‫En el último video vimos cómo podemos juntar una serie de pasos diferentes usando pipeline y ahora también es posible usar la búsqueda en
‫cuadrícula de lo que hemos visto antes, toda búsqueda aleatoria c. v con una tubería.
‫Aquí hay una pequeña diferencia y tendrá sentido una vez que ejecutemos el código.
‫Así que vayamos aquí.
‫De hecho, dejaremos un pequeño comentario.
‫También es posible utilizar la búsqueda en cuadrícula c. v o búsqueda aleatoria c. v con nuestro pipeline.
‫Y ahora recuerde, el propósito de usar KVI de búsqueda en cuadrícula o esclavo de búsqueda aleatoria es intentar encontrar otro conjunto
‫de hiperparámetros que hemos visto buscando parámetros altos con un modelo de clasificación.
‫Pero el proceso nuevamente es muy similar con un modelo de regresión.
‫Una vez que lo aprenda por un segundo modelo bajo debido al hecho de qué tan bien está diseñada la
‫biblioteca, puede usar esos principios para otros tipos de modelos.
‫Y ahora veamos cómo podríamos usarlo.
‫TV de búsqueda de cuadrícula para encontrar mejores hiperparámetros, mejores configuraciones en nuestro bosque aleatorio Progresa y, con suerte,
‫mejorar esta escuela.
‫Así que escribámoslo aquí, usemos la búsqueda de cuadrícula KVI con nuestra tubería de regresión.
‫Entonces, lo primero que hay que hacer es crear una cuadrícula.
‫Entonces rejilla de tubería.
‫Así que esta será la cuadrícula de hiperparámetros.
‫Nuestra búsqueda de cuadrícula KVI va a realizar la búsqueda.
‫Ahora, la principal diferencia aquí radica en cómo configura las claves de su diccionario de hiperparámetros.
‫Veamos uno, por ejemplo, luego podemos hablar de él.
‫Así que preprocesador en este punto.
‫Doble incuestionable, lo siento, no doble en la computadora de la escuela, doble en la estrategia de la escuela, cómo podrías ser, Daniel,
‫hay muchos subrayados, dobles subrayados y lo que incluso está sucediendo aquí.
‫Bueno, terminemos con esto y luego podemos echar un vistazo.
‫Así que estamos viendo esto, ¿a qué se refiere esta clave?
‫Entonces, si volvemos aquí, miramos nuestra canalización, el nombre de este paso en la canalización es preprocesador.
‫Bien, entonces estás diciendo que puedes alinearlos y luego tenemos un guión bajo doble aquí.
‫Entonces, va a los números que vienen y echan un vistazo a nuestro preprocesador, luego va a entrar
‫en nuestros números.
‫OK, eso es asombroso.
‫Tiene sentido.
‫Tan entumecido.
‫Y luego la computadora subrayó la estrategia.
‫Entonces tenemos que referirnos a adormecer.
‫Entonces, nuestra computadora aquí es nuestro transformador numérico, que también es una tubería que va a impactador.
‫OK, sí, de ahí viene la computadora.
‫Y luego duplique la estrategia.
‫Estrategia.
‫Bien, si lo rastrea, dirá que pruebe la estrategia de amputación de Maine, que es lo
‫que es ahora, y Madian.
‫Así que esta es la principal diferencia entre lo que hemos visto antes con Grid Search Seeb y el uso de Grid
‫Search c. v con una tubería.
‫Aquí es donde entran los nombres en las cuerdas al principio de todos nuestros pasos.
‫Quizás se pregunte antes, ¿qué están haciendo estas cadenas al principio?
‫Entonces, si queremos acceder a nuestro paso numérico de reprocesos, la función, el atributo de num computadora y luego la variable
‫de estrategia de computadora, tenemos que hacerlo así.
‫Así que retrocedamos.
‫Entonces vamos preprocesador.
‫Sí.
‫Éste.
‫Luego subimos aquí preprocesador.
‫Sí.
‫NUM ok entonces subimos a num que es un transformador numérico y vemos una computadora.
‫Sí.
‫Y luego ajustaremos la estrategia.
‫Bien, esos son los parámetros para eso.
‫Ahora veamos cómo accederíamos a nuestro modelo.
‫Así que vamos al modelo de doble subrayado o al cambio de entrada de nuevo, obtenemos el doble del modelo de gatillo feliz en la
‫escuela y las estimaciones.
‫Entonces solo necesitamos una escuela aquí porque solo estamos subiendo un nivel.
‫Entonces, si accedemos a nuestro modelo, que es pipeline, queremos acceder al paso del modelo.
‫Entonces aquí es donde entra el modelo DARBA y la escuela y queremos aprobar una estimación, que sería lo
‫mismo que ingresar aquí y presionar las estimaciones finales.
‫Pero no lo haremos ahí.
‫Podemos hacerlo aquí.
‫Lo vamos a pasar.
‫Ciento mil.
‫Entonces, nuevamente, esto es solo entrar en el paso modelo de nuestra tubería, que está aquí y pasa al azar para
‫nosotros, agresor.
‫Una estimación son estos dos valores.
‫Luego, podemos hacer lo mismo con otras funciones que hemos visto antes.
‫Así que modele la puntuación en la profundidad máxima de la escuela.
‫Entonces lo vamos a pasar.
‫Vamos a ninguno cinco y luego vamos a modelar el doble en las características máximas de la escuela.
‫Y luego lo pasaremos o lo haremos.
‫En realidad, y lo mantenemos como uno para ahorrar algo de tiempo en un modelo de búsqueda de cuadrícula,
‫en una escuela, las muestras de hombres se dividen.
‫Va a pasar ese dos y cuatro.
‫Bueno, maravilloso.
‫Así que ahora tenemos configurada nuestra cuadrícula de parámetros.
‫¿Cómo ejecutaríamos la búsqueda en la cuadrícula?
‫Así que aquí es donde ya hemos importado.
‫Hemos importado la búsqueda de cuadrícula c. v de la selección del modelo.
‫Pero para completar o para completar, lo que podríamos hacer es hacerlo de nuevo.
‫Entonces, desde un modelo de horizonte, importación de selección, no necesita hacer esto si ya lo ha informado, pero lo estamos haciendo
‫para que pueda ver de dónde proviene.
‫Entonces, desde Skyland hasta la selección del modelo, importar la búsqueda de cuadrícula c. v, G. S. modelo, modelo de búsqueda de cuadrícula,
‫búsqueda de cuadrícula c. lo voy a pasar.
‫Nuestro modelo, que está nuevamente aquí en forma de tubería.
‫Vamos a pasar esa cuadrícula de tubería, que es este diccionario aquí de diferentes parámetros, va a buscar
‫y luego vamos a pasar.
‫Tiene una validación cruzada de cinco a cinco veces, una positiva, el máximo nivel de dos.
‫Así que nos muestra un poco de progreso para que podamos ver lo que está sucediendo.
‫Adivina el ajuste del modelo y se irá en tren X tren Y tren.
‫Hermosa.
‫Y entonces esto está pasando por cinco pliegues para cada uno de los 16 candidatos.
‫Si quisiera resolver eso, vaya a decir dos variables aquí multiplicado por dos por dos.
‫Entonces eso es de dos a cuatro a ocho veces uno.
‫Ocho veces dos.
‫Entonces son seis combinaciones diferentes de parámetros.
‫Estamos haciendo una validación cruzada de cinco veces.
‫Entonces va a hacer seis veces cinco, que es 180.
‫Entonces, una vez que haya terminado aquí, tenemos una salida aquí de todas las diferentes
‫versiones de los parámetros que está haciendo, y una vez que esté terminado, podremos evaluar nuestro modelo de búsqueda de cuadrícula usando.
‫Modelo GFS, de la vieja escuela y pasar los datos de la prueba.
‫Así que esta es la puntuación que obtuvimos antes sin la búsqueda en la cuadrícula, son solo el tipo de línea de base
‫de los parámetros del agresor forestal aleatorio.
‫Ahora, es posible que necesite una forma, dependiendo de qué tan rápido sea su computadora, es posible que deba esperar un
‫poco.
‫Por eso es que siempre, siempre es importante tener cuidado con la cantidad
‫de parámetros que pasó a un CB de búsqueda de cuadrícula porque buscará exhaustivamente cada combinación.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es pausar el video y esperar hasta que nuestro modelo haya terminado de entrenarse y luego ver cuál
‫es su puntaje.
‫Excelente.
‫Entonces, después de aproximadamente un minuto más o menos, nuestra búsqueda en la cuadrícula finaliza y podemos ver que si evaluamos nuestro
‫modelo de búsqueda en la cuadrícula, obtiene una puntuación de punto tres tres tres ahora frente a nuestra puntuación del modelo original de cero punto
‫uno ocho dos.
‫Eso es bastante bueno.
‫Eso es casi una mejora del doble al buscar diferentes tipos de parámetros usando una búsqueda de cuadrícula.
‫Ahora, podríamos mantener esto en funcionamiento para más parámetros diferentes, pero en aras del tiempo, lo
‫dejaremos allí.
‫Y entonces.
‫Hemos cubierto mucho, y si ha llegado hasta aquí, felicitaciones, echemos un vistazo a lo que hemos
‫cubierto.
‫Cambie a, oh, lo que estamos cubriendo, debería ser lo que hemos cubierto ahora.
‫Así que hemos ido de un extremo a otro del flujo de trabajo de ciclones.
‫Hemos visto cómo preparar los datos.
‫Hemos visto cómo elegir el algoritmo de estimaciones adecuado para nuestros problemas.
‫Hemos visto cómo ajustar modelos, algoritmos y usarlos para hacer predicciones sobre nuestros datos.
‫Hemos visto cómo evaluar modelos.
‫Hemos visto cómo mejorar los modelos.
‫Hemos visto cómo guardar y cargar modelos entrenados.
‫Y ahora acabamos de juntarlo todo usando una canalización y ajustamos todo lo que
‫hicimos antes que antes tomaba múltiples celdas en una celda, una celda de un cuaderno de Júpiter.
‫Tenemos toda nuestra cartera utilizando la función de canalización de préstamos psíquicos.
‫Ahora, si ha llegado hasta aquí, vale la pena ponerse en la parte de atrás.
‫Así que felicitaciones.
‫Hemos cubierto mucho terreno en la biblioteca de ciclones, pero como habrás adivinado, todavía
‫hay mucho más.
‫Pero con lo que ha aprendido hasta ahora, podrá asumirlo.
‫Podrás mirar cosas.
‫Ha tenido que mirar los flujos de trabajo de los ciclones.
‫Podrá ver diferentes problemas de aprendizaje automático y decir, está bien, puedo darme cuenta de que tengo
‫que hacer, primero tengo que preparar los datos.
‫Puedo ver si puedo elegir la estimación correcta o el acuerdo de barra para nuestro problema.
‫Puedo intentar ajustar mi modelo a los datos y hacer predicciones.
‫Entonces puedo intentar evaluarlo y mejorarlo.
‫Guardar cargado después de haber hecho un montón de código desordenado, puedo intentar juntarlo todo y limpiarlo todo.
‫Y no se preocupe, juntando todo esto, no es como si lo fuera a aprender de la noche a la mañana.
‫Y no espero que lo hagas, incluso después de ver todos los videos que
‫hemos cubierto, se necesitará mucha práctica.
‫Derecha.
‫Y es de esperar que pueda utilizar los recursos que están disponibles para usted.
‫Entonces, todo el código que tenemos aquí, estará disponible en la sección de recursos, estará disponible en
‫un cuaderno al que puede consultar.
‫Pero si está buscando un lugar de suerte donde quiera ir, el mejor lugar
‫es una documentación de ciclones, documentación de ciclones.
‫Si hay algo que te llama la atención sobre algo, quieres aprender un poco más,
‫uno de estos temas que hemos analizado descubrió algo en lo que quieres profundizar un poco más.
‫Tal vez desee ver diferentes modelos de clasificación, modelos de regresión o agrupar algo de lo que
‫aún no hemos visto mucho.
‫Vaya al sitio, pero conozca la documentación, vaya a la guía del usuario y recorra todas estas
‫categorías diferentes aquí.
‫Y fíjate si hay un pequeño tema aquí que quieras profundizar un poco más.
‫Y nuevamente, será un poco abrumador para empezar, pero con la práctica, podrá comenzar a crear sus
‫propios modelos mentales de cómo puede usar una biblioteca psíquica para resolver sus propios problemas
‫de aprendizaje automático.
‫Ahora, con eso dicho.
‫Nos vemos en la siguiente sección, y vamos a poner todo lo que hemos aprendido en la sección
‫anterior a todas estas herramientas que hemos aprendido, las vamos a juntar y empezar a trabajar. en
‫algunos de nuestros propios proyectos.
‫Así que tómate un descanso, revisa lo que hemos aprendido, consulta los recursos, consulta la
‫documentación y prepárate para la siguiente sección.
‫Te veré allá.