‫Welkom terug.
‫We bevinden ons nu in een geheel nieuwe sectie, wat heel, heel opwindend is, en nogmaals, we zullen onszelf
‫herinneren aan het raamwerk dat we gebruiken voor machine learning-projecten.
‫We beginnen met de probleemdefinitie.
‫We kijken welke gegevens we hebben.
‫We definiëren een evaluatiemaatstaf voor onszelf.
‫We bekijken de functies, welke moeten we modelleren?
‫We zoeken uit wat voor soort machine learning-model we gebruiken en hoe we wat experimenten uitvoeren en kijken of
‫we dingen kunnen verbeteren of iets anders kunnen proberen.
‫En nogmaals, dit is allemaal een iteratief proces.
‫En we hebben nu een paar tools gezien die we kunnen gebruiken voor ons raamwerk, dat is panda's, matplotlib numpty, maar nu
‫barst ik hier uit mijn voegen van opwinding voor deze sectie.
‫Waarom?
‫Omdat we ons gaan bezighouden met het machinaal leren van dingen, het schrijven van machine
‫learning-code.
‫En om dit te doen, gaan we Saikat leren gebruiken.
‫Nu heb je misschien een vraag.
‫Wat is zo, ik kan het nu niet leren.
‫Ik heb Escalon tussen haakjes gezet omdat je Saikat vaak door elkaar zult horen leren en leren.
‫En het is Escalon is slechts de verkorte versie van Saikat leren.
‫Dus het is goed.
‫Leer dat je ja zegt.
‫Kaylan of Sirikit leren.
‫Je kunt je voorstellen dat ze over hetzelfde praten.
‫In wezen is Saikat Learn een machine learning-bibliotheek van Python, wat betekent dat als we gegevens hebben, Saikat Learn ons helpt bij het
‫bouwen van modellen voor machine learning om voorspellingen te doen of patronen te leren binnen die gegevens
‫en vervolgens voorspellingen te doen.
‫En het implementeert ook tools om ons te helpen die voorspellingen te evalueren.
‫Zijn ze goed of zijn ze slecht?
‫Zijn ze het waard om vast te houden?
‫Kunnen we ze in onze applicatie plaatsen en daadwerkelijk gebruiken?
‫Nu, waarom Cycloon?
‫Nou, het is gebouwd op numpty en matplotlib, een paar tools die we hebben gezien.
‫Oh, en Python, natuurlijk, dat is onze favoriete taal.
‫Het heeft veel ingebouwde of ingebouwde machine learning-modellen, zoals we zullen zien.
‫Met een paar gaan we aan de slag.
‫En nu is dit belangrijk, toch?
‫Omdat mensen vaak in de war raken, denkend dat ze machinaal leren de wiskunde van binnen en van
‫buiten moeten leren voordat ze machinaal leren-modellen kunnen gaan gebruiken.
‫Maar ik kan daar dus geen samenvattingen van leren en laat ons de voordelen van machine
‫learning meteen toepassen op ons probleem door gebruik te maken van de machine learning-modellen.
‫Het is gebouwd in de bibliotheek en heeft ook methoden om dergelijke machine learning-modellen te evalueren.
‫Stel dat we er een bouwen, zoals we eerder hebben besproken over onze gegevens voor een soort probleem waar we aan
‫werken.
‫Hoe weten we of dat model daadwerkelijk iets heeft geleerd of dat we het in productie hebben genomen, kunnen we het op
‫de een of andere manier vertrouwen?
‫En even terzijde: het is een zeer goed ontworpen API en API.
‫Een ander woord voor programmeerbibliotheek die Saikat leert.
‫Waarom ga je er niet mee aan de slag als je het eenmaal in de hand hebt?
‫Er is veel, maar je zult beginnen te beseffen, oh wauw, de mensen die dit hebben gemaakt, hebben
‫er veel over nagedacht en het mooi gemaakt.
‫Dus wat gaan we dekken?
‫Nou, we hebben een paranormale leerworkflow bedacht, hoe ziet dit eruit?
‫Welnu, de eerste stap is om onze gegevens gereed te maken, en de volgende is om een model te kiezen dat bij uw probleem past.
‫En als je je afvraagt wat er hier aan de hand is met dit web van cirkels en klodders en verschillende kleuren en
‫verschillende vormen, nou, vanmorgen gaan we zien wat dat is.
‫Gewoon vasthouden.
‫Houd stevig vast.
‫Ik ben ook opgewonden.
‫En dan stap drie is dat we het model gaan passen.
‫Dus als we eenmaal een model hebben gekozen met behulp van dit webinar, gaan we dat aanpassen aan onze gegevens en in psychische lijn
‫passen is een ander woord voor een model.
‫Vind patronen in onze gegevens.
‫En als we het dan passen, zodra het patronen in de gegevens heeft gevonden, gebruiken we dat getrainde model, wat
‫een ander woord is voor een machine learning-model dat patronen in gegevens heeft gevonden om een voorspelling te doen.
‫Dan evalueren we die voorspellingen, kijken of ze de moeite waard zijn om vast te houden, of misschien niet.
‫Misschien moeten we verbeteren door te experimenteren en dat kan betekenen dat we de knoppen op sommige van onze modellen
‫moeten draaien of experimenten moeten doen.
‫En tot slot zullen we zien hoe we een getraind model kunnen opslaan en opnieuw laden, omdat het soms even kan
‫duren voordat machine learning of machine learning-modellen worden getraind.
‫En dus zou het handig zijn als we een model zouden kunnen opslaan en het dan opnieuw kunnen laden, zodat we het met
‫een collega kunnen delen of onze resultaten online kunnen delen of ons model in een soort applicatie kunnen plaatsen.
‫En we zouden niet elke keer dat u het gebruikt de patronen in gegevens hoeven te leren.
‫Dit is dus waar we mee aan de slag gaan.
‫En dan, meer specifiek, we gaan een Kittleman-workflow van begin tot eind uitvoeren.
‫En dan duiken deze stappen hier echt dieper in de stappen in die workflow die we net zagen.
‫Hier gaan we dus mee aan de slag.
‫We gaan dit eerst en vooral doornemen om mee te beginnen, en dan gaan we het opsplitsen,
‫zodat we een end-to-end hebben, zodat ik de workflow kan leren.
‫Vervolgens kijken we naar stap één, gegevens gereedmaken, voorbereiden voor gebruik met onze machine learning-modellen.
‫We zullen zien hoe we een machine learning-model kunnen kiezen voor waar we aan werken.
‫We zullen leren hoe we een model aan de gegevens kunnen aanpassen, a. k. A. leerpatronen.
‫We leren hoe we voorspellingen kunnen doen met een machine learning-model, a. k. A. met behulp van die patronen die het
‫heeft geleerd.
‫En dan leren we hoe we die voorspellingen kunnen evalueren.
‫Dus evalueren of een machine learning-model leerpatronen is die de moeite waard zijn, we zullen
‫zien hoe we genoemde voorspellingen kunnen verbeteren en dan zullen we eindelijk eindigen met het opslaan en herladen van modellen.
‫Een andere belangrijke vraag, waar kun je hulp krijgen?
‫Nou, zoals altijd, volg zo goed als je kunt met de code die in een dupatta-notebook wordt gebruikt.
‫Dus als je de code kunt schrijven, voer dan de code uit als je twijfelt.
‫Dit is onderdeel van deze stap.
‫Probeer het zelf.
‫Onthoud ons motto, voer bij twijfel de code uit als u meer wilt weten over wat een
‫bepaalde functie doet.
‫Vergeet niet op shift in tab te drukken om de string te lezen.
‫Dus als je midden in een functie zit, zullen we dit in het spel zien als we de notebook doornemen.
‫Je kunt het touwtje zien.
‫Hiermee gaat u rechtstreeks naar de documentatie.
‫Als je nog steeds vastzit, kun je ernaar zoeken.
‫En als je zoekt naar een paranormale lijnfunctie, zoals hoe je een paranormale lijnclassificatiemodel evalueert,
‫kom je waarschijnlijk bronnen tegen zoals Stack Overflow of de gebruikershandleiding.
‫En onthoud deze bronnen, de bibliotheek is enorm, dus wees geduldig met het zoeken ernaar.
‫Het duurt even voordat ik doorheb dat ik niet perfect ben.
‫Het is oké om iets op te zoeken en het zelf uit te zoeken.
‫En als je er eenmaal naar hebt gezocht, probeer het dan opnieuw als je iets vindt.
‫En als je nog steeds vastzit, is het oké om het te vragen.
‫Wees nooit bang om een vraag te stellen.
‫Dus je blinkt uit zoals ik ben.
‫Nou, als dat zo is, laten we er dan op ingaan.
‫Laten we aan de slag gaan, laten we wat machine learning-modellen bouwen en laten we ons vertrouwd maken met Saikat
‫learn.