‫Bem vindo de volta.
‫Estamos em uma seção totalmente nova agora, o que é muito, muito empolgante e, mais uma vez, começaremos nos lembrando
‫da estrutura que estamos usando para projetos de aprendizado de máquina.
‫Começamos com a definição do problema.
‫Nós olhamos os dados que temos.
‫Nós definimos uma métrica de avaliação para nós mesmos.
‫Verificamos os recursos, qual deles devemos modelar?
‫Descobrimos que tipo de modelo de aprendizado de máquina usamos e como executamos alguns experimentos e ver se
‫podemos melhorar as coisas ou tentar algo diferente.
‫E, mais uma vez, tudo isso é um processo iterativo.
‫E vimos algumas ferramentas que podemos usar em nossa estrutura, que é pandas, matplotlib numpty,
‫mas agora estou explodindo de emoção aqui.
‫Porque?
‫Porque vamos começar a entrar no aprendizado de máquina das coisas, escrevendo código de aprendizado de
‫máquina.
‫E para fazer isso, vamos usar o Saikat aprender.
‫Agora, você pode ter uma pergunta.
‫O que é isso, não posso aprender agora.
‫Eu coloquei Escalon entre colchetes porque você sempre ouvirá Saikat aprender e aprender usado de forma intercambiável.
‫E é Escalon é apenas a versão abreviada de Saikat aprender.
‫Então está tudo bem.
‫Aprenda a dizer sim.
‫Kaylan ou Sirikit aprendem.
‫Você pode pensar neles falando sobre a mesma coisa.
‫Bem, fundamentalmente, Saikat Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina python, o que significa que se tivermos dados, Saikat Learn nos
‫ajuda a construir modelos de aprendizado de máquina para fazer previsões ou aprender padrões dentro desses dados
‫e então fazer previsões.
‫E também implementa ferramentas para nos ajudar a avaliar essas previsões.
‫Eles são bons ou ruins?
‫Vale a pena mantê-los?
‫Podemos colocá-los em nosso aplicativo e realmente usá-los?
‫Agora, por que Cyclone?
‫Bem, é baseado em numpty e matplotlib, algumas ferramentas que vimos.
‫Ah, e Python, é claro, que é nossa linguagem de escolha.
‫Ele tem muitos modelos de aprendizado de máquina integrados ou integrados, como veremos.
‫Vamos falar sobre alguns deles.
‫E agora isso é importante, certo?
‫Porque muitas vezes as pessoas ficam confusas, pensando que precisam aprender a matemática do aprendizado de máquina por dentro e
‫por fora antes de começar a usar modelos de aprendizado de máquina.
‫Mas não posso aprender abstrações com isso e nos permite aplicar os benefícios do aprendizado
‫de máquina ao nosso problema imediatamente, aproveitando os modelos de aprendizado de máquina.
‫Ele foi construído na biblioteca e também possui métodos para avaliar esses modelos de aprendizado de máquina.
‫Digamos que construamos um, como falamos antes em nossos dados, para algum tipo de problema no qual estamos trabalhando.
‫Como saber se esse modelo realmente aprendeu alguma coisa ou se o colocamos em produção, podemos confiar nele de
‫uma forma ou de outra?
‫E como um aparte, é uma API e uma API muito bem projetada.
‫Outra palavra para biblioteca de programação que Saikat aprende.
‫Por que você não entra nisso depois de colocar a mão na massa?
‫Tem muito lá, mas você vai começar a perceber, ah, uau, as pessoas que fizeram
‫isso pensaram muito e o tornaram bonito.
‫Então, o que vamos cobrir?
‫Bem, nós planejamos um fluxo de trabalho de aprendizado psíquico, como é isso?
‫Bem, a primeira etapa é preparar nossos dados e a próxima é escolher um modelo que se adapte ao seu problema.
‫E se você está se perguntando o que está acontecendo aqui com esta teia de círculos e manchas e cores e
‫formas diferentes, bem, esta manhã vamos ver o que é.
‫Apenas segure firme.
‫Apertar.
‫Eu também estou animado.
‫E então a etapa três é que vamos ajustar o modelo.
‫Assim, uma vez que escolhemos um modelo usando este webinar, vamos ajustá-lo aos nossos dados e ajustar a linha
‫psíquica é outra palavra para modelo.
‫Encontre padrões em nossos dados.
‫E então, uma vez que o ajustamos, uma vez que ele encontre padrões nos dados, usaremos esse modelo treinado, que
‫é outra palavra para um modelo de aprendizado de máquina que encontrou padrões nos dados para fazer uma previsão.
‫Em seguida, avaliaremos essas previsões para ver se vale a pena mantê-las ou talvez não.
‫Talvez precisemos melhorar por meio da experimentação e isso pode envolver girar os botões em alguns de
‫nossos modelos ou fazer experimentos.
‫E, finalmente, veremos como salvar e recarregar um modelo treinado, porque às vezes o aprendizado de máquina ou modelos de aprendizado de
‫máquina de treinamento podem demorar um pouco para aprender.
‫E seria útil se pudéssemos salvar um modelo e recarregá-lo para que pudéssemos compartilhá-lo com um colega
‫ou compartilhar nossos resultados online ou colocar nosso modelo em uma espécie de aplicativo.
‫E não teríamos que aprender os padrões nos dados cada vez que você os usasse.
‫Então é nisso que estaremos trabalhando.
‫E, mais especificamente, vamos fazer um fluxo de trabalho completo do site Kittleman.
‫E essas etapas aqui estão realmente mergulhando mais fundo nas etapas do fluxo de trabalho que acabamos de ver.
‫Então, vamos começar com isso.
‫Em primeiro lugar, vamos direto ao ponto para começar e, em seguida, vamos dividi-lo para que tenhamos um
‫fim a outro para que eu possa aprender o fluxo de trabalho.
‫Em seguida, veremos a etapa um, preparar os dados e prepará-los para serem usados com nossos modelos de aprendizado de máquina.
‫Veremos como escolher um modelo de aprendizado de máquina para o que estamos trabalhando.
‫Aprenderemos como ajustar um modelo aos dados, a. k. uma. padrões de aprendizagem.
‫Aprenderemos como fazer previsões com um modelo de aprendizado de máquina, a. k. uma. usando os padrões que
‫aprendeu.
‫E então aprenderemos como avaliar essas previsões.
‫Assim, avaliando se um modelo de aprendizado de máquina está aprendendo padrões
‫que valem a pena, veremos como melhorar essas previsões e, finalmente, terminaremos salvando e recarregando os modelos.
‫Outra questão importante, onde você pode obter ajuda?
‫Bem, como sempre, acompanhe o melhor que puder com o código que estará em mãos em um notebook dupatta.
‫Portanto, se você puder escrever o código, em caso de dúvida, execute o código.
‫Isso faz parte desta etapa.
‫Experimente você mesmo.
‫Lembre-se de nosso lema, em caso de dúvida, execute o código se quiser saber mais sobre o que uma função
‫específica está fazendo.
‫Não se esqueça de pressionar shift na tab para ler a string.
‫Então, quando você estiver no meio de uma função, veremos isso em jogo quando examinarmos o bloco de notas.
‫Você pode ver a corda.
‫Isso o levará direto para a documentação.
‫Se você ainda estiver travado, pode pesquisá-lo.
‫E quando você procura uma função de linha psíquica, como avaliar um modelo de classificação de
‫linha psíquica, provavelmente encontrará recursos como Stack Overflow ou o guia do usuário.
‫E lembre-se desses recursos, a biblioteca é vasta, então seja paciente ao pesquisá-la.
‫Demoro um pouco para descobrir as coisas que não sou perfeita.
‫É normal pesquisar algo e tentar descobrir por si mesmo.
‫Depois de procurá-lo, se encontrar algo, tente novamente.
‫E se você ainda estiver travado, finalmente, não há problema em perguntar.
‫Nunca tenha medo de fazer uma pergunta.
‫Então você se destaca como eu.
‫Bem, se você está, vamos entrar nisso.
‫Vamos começar a construir alguns modelos de aprendizado de máquina e nos familiarizar com o aprendizado do
‫Saikat.