‫Bienvenido de nuevo.
‫Estamos en una sección totalmente nueva ahora, lo cual es muy, muy emocionante, y una vez más, comenzaremos recordándonos
‫el marco que estamos usando para proyectos de aprendizaje automático.
‫Comenzamos con la definición del problema.
‫Observamos qué datos tenemos.
‫Definimos una métrica de evaluación para nosotros mismos.
‫Echamos un vistazo a las características, ¿cuál deberíamos modelar?
‫Averiguamos qué tipo de modelo de aprendizaje automático usamos y cómo ejecutamos algunos experimentos y vemos si
‫podemos mejorar las cosas o probar algo más.
‫Y una vez más, todo esto es un proceso iterativo.
‫Y ahora hemos visto algunas herramientas que podemos usar para nuestro marco, que es pandas, matplotlib numpty, pero ahora estoy
‫a punto de reventar de entusiasmo por esta sección.
‫¿Por qué?
‫Porque vamos a empezar a adentrarnos en el aprendizaje automático de las cosas, escribiendo código de aprendizaje
‫automático.
‫Y para hacerlo, usaremos Saikat Learn.
‫Ahora, puede que tengas una pregunta.
‫Qué es lo que no puedo aprender ahora.
‫He puesto entre paréntesis Escalon porque a menudo oirás a Saikat aprender y aprender de forma intercambiable.
‫Y es Escalon es solo la versión abreviada de Saikat learn.
‫Entonces está bien.
‫Aprenda a decir que sí.
‫Kaylan o Sirikit aprenden.
‫Puedes pensar en ellos hablando de lo mismo.
‫Bueno, fundamentalmente, Saikat Learn es una biblioteca de aprendizaje automático de Python, lo que significa que si tenemos datos, Saikat Learn nos
‫ayuda a construir modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones o aprender patrones dentro de esos datos
‫y luego hacer predicciones.
‫Y también implementa herramientas para ayudarnos a evaluar esas predicciones.
‫¿Son buenos o malos?
‫¿Vale la pena aferrarse a ellos?
‫¿Podríamos ponerlos en nuestra aplicación y realmente usarlos?
‫Ahora, ¿por qué Cyclone?
‫Bueno, está construido sobre numpty y matplotlib, un par de herramientas que hemos visto.
‫Ah, y Python, por supuesto, que es nuestro idioma preferido.
‫Tiene muchos modelos de aprendizaje automático integrados o integrados, como veremos.
‫Nos pondremos manos a la obra con algunos de ellos.
‫Y ahora esto es importante, ¿verdad?
‫Debido a que muchas veces las personas se confunden, piensan que tienen que aprender el aprendizaje automático de las matemáticas por dentro
‫y por fuera antes de poder comenzar a usar modelos de aprendizaje automático.
‫Pero, por lo tanto, no puedo aprender resúmenes de eso y nos permite aplicar los beneficios
‫del aprendizaje automático a nuestro problema de inmediato aprovechando los modelos de aprendizaje automático.
‫Se ha construido en la biblioteca y también tiene métodos para evaluar dichos modelos de aprendizaje automático.
‫Entonces, digamos que construimos uno, como hablamos antes con nuestros datos para algún tipo de problema en el que estamos
‫trabajando.
‫¿Cómo sabemos si ese modelo realmente ha aprendido algo o si lo pusimos en producción, podríamos confiar en él
‫de una forma u otra?
‫Y como un poco al margen, es una API y una API muy bien diseñadas.
‫Otra palabra para la biblioteca de programación que Saikat aprende.
‫¿Por qué no te metes en él una vez que lo tienes en tus manos?
‫Hay muchas cosas ahí, pero empezarás a darte cuenta, oh, vaya, las personas que han hecho esto han
‫pensado mucho en ello y lo han hecho hermoso.
‫Entonces, ¿qué vamos a cubrir?
‫Bueno, ideamos un flujo de trabajo de aprendizaje psíquico como ¿cómo se ve esto?
‫Bueno, el primer paso es preparar nuestros datos y el siguiente es elegir un modelo que se adapte a su problema.
‫Y si te estás preguntando qué está pasando aquí con esta red de círculos y manchas y diferentes colores y diferentes
‫formas, bueno, esta mañana vamos a ver qué es eso.
‫Solo agárrate fuerte.
‫Agárrate fuerte.
‫Yo también estoy emocionado.
‫Y luego, el tercer paso es ajustar el modelo.
‫Entonces, una vez que hayamos elegido un modelo usando este seminario web, lo ajustaremos a nuestros datos y la línea
‫psíquica es otra palabra para un modelo.
‫Encuentra patrones dentro de nuestros datos.
‫Y luego, una vez que lo ajustamos, una vez que encuentre patrones dentro de los datos, usaremos ese modelo entrenado, que
‫es otra palabra para un modelo de aprendizaje automático que ha encontrado patrones en los datos para hacer una predicción.
‫Luego evaluaremos esas predicciones, veremos si vale la pena aferrarse a ellas, o tal vez no.
‫Tal vez necesitemos mejorar a través de la experimentación y eso podría implicar girar las perillas de algunos
‫de nuestros modelos o hacer experimentos.
‫Y luego, finalmente, veremos cómo guardar y volver a cargar un modelo entrenado, porque a veces el aprendizaje automático o los modelos
‫de aprendizaje automático pueden tardar un tiempo en aprender.
‫Por lo tanto, sería útil si pudiéramos guardar un modelo y luego volver a cargarlo para poder compartirlo con
‫un colega o compartir nuestros resultados en línea o poner nuestro modelo en una especie de aplicación.
‫Y no tendríamos que aprender los patrones en los datos cada vez que los use.
‫Así que esto es en lo que estaremos trabajando.
‫Y luego, más específicamente, vamos a hacer un flujo de trabajo de Kittleman de extremo a extremo.
‫Y luego, estos pasos aquí son realmente profundizar en los pasos de ese flujo de trabajo que acabamos de ver.
‫Entonces, comenzaremos con esto.
‫Primero y más importante, vamos a ir directamente a través de esto para empezar, y luego lo vamos a desglosar para
‫que tengamos un extremo a otro para que pueda aprender el flujo de trabajo.
‫Luego, veremos el paso uno, preparar los datos y prepararlos para usarlos con nuestros modelos de aprendizaje automático.
‫Veremos cómo elegir un modelo de aprendizaje automático para lo que estamos trabajando.
‫Aprenderemos cómo ajustar un modelo a los datos, a. k. una. patrones de aprendizaje.
‫Aprenderemos a hacer predicciones con un modelo de aprendizaje automático, a. k. una. usando esos patrones que ha
‫aprendido.
‫Y luego aprenderemos a evaluar esas predicciones.
‫Entonces, evaluando si un modelo de aprendizaje automático está aprendiendo patrones que valen
‫la pena, veremos cómo mejorar dichas predicciones y finalmente terminaremos guardando y volviendo a cargar los modelos.
‫Otra pregunta importante, ¿dónde puede obtener ayuda?
‫Bueno, como siempre, siga lo mejor que pueda con el código que se pondrá en práctica en un cuaderno dupatta.
‫Entonces, si puede escribir el código, en caso de duda, ejecútelo.
‫Esto es parte de este paso.
‫Pruébelo usted mismo.
‫Recuerde nuestro lema, en caso de duda, ejecute el código si desea obtener más información sobre lo que está haciendo
‫una función en particular.
‫No olvide presionar Mayús en la pestaña para leer la cadena.
‫Entonces, cuando esté en medio de una función, lo veremos en juego cuando revisemos el cuaderno.
‫Puedes ver la cadena.
‫Esto lo llevará directamente a la documentación.
‫Si todavía está atascado, puede buscarlo.
‫Y cuando busque una función de línea psíquica, como cómo evaluar un modelo de clasificación de
‫línea psíquica, probablemente encontrará recursos como Stack Overflow o la guía del usuario.
‫Y recuerde estos recursos, la biblioteca es enorme, así que tenga paciencia al buscarla.
‫Me toma un tiempo darme cuenta de que no soy perfecto.
‫Está bien buscar algo e intentar averiguarlo por sí mismo.
‫Y luego, una vez que lo haya buscado, si encuentra algo, vuelva a intentarlo.
‫Y si todavía está atascado, finalmente, está bien preguntar.
‫Nunca tenga miedo de hacer una pregunta.
‫Así que sobresale como soy.
‫Bueno, si es así, entremos en ello.
‫Pongámonos manos a la obra, construyamos algunos modelos de aprendizaje automático y familiaricémonos con el aprendizaje de
‫Saikat.