‫Content de te revoir.
‫Nous sommes maintenant dans une toute nouvelle section, ce qui est très, très excitant, et encore une fois, nous commencerons par
‫nous rappeler le cadre que nous utilisons pour les projets d'apprentissage automatique.
‫Nous commençons par la définition du problème.
‫Nous regardons quelles données nous avons.
‫Nous définissons une métrique d'évaluation pour nous-mêmes.
‫Nous vérifions les fonctionnalités, laquelle devons-nous modéliser ?
‫Nous déterminons quel type de modèle d'apprentissage automatique nous utilisons et comment nous exécutons certaines expériences et voyons si
‫nous pouvons améliorer les choses ou essayer autre chose.
‫Et encore une fois, tout cela est un processus itératif.
‫Et nous avons vu quelques outils maintenant que nous pouvons utiliser pour notre framework, qui est pandas, matplotlib
‫numpty, mais maintenant je déborde d'enthousiasme pour cette section.
‫Pourquoi?
‫Parce que nous allons commencer à nous lancer dans l'apprentissage automatique des choses, en écrivant du code d'apprentissage
‫automatique.
‫Et pour ce faire, nous allons utiliser Saikat learn.
‫Maintenant, vous pourriez avoir une question.
‫Qu'est-ce que c'est que je ne peux pas apprendre maintenant.
‫J'ai mis entre parenthèses Escalon car vous entendrez souvent Saikat apprendre et apprendre utilisé de manière interchangeable.
‫Et c'est Escalon qui n'est que la version abrégée de Saikat learn.
‫Donc c'est d'accord.
‫Apprenez que vous dites oui.
‫Kaylan ou Sirikit apprennent.
‫Vous pouvez les imaginer parler de la même chose.
‫Eh bien, fondamentalement, Saikat Learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python, ce qui signifie que si nous avons des données, Saikat Learn nous
‫aide à créer des modèles d'apprentissage automatique pour faire des prédictions ou apprendre des modèles dans ces
‫données, puis faire des prédictions.
‫Et il met également en œuvre des outils pour nous aider à évaluer ces prédictions.
‫Sont-ils bons ou sont-ils mauvais ?
‫Vaut-il la peine de s'y accrocher ?
‫Pourrions-nous les mettre dans notre application et les utiliser réellement ?
‫Maintenant, pourquoi Cyclone ?
‫Eh bien, il est construit sur numpty et matplotlib, quelques outils que nous avons vus.
‫Oh, et Python, bien sûr, qui est notre langage de prédilection.
‫Il a de nombreux modèles d'apprentissage automatique intégrés ou intégrés, comme nous le verrons.
‫Nous allons mettre la main sur quelques-uns d'entre eux.
‫Et maintenant c'est important, non ?
‫Parce que la plupart du temps, les gens sont confus, pensant qu'ils doivent apprendre les mathématiques de fond en
‫comble avant de pouvoir commencer à utiliser des modèles d'apprentissage automatique.
‫Mais je ne peux donc pas apprendre une sorte d'abstrait à partir de cela et nous permet d'appliquer
‫immédiatement les avantages de l'apprentissage automatique à notre problème en tirant parti des modèles d'apprentissage automatique.
‫Il a été construit dans la bibliothèque et dispose également de méthodes pour évaluer de tels modèles d'apprentissage automatique.
‫Disons donc que nous en construisons un, comme nous en avons déjà parlé sur nos données pour une sorte de problème sur lequel nous
‫travaillons.
‫Comment savoir si ce modèle a réellement appris quelque chose ou si nous l'avons mis en production, pourrions-nous lui faire confiance
‫d'une manière ou d'une autre ?
‫Et en passant, il s'agit d'une API et d'une API très bien conçues.
‫Un autre mot pour la bibliothèque de programmation qu'il Saikat apprend.
‫Pourquoi ne vous lancez-vous pas dedans une fois que vous avez mis la main dessus ?
‫Il y en a beaucoup là-dedans, mais vous commencerez à vous rendre compte, oh wow, les gens qui l'ont
‫fait y ont beaucoup réfléchi et l'ont rendu beau.
‫Alors, qu'allons-nous couvrir?
‫Eh bien, nous avons conçu un workflow d'apprentissage psychique, à quoi cela ressemble-t-il ?
‫Eh bien, la première étape consiste à préparer nos données, et la suivante consiste à choisir un modèle adapté à votre problème.
‫Et si vous vous demandez ce qui se passe ici avec ce réseau de cercles et de gouttes et de différentes couleurs et différentes
‫formes, eh bien, ce matin, nous allons voir ce que c'est.
‫Tenez-vous bien.
‫Je suis excité aussi.
‫Et puis la troisième étape est que nous allons adapter le modèle.
‫Donc, une fois que nous avons choisi un modèle à l'aide de ce webinaire, nous allons l'adapter à nos données et s'adapter à la ligne
‫psychique est un autre mot pour un modèle.
‫Trouvez des modèles dans nos données.
‫Et puis une fois que nous l'avons ajusté, une fois qu'il a trouvé des modèles dans les données, nous utiliserons ce modèle entraîné,
‫qui est un autre mot pour un modèle d'apprentissage automatique qui a trouvé des modèles dans les données pour faire une prédiction.
‫Ensuite, nous évaluerons ces prédictions, verrons si elles valent la peine de s'y tenir, ou peut-être pas.
‫Peut-être que nous devons nous améliorer par l'expérimentation et cela pourrait impliquer de tourner les boutons sur certains de nos
‫modèles ou de faire des expériences.
‫Et puis enfin, nous verrons comment enregistrer et recharger un modèle entraîné, car parfois l'apprentissage automatique ou l'entraînement de modèles
‫d'apprentissage automatique, leur apprentissage peut prendre un certain temps.
‫Il serait donc utile que nous puissions enregistrer un modèle, puis le recharger afin de pouvoir le partager avec
‫un collègue ou partager nos résultats en ligne ou mettre notre modèle dans une sorte d'application.
‫Et nous n'aurions pas à apprendre les modèles de données à chaque fois que vous les utilisez.
‫C'est donc ce sur quoi nous allons travailler.
‫Et puis plus précisément, nous allons faire un workflow Kittleman de bout en bout sur le site.
‫Et puis ces étapes ici plongent vraiment plus profondément dans les étapes de ce flux de travail que nous venons de voir.
‫Alors on va commencer par ça.
‫Nous allons d'abord et avant tout commencer directement par cela, puis nous allons le décomposer afin que nous ayons
‫un bout à l'autre pour que je puisse apprendre le flux de travail.
‫Ensuite, nous examinerons la première étape, préparer les données, les préparer à être utilisées avec nos modèles d'apprentissage automatique.
‫Nous verrons comment choisir un modèle de machine learning pour ce sur quoi nous travaillons.
‫Nous allons apprendre à ajuster un modèle aux données, a. k. une. modèles d'apprentissage.
‫Nous allons apprendre à faire des prédictions avec un modèle d'apprentissage automatique, a. k. une. en utilisant ces modèles qu'il
‫a appris.
‫Et puis nous apprendrons comment évaluer ces prédictions.
‫Ainsi, en évaluant si un modèle d'apprentissage automatique apprend des modèles qui en valent la
‫peine, nous verrons comment améliorer lesdites prédictions, puis nous terminerons enfin par la sauvegarde et le rechargement des modèles.
‫Autre question importante, où pouvez-vous obtenir de l'aide ?
‫Eh bien, comme toujours, suivez le mieux possible avec le code qui sera mis en pratique dans un cahier dupatta.
‫Donc, si vous pouvez écrire le code, en cas de doute, exécutez le code.
‫Cela fait partie de cette étape.
‫Essayez-le par vous-même.
‫N'oubliez pas notre devise, en cas de doute, exécutez le code si vous voulez en savoir plus sur ce que
‫fait une fonction particulière.
‫N'oubliez pas d'appuyer sur la touche Maj dans la tabulation pour lire la chaîne.
‫Ainsi, lorsque vous êtes au milieu d'une fonction, nous le verrons en jeu lorsque nous parcourrons le cahier.
‫Vous pouvez voir la chaîne.
‫Cela vous mènera directement à la documentation.
‫Si vous êtes toujours bloqué, vous pouvez le rechercher.
‫Et lorsque vous recherchez une fonction de ligne psychique telle que la façon d'évaluer un modèle de classification de
‫ligne psychique, vous trouverez probablement des ressources telles que Stack Overflow ou le guide de l'utilisateur.
‫Et n'oubliez pas ces ressources, la bibliothèque est vaste, alors soyez patient avec la recherche.
‫Il me faut du temps pour comprendre que je ne suis pas parfait.
‫Il est normal de rechercher quelque chose et d'essayer de le découvrir par vous-même.
‫Et puis une fois que vous l'avez recherché, si vous trouvez quelque chose, réessayez.
‫Et si vous êtes toujours bloqué, vous pouvez enfin demander.
‫N'ayez jamais peur de poser une question.
‫Alors tu excelles comme moi.
‫Eh bien, si vous l'êtes, entrons-y.
‫Mettons la main sur la création de modèles d'apprentissage automatique et familiarisons-nous avec Saikat learn.