengatur kunci kamus parameter hyper Anda.
‫Mari kita lihat satu, misalnya, lalu kita bisa membicarakannya.
‫Jadi preprocessor pada skor ini.
‫Double unskable, maaf, tidak ada double di komputer sekolah, double pada strategi sekolah, seperti apa kamu, Daniel, ada
‫banyak underscore, double underscore dan apa yang terjadi di sini.
‫Baiklah, mari kita selesaikan ini dan kemudian kita bisa melihatnya.
‫Jadi kita lihat ini, apa yang dimaksud dengan kunci ini?
‫Jadi jika kita kembali ke sini, kita melihat pipeline kita, nama langkah di pipeline ini adalah preprocessor.
‫Oke, jadi maksud Anda Anda bisa menyejajarkannya dan kemudian kami mendapat garis bawah ganda di sini.
‫Jadi, ini mengarah ke nomor yang muncul dan melihat ke dalam praprosesor kami, lalu masuk ke
‫nomor kami.
‫Oke, itu menakjubkan.
‫Masuk akal.
‫Sangat mati rasa.
‫Dan kemudian komputer menggarisbawahi strategi.
‫Jadi kita harus mengacu pada mati rasa.
‫Jadi komputer kami di sini adalah trafo numerik kami, yang juga merupakan saluran pipa yang menuju ke penabrak.
‫Oke, ya, dari situlah komputer berasal.
‫Dan kemudian gandakan strateginya.
‫Strategi.
‫Oke, jadi jika Anda menelusurinya kembali, itu akan mengatakan mencoba strategi amputasi Maine,
‫yang sekarang, dan Madian.
‫Jadi ini adalah perbedaan utama antara apa yang telah kita lihat sebelumnya dengan Grid Search Seeb dan menggunakan pencarian
‫grid c. v dengan pipa.
‫Di sinilah nama-nama itu muncul di depan semua langkah kita.
‫Anda mungkin bertanya-tanya sebelumnya apa yang dilakukan string ini di awal?
‫Jadi jika kita ingin mengakses reprocesses num step, fitur, atribut dari num komputer dan kemudian variabel strategi
‫komputer, kita harus melakukannya seperti ini.
‫Jadi mari kita melangkah mundur.
‫Jadi kita pergi preprocessor.
‫Ya.
‫Yang ini.
‫Kemudian kita naik ke sini preprocessor.
‫Ya.
‫NUM ok kemudian kita naik ke num yang merupakan transformator numerik dan kita melihat komputer.
‫Ya.
‫Dan kemudian kita akan menyesuaikan strategi.
‫OK, jadi itu parameter untuk itu.
‫Sekarang mari kita lihat bagaimana kita akan mengakses model kita.
‫Jadi kita pilih model double underscore atau shift enter lagi, dapatkan trigger senang model double di sekolah
‫dan estimasinya.
‫Jadi kami hanya membutuhkan satu sekolah di sini karena kami hanya naik satu tingkat.
‫Jadi jika kita mengakses model kita, yaitu pipeline, kita ingin mengakses model step.
‫Jadi di sinilah model DARBA dan sekolah masuk dan kami ingin memberikan perkiraan, yang akan sama
‫dengan masuk ke sini dan menekan perkiraan akhir.
‫Tapi kami tidak akan melakukannya di sana.
‫Kita bisa melakukannya di sini.
‫Kami akan melewatinya.
‫Seratus seribu.
‫Jadi sekali lagi, ini hanya masuk ke langkah model pipa kami, yang ada di sini dan lewat secara acak untuk
‫kami agresor.
‫Perkiraan adalah dua nilai ini.
‫Kemudian kita dapat melakukan hal yang sama untuk fitur lain yang telah kita lihat sebelumnya.
‫Jadi modelkan skor pada kedalaman maksimal sekolah.
‫Kemudian kita akan melewatinya.
‫Mari kita pergi tidak ada lima dan kemudian kita akan pergi model ganda pada fitur max sekolah.
‫Dan kemudian kita akan lulus ordo.
‫Sebenarnya, dan kami hanya menyimpannya sebagai satu untuk menghemat waktu pada model pencarian
‫grid, di sekolah, sampel laki-laki terbelah.
‫Akan melewati dua dan empat itu.
‫Oke, luar biasa.
‫Jadi sekarang kita sudah menyiapkan grid parameter kita.
‫Bagaimana kita menjalankan pencarian grid?
‫Jadi di sinilah kita sudah mengimpor di sini.
‫Kami telah mengimpor pencarian grid c. v dari pemilihan model.
‫Tapi dari kelengkapan atau kelengkapan, apa yang mungkin kita lakukan adalah melakukannya lagi.
‫Jadi dari model skyline, selection import, Anda tidak perlu melakukan ini jika Anda sudah melaporkannya, tapi kami hanya melakukannya agar
‫Anda bisa melihat dari mana asalnya.
‫Jadi dari pemilihan model Skyland up, import grid search c. v, G S. model, model pencarian grid,
‫pencarian grid c. v akan melewatinya.
‫Model kami, yang lagi-lagi di sini dalam bentuk pipa.
‫Kita akan melewati kisi pipa itu, yang merupakan kamus ini di sini dari parameter yang berbeda, itu akan mencari
‫dan kemudian kita akan melewatinya.
‫Ini berjalan lima hingga lima kali lipat validasi silang, satu positif, tingkat paling dua.
‫Jadi itu mencetak sedikit kemajuan bagi kami sehingga kami dapat melihat apa yang terjadi.
‫Tebak model yang cocok dan itu akan pergi X kereta Y kereta.
‫Cantik.
‫Dan ini akan melalui lima kali lipat untuk masing-masing dari 16 kandidat.
‫Jika Anda ingin menyelesaikannya, Anda dapat mengatakan dua variabel di sini kali dua kali dua.
‫Jadi itu dua kali menjadi empat kali menjadi delapan kali satu.
‫Delapan kali dua.
‫Jadi itulah enam kombinasi parameter yang berbeda.
‫Kami sedang melakukan validasi silang lima kali lipat.
‫Jadi itu akan menjadi enam kali lima, yaitu 180.
‫Jadi setelah selesai di sini, kita mendapatkan output di sini dari semua
‫versi berbeda dari parameter yang dilakukannya, dan setelah selesai, kita akan dapat mengevaluasi model pencarian grid kita menggunakan.
‫Model GFS, jadul dan lulus uji data.
‫Jadi ini adalah skor yang kami dapatkan sebelumnya tanpa pencarian grid, mereka hanya tipe dasar dari
‫parameter penyerang hutan acak.
‫Sekarang, Anda mungkin perlu cara, tergantung seberapa cepat komputer Anda, Anda mungkin perlu menunggu sebentar.
‫Jadi, inilah mengapa selalu, selalu penting untuk berhati-hati berapa banyak parameter yang
‫Anda lewati dalam CB pencarian grid karena ini akan mencari setiap kombinasi secara mendalam.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah menjeda video dan menunggu sampai model kita selesai berlatih dan kemudian melihat
‫berapa skornya.
‫Bagus sekali.
‫Jadi setelah sekitar satu menit, pencarian grid kami selesai dan kami dapat melihat bahwa jika kami mengevaluasi
‫model pencarian grid kami, itu mendapat skor poin tiga tiga tiga sekarang versus skor model asli kami nol koma satu
‫delapan dua.
‫Itu bagus -- bagus.
‫Itu hampir merupakan peningkatan ganda dengan mencari berbagai jenis parameter menggunakan pencarian grid.
‫Sekarang, kita dapat mempertahankan ini untuk parameter yang lebih berbeda, tetapi demi waktu, kita akan membiarkannya
‫di sana.
‫Sehingga.
‫Kami telah membahas banyak hal, dan jika Anda telah sampai sejauh ini, selamat, mari kita lihat apa yang telah kami
‫bahas.
‫Bergeser ke, oh, apa yang kita liput, seharusnya apa yang telah kita bahas sekarang.
‫Jadi kami telah beralih dari alur kerja siklon ujung ke ujung.
‫Kami telah melihat cara menyiapkan data.
‫Kami telah melihat bagaimana memilih algoritme perkiraan yang tepat untuk masalah kami.
‫Kami telah melihat cara menyesuaikan model, algoritme, dan menggunakannya untuk membuat prediksi pada data kami.
‫Kami telah melihat bagaimana mengevaluasi model.
‫Kami telah melihat cara meningkatkan model.
‫Kami telah melihat cara menyimpan dan memuat model terlatih.
‫Dan sekarang kami baru saja menggabungkan semuanya menggunakan pipa dan kami menyesuaikan semua yang
‫kami lakukan sebelumnya yang mengambil beberapa sel sebelumnya menjadi satu sel, satu sel dari notebook Jupiter.
‫Kami memiliki seluruh saluran kami menggunakan fungsi saluran pinjaman psikis.
‫Sekarang, jika Anda telah sampai sejauh ini, ada baiknya menempatkan diri Anda di belakang.
‫Jadi selamat.
‫Kami telah membahas banyak hal di perpustakaan cyclone, tetapi seperti yang mungkin sudah Anda duga, masih banyak lagi yang
‫masih ada di sana.
‫Tetapi dengan apa yang telah Anda pelajari sejauh ini, Anda akan dapat menerimanya.
‫Anda akan dapat melihat berbagai hal.
‫Anda harus melihat alur kerja siklon.
‫Anda akan dapat melihat masalah pembelajaran mesin yang berbeda dan pergi, oke, saya dapat menemukan bahwa saya
‫harus melakukan saya harus menyiapkan data terlebih dahulu.
‫Saya dapat melihat apakah saya dapat memilih perkiraan yang tepat atau kesepakatan garis miring untuk masalah kita.
‫Saya dapat mencoba menyesuaikan model saya dengan data dan membuat prediksi.
‫Kemudian saya dapat mencoba dan mengevaluasinya dan memperbaikinya.
‫Simpan dimuat setelah saya melakukan banyak kode yang berantakan, saya dapat mencoba menarik semuanya dan membersihkan semuanya.
‫Dan jangan khawatir, dengan menggabungkan semua ini, Anda tidak akan mempelajarinya dalam semalam.
‫Dan saya tidak berharap Anda bahkan setelah melalui semua video yang telah kita
‫bahas, itu akan membutuhkan banyak latihan.
‫Benar.
‫Dan semoga Anda dapat menggunakan sumber daya yang tersedia untuk Anda.
‫Jadi semua kode yang kami dapatkan di sini, akan tersedia di bagian sumber daya, akan tersedia di buku
‫catatan yang dapat Anda rujuk kembali.
‫Tetapi jika Anda sedang mencari tempat berikutnya yang beruntung di mana Anda ingin
‫pergi, tempat terbaik adalah dokumentasi siklon, dokumentasi siklon.
‫Jika ada sesuatu yang melekat pada Anda pada sesuatu, Anda ingin belajar sedikit lebih
‫banyak, salah satu topik yang telah kita lalui mengungkap sesuatu yang ingin Anda gali sedikit lebih dalam.
‫Mungkin Anda ingin melihat model klasifikasi yang berbeda, model regresi atau pengelompokan sesuatu yang
‫belum banyak kita lihat.
‫Buka situsnya, pelajari dokumentasinya, buka panduan pengguna dan ikuti semua kategori yang berbeda ini
‫di sini.
‫Dan lihat apakah ada topik kecil di sini yang ingin Anda baca lebih dalam.
‫Dan lagi, ini akan menjadi sedikit berlebihan untuk memulai, tetapi dengan latihan, Anda akan dapat mulai membuat
‫model mental Anda sendiri tentang bagaimana Anda dapat menggunakan perpustakaan psikis untuk memecahkan masalah pembelajaran
‫mesin Anda sendiri.
‫Sekarang, dengan itu dikatakan.
‫Sampai jumpa di bagian berikutnya, dan kita akan memasukkan semua yang telah kita pelajari di bagian
‫sebelumnya ke semua alat yang telah kita pelajari, kita akan menggabungkannya dan mulai bekerja pada
‫beberapa proyek kami sendiri.
‫Jadi, istirahatlah, perbaiki apa yang telah kita pelajari, periksa sumbernya, lihat dokumentasinya, dan
‫buat diri Anda bersemangat untuk bagian selanjutnya.
‫Aku akan melihat Anda di sana.