‫Willkommen zurück.
‫Wir befinden uns jetzt in einem völlig neuen Abschnitt, der sehr, sehr aufregend ist, und wir werden uns noch
‫einmal an das Framework erinnern, das wir für Machine-Learning-Projekte verwenden.
‫Wir beginnen mit der Problemdefinition.
‫Wir schauen uns an, welche Daten wir haben.
‫Wir definieren eine Bewertungsmetrik für uns.
‫Wir prüfen die Features, welche sollen wir modellieren?
‫Wir finden heraus, welche Art von Machine-Learning-Modell wir verwenden und wie wir einige Experimente durchführen und sehen, ob
‫wir Dinge verbessern oder etwas anderes ausprobieren können.
‫Und all dies ist ein iterativer Prozess.
‫Und wir haben jetzt ein paar Tools gesehen, die wir für unser Framework verwenden können, nämlich pandas, matplotlib numpty, aber jetzt platze
‫ich hier vor Aufregung für diesen Abschnitt aus allen Nähten.
‫Wieso den?
‫Weil wir anfangen werden, uns mit dem maschinellen Lernen von Dingen zu befassen, indem wir Code für maschinelles Lernen
‫schreiben.
‫Dazu verwenden wir Saikat Learn.
‫Jetzt haben Sie vielleicht eine Frage.
‫Was ist, kann ich jetzt nicht lernen.
‫Ich habe Escalon in Klammern gesetzt, weil Saikat oft synonym verwendet wird.
‫Und escalon ist nur die verkürzte Version von Saikat Learn.
‫Es ist also in Ordnung.
‫Lerne, dass du ja sagst.
‫Kaylan oder Sirikit lernen.
‫Sie können sich vorstellen, dass sie über dasselbe sprechen.
‫Nun, im Grunde ist Saikat Learn eine Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Das heißt, wenn wir über Daten verfügen, hilft uns Saikat Learn dabei,
‫Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen oder Muster innerhalb dieser Daten zu lernen
‫und dann Vorhersagen zu treffen.
‫Und es implementiert auch Tools, die uns helfen, diese Vorhersagen zu bewerten.
‫Sind sie gut oder sind sie schlecht?
‫Sind sie es wert, daran festzuhalten?
‫Könnten wir sie in unsere Anwendung aufnehmen und tatsächlich verwenden?
‫Warum Zyklon?
‫Nun, es basiert auf numpty und matplotlib, ein paar Tools, die wir gesehen haben.
‫Ach ja, und natürlich Python, das ist unsere bevorzugte Sprache.
‫Es hat viele eingebaute oder eingebaute Modelle für maschinelles Lernen, wie wir sehen werden.
‫Wir werden einige davon in die Hand nehmen.
‫Und das ist jetzt wichtig, oder?
‫Weil die Leute oft verwirrt sind, weil sie denken, dass sie Machine Learning in- und auswendig
‫lernen müssen, bevor sie mit Machine Learning-Modellen beginnen können.
‫Aber ich kann daraus keine Zusammenfassungen lernen und lässt uns die Vorteile des maschinellen Lernens
‫sofort auf unser Problem anwenden, indem wir die Modelle des maschinellen Lernens nutzen.
‫Es wurde in die Bibliothek integriert und verfügt auch über Methoden zur Bewertung solcher Modelle des maschinellen Lernens.
‫Nehmen wir an, wir bauen einen, wie wir es zuvor für unsere Daten für ein Problem beschrieben haben, an dem wir
‫arbeiten.
‫Woher wissen wir, ob dieses Modell tatsächlich etwas gelernt hat oder wenn wir es in die Produktion aufgenommen haben, können wir ihm auf
‫die eine oder andere Weise vertrauen?
‫Und nebenbei ist es eine sehr gut gestaltete API und API.
‫Ein anderes Wort für Programmierbibliothek es Saikat lernen.
‫Warum gehst du nicht darauf ein, wenn du es in die Hand genommen hast?
‫Es gibt eine Menge da, aber Sie werden feststellen, oh wow, die Leute, die das gemacht haben, haben
‫sich viele Gedanken gemacht und es schön gemacht.
‫Was werden wir also behandeln?
‫Nun, wir haben einen psychischen Lern-Workflow entwickelt, wie sieht das aus?
‫Nun, der erste Schritt besteht darin, unsere Daten vorzubereiten, und der nächste ist, ein Modell auszuwählen, das Ihrem Problem entspricht.
‫Und wenn Sie sich fragen, was hier mit diesem Netz aus Kreisen und Klecksen und verschiedenen Farben und verschiedenen Formen vor sich
‫geht, nun, heute Morgen werden wir sehen, was das ist.
‫Einfach festhalten.
‫Halt fest.
‫Ich bin auch aufgeregt.
‫Im dritten Schritt passen wir das Modell an.
‫Sobald wir uns also in diesem Webinar für ein Modell entschieden haben, werden wir es an unsere Daten anpassen und in psychische Linie
‫einpassen ist ein anderes Wort für ein Modell.
‫Finden Sie Muster in unseren Daten.
‫Und sobald wir es angepasst haben, sobald Muster in den Daten gefunden wurden, verwenden wir dieses trainierte Modell. Dies ist
‫ein anderes Wort für ein Modell für maschinelles Lernen, das Muster in Daten gefunden hat, um eine Vorhersage zu treffen.
‫Dann werden wir diese Vorhersagen auswerten und sehen, ob es sich lohnt, daran festzuhalten oder vielleicht nicht.
‫Vielleicht müssen wir uns durch Experimentieren verbessern, und das könnte das Drehen der Knöpfe an einigen unserer Modelle
‫oder das Durchführen von Experimenten beinhalten.
‫Und schließlich werden wir sehen, wie ein trainiertes Modell gespeichert und neu geladen wird, denn manchmal kann es eine Weile dauern, bis
‫Modelle für maschinelles Lernen oder maschinelles Lernen trainiert sind.
‫Daher wäre es hilfreich, wenn wir ein Modell speichern und es dann erneut laden könnten, um es mit einem
‫Kollegen zu teilen, unsere Ergebnisse online zu teilen oder unser Modell in eine Art Anwendung zu integrieren.
‫Und wir müssten nicht jedes Mal die Muster in den Daten lernen, wenn Sie sie verwenden.
‫Das ist, was wir durcharbeiten werden.
‫Und dann, genauer gesagt, werden wir einen Kittleman-Workflow für die End-to-End-Site durchführen.
‫Und dann tauchen diese Schritte hier wirklich tiefer in die Schritte in diesem Workflow ein, den wir gerade gesehen haben.
‫Also fangen wir damit an.
‫Wir werden zuallererst einfach alles direkt durchgehen, und dann werden wir es aufschlüsseln, damit wir ein
‫Ende zum Ende haben, damit ich den Arbeitsablauf lernen kann.
‫Dann sehen wir uns den ersten Schritt an, die Datenvorbereitung und die Vorbereitung für die Verwendung mit unseren Machine-Learning-Modellen.
‫Wir werden sehen, wie Sie ein Modell für maschinelles Lernen für unsere Arbeit auswählen.
‫Wir lernen, wie man ein Modell an die Daten anpasst, a. k. A. Lernmuster.
‫Wir lernen, wie Sie mit einem Modell für maschinelles Lernen Vorhersagen treffen, a. k. A. mit den gelernten
‫Mustern.
‫Und dann lernen wir, wie man diese Vorhersagen auswertet.
‫Um zu bewerten, ob ein Modell für maschinelles Lernen sinnvolle Muster lernt, werden wir
‫sehen, wie diese Vorhersagen verbessert werden können, und dann schließlich mit dem Speichern und Neuladen von Modellen fertig werden.
‫Eine weitere wichtige Frage, wo bekommt man Hilfe?
‫Nun, wie immer, folgen Sie dem Code so gut Sie können, der in einem Dupatta-Notizbuch praktisch umgesetzt wird.
‫Wenn Sie also den Code schreiben können, führen Sie ihn im Zweifelsfall aus.
‫Dies ist Teil dieses Schrittes.
‫Probieren Sie es selbst aus.
‫Denken Sie an unser Motto, wenn Sie im Zweifelsfall den Code ausführen möchten, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was
‫eine bestimmte Funktion macht.
‫Vergessen Sie nicht, die Umschalttaste in der Tabulatortaste zu drücken, um die Zeichenfolge zu lesen.
‫Wenn Sie sich also mitten in einer Funktion befinden, werden wir dies beim Durcharbeiten des Notebooks im Spiel sehen.
‫Sie können die Zeichenfolge sehen.
‫Sie gelangen direkt zur Dokumentation.
‫Wenn Sie immer noch nicht weiterkommen, können Sie danach suchen.
‫Und wenn Sie nach einer Psychic-Line-Funktion suchen, wie zum Beispiel, wie man ein Psychic-Line-Klassifizierungsmodell auswertet,
‫werden Sie wahrscheinlich auf Ressourcen wie Stack Overflow oder das Benutzerhandbuch stoßen.
‫Und denken Sie an diese Ressourcen, die Bibliothek ist riesig, also seien Sie geduldig, wenn Sie danach suchen.
‫Es dauert eine Weile, bis ich herausfinde, dass ich nicht perfekt bin.
‫Es ist in Ordnung, etwas nachzuschlagen und zu versuchen, es selbst herauszufinden.
‫Und wenn Sie etwas gefunden haben, versuchen Sie es erneut, sobald Sie danach gesucht haben.
‫Und wenn du immer noch nicht weiterkommst, kannst du endlich fragen.
‫Scheuen Sie sich nie, eine Frage zu stellen.
‫Sie zeichnen sich also aus, wie ich bin.
‫Nun, wenn ja, lassen Sie uns darauf eingehen.
‫Lassen Sie uns einige Modelle für maschinelles Lernen erstellen und uns mit Saikat-Lernen vertraut machen.