‫Ben tornato.
‫Siamo in una sezione completamente nuova ora, il che è molto, molto eccitante e, ancora una volta, inizieremo a ricordare a noi
‫stessi il framework che stiamo utilizzando per i progetti di apprendimento automatico.
‫Iniziamo con la definizione del problema.
‫Guardiamo quali dati abbiamo.
‫Definiamo una metrica di valutazione per noi stessi.
‫Controlliamo le caratteristiche, quale dovremmo modellare?
‫Scopriamo che tipo di modello di apprendimento automatico utilizziamo e come eseguiamo alcuni esperimenti e vediamo
‫se possiamo migliorare le cose o provare qualcos'altro.
‫E ancora una volta, tutto questo è un processo iterativo.
‫E abbiamo visto alcuni strumenti ora che possiamo usare per il nostro framework, che è pandas, matplotlib numpty, ma
‫ora sto scoppiando qui con entusiasmo per questa sezione.
‫Come mai?
‫Perché inizieremo ad entrare nell'apprendimento automatico delle cose, scrivendo codice di apprendimento
‫automatico.
‫E per farlo, utilizzeremo Saikat Learn.
‫Ora potresti avere una domanda.
‫Che cosa è così non posso imparare ora.
‫Ho messo tra parentesi Escalon perché sentirai spesso Saikat imparare e imparare usati in modo intercambiabile.
‫Ed è Escalon è solo la versione abbreviata di Saikat imparare.
‫Così è ok.
‫Impara a dire di sì.
‫Kaylan o Sirikit imparano.
‫Puoi pensare che parlino della stessa cosa.
‫Bene, fondamentalmente Saikat Learn è una libreria di apprendimento automatico Python, il che significa che se disponiamo di dati, Saikat Learn ci
‫aiuta a costruire modelli di apprendimento automatico per fare previsioni o apprendere modelli all'interno di quei dati
‫e quindi fare previsioni.
‫E implementa anche strumenti per aiutarci a valutare tali previsioni.
‫Sono buoni o sono cattivi?
‫Vale la pena tenerli?
‫Potremmo inserirli nella nostra applicazione e utilizzarli effettivamente?
‫Ora, perché Cyclone?
‫Bene, è basato su numpty e matplotlib, un paio di strumenti che abbiamo visto.
‫Oh, e Python, ovviamente, che è il nostro linguaggio preferito.
‫Ha molti modelli di machine learning incorporati o incorporati, come vedremo.
‫Ne metteremo le mani su alcuni.
‫E ora questo è importante, giusto?
‫Perché molte volte le persone si confondono, pensando di dover imparare la matematica dentro e fuori dall'apprendimento automatico
‫prima di poter iniziare a utilizzare i modelli di apprendimento automatico.
‫Ma quindi non posso imparare una sorta di abstract da questo e ci consente di applicare
‫immediatamente i vantaggi dell'apprendimento automatico al nostro problema sfruttando i modelli di apprendimento automatico.
‫È stato creato nella libreria e dispone anche di metodi per valutare tali modelli di apprendimento automatico.
‫Quindi diciamo che ne costruiamo uno, come abbiamo detto prima sui nostri dati per una sorta di problema su cui stiamo
‫lavorando.
‫Come facciamo a sapere se quel modello ha effettivamente imparato qualcosa o se l'abbiamo messo in produzione, possiamo fidarci di lui
‫in un modo o nell'altro?
‫E per inciso, è un'API e un'API molto ben progettate.
‫Un'altra parola per la libreria di programmazione che Saikat impara.
‫Perché non ti ci metti una volta che ci metti le mani sopra?
‫C'è molto lì, ma inizierai a capire, oh wow, le persone che hanno realizzato questo ci
‫hanno pensato molto e l'hanno reso bello.
‫Quindi cosa copriremo?
‫Bene, abbiamo ideato un flusso di lavoro di apprendimento psichico come dovrebbe essere?
‫Bene, il primo passo è preparare i nostri dati e il prossimo è scegliere un modello adatto al tuo problema.
‫E se vi state chiedendo cosa sta succedendo qui con questa rete di cerchi e macchie e colori diversi e
‫forme diverse, beh, stamattina vedremo di cosa si tratta.
‫Tieni duro.
‫Sono emozionato anch'io.
‫E poi il terzo passaggio è che adatteremo il modello.
‫Quindi, una volta scelto un modello utilizzando questo webinar, lo adatteremo ai nostri dati e inseriremo la linea psichica
‫è un'altra parola per un modello.
‫Trova modelli all'interno dei nostri dati.
‫E poi, una volta adattato, una volta trovati i modelli all'interno dei dati, useremo quel modello addestrato, che è
‫un'altra parola per un modello di apprendimento automatico che ha trovato modelli nei dati per fare una previsione.
‫Poi valuteremo quelle previsioni, vedremo se vale la pena tenerle, o forse no.
‫Forse abbiamo bisogno di migliorare attraverso la sperimentazione e questo potrebbe comportare girare le manopole su alcuni dei
‫nostri modelli o fare esperimenti.
‫Infine, vedremo come salvare e ricaricare un modello addestrato, perché a volte l'apprendimento automatico o l'addestramento di modelli di
‫apprendimento automatico può richiedere del tempo per l'apprendimento.
‫E quindi sarebbe utile se potessimo salvare un modello e poi ricaricarlo in modo da poterlo condividere con un
‫collega o condividere i nostri risultati online o inserire il nostro modello in una sorta di applicazione.
‫E non dovremmo imparare i modelli nei dati ogni volta che li usi.
‫Quindi questo è ciò su cui lavoreremo.
‫E poi, più specificamente, faremo un flusso di lavoro Kittleman end-to-end.
‫E poi questi passaggi qui stanno davvero approfondendo i passaggi in quel flusso di lavoro che abbiamo appena visto.
‫Quindi inizieremo con questo.
‫Per prima cosa, andremo direttamente attraverso questo per cominciare, e poi lo scomporremo in modo da avere un'estremità
‫per finire in modo che io possa imparare il flusso di lavoro.
‫Quindi esamineremo il primo passaggio, preparare i dati, prepararli per essere utilizzati con i nostri modelli di apprendimento automatico.
‫Vedremo come scegliere un modello di machine learning per ciò su cui stiamo lavorando.
‫Impareremo come adattare un modello ai dati, a. K. un. modelli di apprendimento.
‫Impareremo come fare previsioni con un modello di machine learning, a. K. un. usando quei modelli che ha
‫imparato.
‫E poi impareremo come valutare quelle previsioni.
‫Quindi, valutando se un modello di machine learning sta imparando modelli che valgono la
‫pena, vedremo come migliorare tali previsioni e poi finiremo finalmente con il salvataggio e il ricaricamento dei modelli.
‫Un'altra domanda importante, dove puoi ottenere aiuto?
‫Bene, come sempre, segui nel miglior modo possibile il codice che andrà avanti con le mani in un taccuino dupatta.
‫Quindi, se puoi scrivere il codice, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Questo fa parte di questo passaggio.
‫Provalo tu stesso.
‫Ricorda il nostro motto, in caso di dubbio, esegui il codice se vuoi saperne di più su cosa sta facendo
‫una particolare funzione.
‫Non dimenticare di premere shift in tab per leggere la stringa.
‫Quindi, quando sei nel mezzo di una funzione, lo vedremo in gioco quando esamineremo il taccuino.
‫Puoi vedere la stringa.
‫Questo ti porterà direttamente alla documentazione.
‫Se sei ancora bloccato, puoi cercarlo.
‫E quando cerchi una funzione di linea psichica come come valutare un modello di classificazione della
‫linea psichica, probabilmente troverai risorse come Stack Overflow o la guida per l'utente.
‫E ricorda queste risorse, la biblioteca è vasta, quindi sii paziente nel cercarla.
‫Mi ci vuole un po' per capire che non sono perfetto.
‫Va bene cercare qualcosa e provare a capirlo da soli.
‫E poi, una volta che l'hai cercato, se trovi qualcosa, riprova.
‫E se sei ancora bloccato, finalmente, puoi chiedere.
‫Non aver mai paura di fare una domanda.
‫Quindi eccelli come me.
‫Bene, se lo sei, entriamo nel merito.
‫Mettiamo le mani su, costruiamo alcuni modelli di apprendimento automatico e prendiamo confidenza con Saikat
‫learn.