‫Selamat datang kembali.
‫Kami berada di bagian yang benar-benar baru sekarang, yang sangat, sangat menarik, dan sekali lagi, kami akan mulai mengingatkan diri kami
‫sendiri dengan kerangka kerja yang kami gunakan untuk proyek pembelajaran mesin.
‫Kita mulai dengan definisi masalah.
‫Kami melihat data apa yang kami miliki.
‫Kami mendefinisikan metrik evaluasi untuk diri kami sendiri.
‫Kami memeriksa fitur-fiturnya, mana yang harus kami modelkan?
‫Kami mencari tahu model pembelajaran mesin seperti apa yang kami gunakan dan bagaimana kami menjalankan beberapa eksperimen dan melihat apakah
‫kami dapat meningkatkan sesuatu atau mencoba sesuatu yang lain.
‫Dan sekali lagi, semua ini adalah proses berulang.
‫Dan sekarang kita telah melihat beberapa alat yang dapat kita gunakan untuk kerangka kerja kita, yaitu pandas, matplotlib
‫numpty, tetapi sekarang saya sangat bersemangat untuk bagian ini.
‫Mengapa?
‫Karena kita akan mulai masuk ke pembelajaran mesin, menulis kode pembelajaran
‫mesin.
‫Dan untuk melakukannya, kita akan menggunakan Saikat belajar.
‫Sekarang, Anda mungkin memiliki pertanyaan.
‫Apa jadinya saya tidak bisa belajar sekarang.
‫Saya telah memasukkan tanda kurung Escalon karena Anda akan sering mendengar Saikat belajar dan belajar digunakan secara bergantian.
‫Dan itu Escalon hanyalah versi singkat dari Saikat belajar.
‫Jadi tidak apa-apa.
‫Pelajari Anda mengatakan ya.
‫Kaylan atau Sirikit belajar.
‫Anda bisa membayangkan mereka membicarakan hal yang sama.
‫Nah, pada dasarnya, Saikat Learn adalah library machine learning python, yang berarti jika kita memiliki data, Saikat learn membantu kita
‫membangun model machine learning untuk membuat prediksi atau mempelajari pola di dalam data tersebut
‫dan kemudian membuat prediksi.
‫Dan itu juga mengimplementasikan alat untuk membantu kami mengevaluasi prediksi tersebut.
‫Apakah mereka baik atau buruk?
‫Apakah mereka layak untuk dipertahankan?
‫Bisakah kita memasukkannya ke dalam aplikasi kita dan benar-benar menggunakannya?
‫Sekarang, mengapa Topan?
‫Yah, itu dibangun di atas numpty dan matplotlib, beberapa alat yang telah kita lihat.
‫Oh, dan Python, tentu saja, yang merupakan bahasa pilihan kami.
‫Ini memiliki banyak model pembelajaran mesin bawaan atau bawaan, seperti yang akan kita lihat.
‫Kami akan menangani beberapa dari mereka.
‫Dan sekarang ini penting, bukan?
‫Karena sering kali orang menjadi bingung, berpikir bahwa mereka harus mempelajari matematika secara mendalam dan
‫luar sebelum mereka dapat mulai menggunakan model pembelajaran mesin.
‫Tapi jadi saya tidak bisa belajar semacam abstrak dari itu dan memungkinkan kita menerapkan
‫manfaat pembelajaran mesin untuk masalah kita langsung dengan memanfaatkan model pembelajaran mesin.
‫Itu telah dibangun di perpustakaan dan juga memiliki metode untuk mengevaluasi model pembelajaran mesin tersebut.
‫Jadi katakanlah kita membangunnya, seperti yang kita bicarakan sebelumnya tentang data kita untuk beberapa jenis masalah yang sedang kita kerjakan.
‫Bagaimana kita tahu jika model itu benar-benar telah mempelajari sesuatu atau jika kita benar-benar memasukkannya ke dalam produksi, dapatkah
‫kita memercayainya dengan cara tertentu?
‫Dan sebagai sedikit tambahan, ini adalah API dan API yang dirancang dengan sangat baik.
‫Kata lain untuk pemrograman library itu saikat belajar.
‫Mengapa Anda tidak masuk ke dalamnya setelah Anda mendapatkannya?
‫Ada banyak hal di sana, tetapi Anda akan mulai menyadari, oh wow, orang-orang yang membuat
‫ini telah banyak memikirkannya dan membuatnya indah.
‫Jadi apa yang akan kita liput?
‫Nah, kami merancang alur kerja belajar psikis seperti apa ini?
‫Nah, langkah pertama adalah menyiapkan data kita, dan selanjutnya adalah memilih model yang sesuai dengan masalah Anda.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya apa yang terjadi di sini dengan jaringan lingkaran dan gumpalan ini dan berbagai warna dan bentuk
‫yang berbeda, pagi ini kita akan melihat apa itu.
‫Pegang erat-erat.
‫Saya juga bersemangat.
‫Dan kemudian langkah ketiga adalah kita akan menyesuaikan modelnya.
‫Jadi setelah kita memilih model menggunakan webinar ini, kita akan menyesuaikannya dengan data kita dan cocok dengan garis
‫psikis adalah kata lain untuk model.
‫Temukan pola dalam data kami.
‫Dan setelah kami menyesuaikannya, setelah menemukan pola dalam data, kami akan menggunakan model terlatih itu, yang
‫merupakan kata lain untuk model pembelajaran mesin yang telah menemukan pola dalam data untuk membuat prediksi.
‫Kemudian kami akan mengevaluasi prediksi tersebut, melihat apakah prediksi tersebut layak dipertahankan, atau mungkin tidak.
‫Mungkin kita perlu meningkatkan melalui eksperimen dan itu mungkin melibatkan memutar kenop pada beberapa model
‫kita atau melakukan eksperimen.
‫Dan terakhir, kita akan melihat cara menyimpan dan memuat ulang model terlatih, karena terkadang pembelajaran mesin atau melatih model pembelajaran
‫mesin, perlu beberapa saat bagi mereka untuk belajar.
‫Jadi akan sangat membantu jika kita bisa menyimpan model dan kemudian memuatnya kembali sehingga kita bisa membaginya dengan
‫rekan kerja atau membagikan hasil kita secara online atau memasukkan model kita ke dalam semacam aplikasi.
‫Dan kami tidak perlu mempelajari pola dalam data setiap kali Anda menggunakannya.
‫Jadi ini yang akan kami kerjakan.
‫Dan lebih khusus lagi, kita akan melakukan alur kerja Kittleman dari ujung ke ujung.
‫Dan kemudian langkah-langkah di sini benar-benar menyelam lebih dalam ke langkah-langkah dalam alur kerja yang baru saja kita lihat.
‫Jadi kita akan mulai dengan ini.
‫Kita akan pertama dan terutama, langsung saja melalui ini untuk memulai, dan kemudian kita akan memecahnya sehingga kita
‫akan memiliki ujung ke ujung sehingga saya bisa mempelajari alur kerja.
‫Kemudian kita akan melihat langkah pertama, menyiapkan data, menyiapkannya untuk digunakan dengan model pembelajaran mesin kami.
‫Kita akan melihat bagaimana memilih model pembelajaran mesin untuk apa yang sedang kita kerjakan.
‫Kita akan belajar bagaimana menyesuaikan model dengan data, a. k. sebuah. pola belajar.
‫Kita akan belajar cara membuat prediksi dengan model machine learning, a. k. sebuah. menggunakan pola-pola yang
‫dipelajari.
‫Dan kemudian kita akan belajar bagaimana mengevaluasi prediksi tersebut.
‫Jadi mengevaluasi apakah model pembelajaran mesin adalah pola pembelajaran yang bermanfaat, kita
‫akan melihat bagaimana meningkatkan prediksi tersebut dan akhirnya kita akan menyelesaikan dengan menyimpan dan memuat ulang model.
‫Pertanyaan penting lainnya, di mana Anda bisa mendapatkan bantuan?
‫Yah, seperti biasa, ikuti sebaik mungkin dengan kode yang akan diterapkan di notebook dupatta.
‫Jadi jika Anda bisa menulis kode, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Ini adalah bagian dari langkah ini.
‫Cobalah sendiri.
‫Ingat moto kami, jika ragu, jalankan kode jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang apa yang
‫dilakukan fungsi tertentu.
‫Jangan lupa tekan shift di tab untuk membaca string.
‫Jadi saat Anda berada di tengah-tengah suatu fungsi, kita akan melihat ini dalam permainan saat kita sedang membaca notebook.
‫Anda bisa melihat talinya.
‫Ini akan membawa Anda langsung ke dokumentasi.
‫Jika Anda masih buntu, Anda dapat mencarinya.
‫Dan ketika Anda mencari fungsi garis psikis seperti cara mengevaluasi model klasifikasi garis psikis, Anda
‫mungkin akan menemukan sumber daya seperti Stack Overflow atau panduan pengguna.
‫Dan ingat sumber daya ini, perpustakaannya luas, jadi bersabarlah mencarinya.
‫Butuh beberapa saat bagi saya untuk menyadari bahwa saya tidak sempurna.
‫Tidak apa-apa untuk mencari sesuatu dan dan mencoba dan mencari tahu sendiri.
‫Dan kemudian setelah Anda mencarinya, jika Anda menemukan sesuatu, coba lagi.
‫Dan jika Anda masih buntu, akhirnya, tidak apa-apa untuk bertanya.
‫Jangan pernah takut untuk bertanya.
‫Jadi Anda unggul seperti saya.
‫Nah, jika ya, mari kita masuk ke dalamnya.
‫Mari kita mulai, mari kita buat beberapa model pembelajaran mesin dan mari kita mengenal Saikat
‫belajar.