‫L'ultimo video in cui abbiamo visto come possiamo mettere insieme una serie di passaggi diversi usando la pipeline e ora è anche possibile utilizzare la ricerca a
‫griglia di ciò che abbiamo visto prima, tutta la ricerca randomizzata c. v con una conduttura.
‫C'è una piccola differenza qui e avrà senso una volta eseguito il codice.
‫Quindi andiamo qui.
‫In realtà, lasceremo un piccolo commento.
‫È anche possibile utilizzare la ricerca a griglia c. v o ricerca casuale c. v con la nostra pipeline.
‫E ora ricorda, lo scopo dell'utilizzo di KVI di ricerca della griglia o della schiavitù di ricerca casuale è cercare di trovare un altro
‫set di parametri iper che abbiamo visto cercando parametri elevati con un modello di classificazione.
‫Ma il processo è ancora molto simile con un modello di regressione.
‫Una volta che l'hai imparato per un secondo modello basso a causa di quanto bene è progettata la
‫libreria, puoi usare quei principi per altri tipi di modelli.
‫E ora vediamo come potremmo usarlo.
‫Griglia di ricerca TV per trovare parametri iper migliori, impostazioni migliori sulla nostra foresta casuale Progresa e, si spera,
‫migliorare questa scuola.
‫Quindi scriviamolo qui, usa la ricerca della griglia KVI con la nostra pipeline di regressione.
‫Quindi la prima cosa da fare è creare una griglia.
‫Quindi griglia di tubi.
‫Quindi questa sarà la griglia degli iper parametri.
‫La nostra ricerca sulla griglia KVI sta per cercare.
‫Ora, la differenza principale qui sta nel modo in cui imposti le chiavi del tuo dizionario dei parametri iper.
‫Vediamone uno, per esempio, poi ne possiamo parlare.
‫Quindi preprocessore su questo punteggio.
‫Doppio impercettibile, scusa, nessun doppio sul computer della scuola, doppio sulla strategia della scuola, come potresti essere, Daniel, ci sono un
‫sacco di sottolineature, doppie sottolineature e quello che sta succedendo anche qui.
‫Bene, finiamola e poi possiamo dare un'occhiata.
‫Quindi stiamo dando un'occhiata a questo, a cosa si riferisce questa chiave?
‫Quindi, se torniamo qui, guardiamo alla nostra pipeline, il nome di questo passaggio nella pipeline è preprocessore.
‫OK, quindi stai dicendo che puoi allinearli e poi abbiamo un doppio trattino basso qui.
‫Quindi va ai numeri che escono e danno un'occhiata al nostro preprocessore, poi entrerà nei
‫nostri numeri.
‫OK, è sbalorditivo.
‫Ha senso.
‫Così intorpidito.
‫E poi la strategia di sottolineatura del computer.
‫Quindi dobbiamo fare riferimento a insensibile.
‫Quindi il nostro computer qui è il nostro trasformatore numerico, che è anche una conduttura che va all'impattatore.
‫OK, sì, è da lì che viene il computer.
‫E poi raddoppiare la strategia.
‫Strategia.
‫Ok, quindi se lo fai risalire, dirà di provare la strategia di amputazione del Maine, che è quella
‫che è ora, e di Madian.
‫Quindi questa è la differenza principale tra ciò che abbiamo visto prima con Grid Search Seeb e l'utilizzo della ricerca con
‫griglia c. v con una conduttura.
‫È qui che i nomi entrano nelle stringhe davanti a tutti i nostri passi.
‫Ti starai chiedendo prima cosa stanno facendo queste corde all'inizio?
‫Quindi, se vogliamo accedere al nostro passo num rielabora, alla funzione, all'attributo di num computer e quindi alla variabile di
‫strategia del computer, dobbiamo farlo in questo modo.
‫Quindi facciamo un passo indietro.
‫Quindi andiamo al preprocessore.
‫Sì.
‫Questo.
‫Poi saliamo qui preprocessore.
‫Sì.
‫NUM ok allora andiamo su num che è un trasformatore numerico e vediamo un computer.
‫Sì.
‫E poi adegueremo la strategia.
‫OK, quindi questi sono i parametri per quello.
‫Ora vediamo come accederemo al nostro modello.
‫Quindi andiamo modello double underscore o shift enter di nuovo, otteniamo trigger happy model double sulla scuola
‫e stime.
‫Quindi abbiamo solo bisogno di una scuola qui perché stiamo salendo solo di un livello.
‫Quindi, se accediamo al nostro modello, che è la pipeline, vogliamo accedere al passaggio del modello.
‫Quindi è qui che entrano in gioco il modello DARBA e la scuola e vogliamo passare una stima, che
‫sarebbe come entrare qui e premere le stime finali.
‫Ma non lo faremo lì.
‫Possiamo farlo qui.
‫Lo passeremo.
‫Centomila.
‫Quindi, di nuovo, questo è solo entrare nella fase del modello della nostra pipeline, che è qui e passa casualmente per
‫noi aggressori.
‫Una stima sono questi due valori.
‫Quindi possiamo fare lo stesso per altre funzionalità che abbiamo visto prima.
‫Quindi modella il punteggio sulla profondità massima della scuola.
‫Allora lo passeremo.
‫Andiamo nessuno cinque e poi faremo doppio modello sulle caratteristiche del massimo della scuola.
‫E poi lo passeremo ordo.
‫In realtà, e lo teniamo così com'è per risparmiare un po' di tempo su un modello di ricerca a griglia,
‫su una scuola, i campioni di uomini si dividono.
‫Passerò quel due più quattro.
‫Ok, meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo impostato la nostra griglia dei parametri.
‫Come eseguiremmo la ricerca nella griglia?
‫Quindi è qui che abbiamo già importato qui.
‫Abbiamo importato la ricerca nella griglia c. v dalla selezione del modello.
‫Ma per completezza o per completezza, quello che potremmo fare è rifarlo.
‫Quindi da un modello di skyline, importazione della selezione, non è necessario farlo se l'hai già segnalato, ma lo stiamo solo facendo in
‫modo che tu possa vedere da dove viene.
‫Quindi da Skyland in su la selezione del modello, importa la ricerca della griglia c. v, g. S. modello, modello di ricerca della griglia,
‫ricerca della griglia c. v andando a passarlo.
‫Il nostro modello, che è di nuovo qui sotto forma di pipeline.
‫Passeremo quella griglia di tubi, che è questo dizionario qui di parametri diversi, cercherà
‫e poi passeremo.
‫Va da cinque a cinque volte la convalida incrociata, una positiva, il livello più alto di due.
‫Quindi stampa un po' di progressi per noi così possiamo vedere cosa sta succedendo.
‫Indovina il modello in forma e andrà X treno Y treno.
‫Bellissimo.
‫E quindi questo sta attraversando cinque pieghe per ciascuno dei 16 candidati.
‫Se vuoi risolverlo, vai a dire due variabili qui per due per due.
‫Quindi da due a quattro volte a otto volte uno.
‫Otto per due.
‫Quindi ci sono sei diverse combinazioni di parametri.
‫Stiamo eseguendo una convalida incrociata di cinque volte.
‫Quindi farà sei per cinque, che fa 180.
‫Quindi, una volta terminato qui, abbiamo un output qui di tutte le diverse versioni
‫dei parametri che sta facendo e, una volta terminato, saremo in grado di valutare il nostro modello di ricerca della griglia utilizzando.
‫Modello GFS, vecchia scuola e supera i dati del test.
‫Quindi questo è il punteggio che abbiamo ottenuto prima senza la ricerca nella griglia, sono solo il tipo di parametro di base
‫di un aggressore casuale della foresta.
‫Ora, potresti aver bisogno di un modo, a seconda della velocità del tuo computer, potresti dover aspettare un
‫po'.
‫Ecco perché è sempre, sempre importante fare attenzione a quanti parametri hai
‫passato a una griglia di ricerca CB perché cercherà in modo esauriente ogni singola combinazione.
‫Quindi quello che potremmo fare è mettere in pausa il video e aspettare che il nostro modello abbia terminato l'addestramento e poi vedere qual è
‫il suo punteggio.
‫Eccellente.
‫Quindi, dopo circa un minuto, la nostra ricerca sulla griglia è terminata e possiamo vedere che se valutiamo il nostro
‫modello di ricerca sulla griglia, ottiene un punteggio di tre tre tre ora rispetto al punteggio del modello originale di zero virgola uno
‫otto due.
‫È piuttosto buono.
‫Questo è quasi un miglioramento di double cercando diversi tipi di parametri utilizzando una ricerca a griglia.
‫Ora, potremmo continuare così per parametri più diversi, ma per motivi di tempo, lo
‫lasceremo lì.
‫E così.
‫Abbiamo parlato molto e se sei arrivato fino a questo punto, congratulazioni, diamo un'occhiata a cosa abbiamo
‫coperto.
‫Passa a, oh, quello che stiamo coprendo, dovrebbe essere quello che abbiamo coperto ora.
‫Quindi siamo passati da un flusso di lavoro ciclonico end-to-end.
‫Abbiamo visto come preparare i dati.
‫Abbiamo visto come scegliere il giusto algoritmo di stima per i nostri problemi.
‫Abbiamo visto come adattare modelli, algoritmi e usarli per fare previsioni sui nostri dati.
‫Abbiamo visto come valutare i modelli.
‫Abbiamo visto come migliorare i modelli.
‫Abbiamo visto come salvare e caricare i modelli addestrati.
‫E ora abbiamo appena messo insieme tutto usando una pipeline e abbiamo inserito tutto ciò
‫che abbiamo fatto prima che richiedeva più celle prima in una cella, una cella di un notebook Jupiter.
‫Abbiamo tutta la nostra pipeline che utilizza la funzione di pipeline dei prestiti psichici.
‫Ora, se sei arrivato fino a questo punto, vale la pena metterti sulla schiena.
‫Quindi congratulazioni.
‫Abbiamo coperto molto terreno nella biblioteca dei cicloni, ma come avrai intuito, ce ne sono ancora
‫molti altri ancora lì.
‫Ma con quello che hai imparato finora, sarai in grado di affrontarlo.
‫Sarai in grado di guardare le cose.
‫Hai dovuto guardare i flussi di lavoro ciclone.
‫Sarai in grado di esaminare diversi problemi di apprendimento automatico e dire, ok, posso capire che
‫devo fare prima che i dati siano pronti.
‫Posso vedere se posso scegliere la giusta stima o l'accordo slash per il nostro problema.
‫Posso provare ad adattare il mio modello ai dati e fare previsioni.
‫Poi posso provare a valutarlo e migliorarlo.
‫Salva caricato dopo aver fatto un sacco di codice disordinato, posso provare a riunirlo e ripulirlo tutto.
‫E non preoccuparti, mettendo insieme tutto questo, non è che lo imparerai da un giorno all'altro.
‫E non mi aspetto che anche dopo aver passato in rassegna tutti i video di
‫cui abbiamo parlato, ci vorrà molta pratica.
‫Destra.
‫E si spera che tu possa usare le risorse che sono a tua disposizione.
‫Quindi tutto il codice che abbiamo qui, sarà disponibile nella sezione delle risorse, sarà disponibile in un
‫taccuino a cui puoi fare riferimento.
‫Ma se stai cercando un posto vicino alla fortuna dove vuoi andare, il posto
‫migliore è una documentazione del ciclone, documentazione del ciclone.
‫Se c'è qualcosa che ti colpisce su qualcosa, vuoi imparare un po' di
‫più, uno di questi argomenti che abbiamo affrontato ha scoperto qualcosa che vuoi approfondire un po'.
‫Forse vuoi esaminare diversi modelli di classificazione, modelli di regressione o raggruppare qualcosa di cui
‫non abbiamo ancora visto molto.
‫Vai al sito, ma impara la documentazione, vai alla guida per l'utente e passa attraverso tutte queste
‫diverse categorie qui.
‫E vedi se c'è un piccolo argomento qui che vuoi approfondire un po'.
‫E ancora, sarà un po' travolgente per cominciare, ma con la pratica, sarai in grado di iniziare a creare
‫i tuoi modelli mentali di come puoi usare una libreria psichica per risolvere i tuoi problemi
‫di apprendimento automatico.
‫Ora, detto questo.
‫Ci vediamo nella prossima sezione, e metteremo tutto ciò che abbiamo imparato nella sezione precedente a
‫tutti questi strumenti che abbiamo imparato, li metteremo insieme e inizieremo a lavorare su
‫alcuni dei nostri progetti.
‫Quindi prenditi una pausa, rivedi ciò che abbiamo imparato, controlla le risorse, controlla
‫la documentazione e preparati alla prossima sezione.
‫Ci vediamo lì.