‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ตอนนี้เราอยู่ในส่วนใหม่ทั้งหมด ซึ่งน่าตื่นเต้นมาก
‫และอีกครั้ง เราจะเริ่มเตือนตัวเองด้วยกรอบงานที่เราใช้สำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เราเริ่มต้นด้วยการกำหนดปัญหา
‫เราดูข้อมูลที่เรามี
‫เรากำหนดตัวชี้วัดการประเมินสำหรับตัวเราเอง
‫เราตรวจสอบคุณสมบัติ
‫เราควรเป็นแบบอย่างไหนดี?
‫เราค้นหาว่าเราใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องประเภทใด จากนั้นจึงทำการทดลองเพื่อดูว่าเราสามารถปรับปรุงสิ่งต่างๆ
‫หรือลองทำอย่างอื่นได้หรือไม่
‫และอีกครั้ง ทั้งหมดนี้เป็นกระบวนการแบบวนซ้ำ
‫และตอนนี้เราได้เห็นเครื่องมือสองสามอย่างที่เราสามารถใช้สำหรับเฟรมเวิร์กของเรา ซึ่งก็คือ pandas map pop lib num pi
‫แต่ตอนนี้ ฉันกำลังตื่นเต้นกับส่วน Y นี้มาก เพราะเรากำลังจะเริ่มเข้าสู่เครื่อง
‫เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ การเขียนโค้ดแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราจะใช้ชุดการเรียนรู้ CI
‫ตอนนี้คุณอาจมีคำถามว่า socket learn คืออะไร?
‫ตอนนี้ฉันได้ใส่วงเล็บลงในวงเล็บแล้วถามเรียนรู้เพราะคุณมักจะได้ยินการเรียนรู้กายสิทธิ์และการเรียนรู้ขนาดที่ใช้แทนกันได้และเป็นการเรียนรู้แบบสเกลาร์
‫มันเป็นเพียงรุ่นสั้นของการเรียนรู้กายสิทธิ์
‫ดังนั้นขอให้เรียนรู้
‫หากคุณเห็น Skyline หรือ Psychic Learn คุณสามารถคิดว่าพวกเขาพูดถึงสิ่งเดียวกัน
‫โดยพื้นฐานแล้ว psychic learn เป็นไลบรารี่แมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งหมายความว่าถ้าเรามีข้อมูล การเรียนรู้ด้วยจิตจะช่วยให้เราสร้างโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อคาดการณ์หรือเรียนรู้รูปแบบภายในข้อมูลนั้น
‫แล้วทำการทำนาย
‫และยังใช้เครื่องมือเพื่อช่วยเราประเมินการคาดการณ์เหล่านั้นด้วย
‫พวกเขาดีหรือไม่ดี?
‫พวกเขาคุ้มค่าที่จะยึดมั่นหรือไม่?
‫เราสามารถใส่มันลงในแอปพลิเคชันของเราและใช้งานได้จริงหรือไม่?
‫ตอนนี้.
‫ทำไมกายสิทธิ์คนเดียว?
‫มันสร้างจาก numpy และ map plot lib
‫เครื่องมือสองสามอย่างที่เราเคยเห็น
‫โอ้ และ Python แน่นอน ซึ่งเป็นภาษาที่เราเลือก
‫มีโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในตัวหรือในตัวมากมาย อย่างที่เราจะได้เห็น
‫เราจะรับมือกับพวกเขาสองสามคน
‫และตอนนี้ก็สำคัญแล้วใช่ไหม?
‫เนื่องจากหลายครั้งที่ผู้คนสับสนโดยคิดว่าพวกเขาต้องเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงคณิตศาสตร์ทั้งภายในและภายนอกก่อนจึงจะเริ่มใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้
‫แต่การเรียนรู้ด้วยจิตจากนามธรรมนั้น ทำให้เรานำประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้กับปัญหาของเราได้ทันที
‫โดยใช้ประโยชน์จากแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่มันสร้างขึ้นในห้องสมุด และยังมีวิธีการประเมินแบบจำลองการเรียนรู้ด้วยเครื่องดังกล่าวด้วย
‫ดังนั้นเราจึงสร้างมันขึ้นมา ดังที่เราได้พูดถึงก่อนหน้านี้เกี่ยวกับข้อมูลของเรา สำหรับปัญหาบางอย่างที่เรากำลังดำเนินการอยู่
‫เราจะรู้ได้อย่างไรว่าแบบจำลองนั้นได้เรียนรู้อะไรจริง ๆ หรือถ้าเรานำไปผลิต เราจะสามารถไว้วางใจมันในทางใดทางหนึ่งหรือไม่?
‫และอีกประการหนึ่งคือ API และ API ที่ออกแบบมาอย่างดี
‫พูดง่ายๆ ก็คือ การเขียนโปรแกรมไลบรารี่ มันเหมือนกับการเรียนรู้เมื่อคุณได้ลงมือทำ
‫เมื่อคุณได้ลงมือทำ มันมีอะไรมากมายอยู่ที่นั่น แต่คุณจะเริ่มตระหนักว่า โอ้
‫ว้าว คนที่ทำสิ่งนี้ได้ใส่มันลงไป คิดมากและทำให้มันสวยงาม
‫แล้วเราจะเล่าถึงอะไร?
‫ดี เราได้คิดค้นเวิร์กโฟลว์การยืมพลังจิต
‫แล้วนี่หน้าตาเป็นอย่างไร?
‫ขั้นตอนแรกคือเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม
‫และต่อไปคือการเลือกรุ่นที่เหมาะกับปัญหาของคุณ
‫และถ้าคุณสงสัยว่าเกิดอะไรขึ้นกับเว็บของวงกลมและก้อนสีและรูปร่างที่แตกต่างกันนี้
‫ไม่ต้องกังวล
‫เราจะมาดูกันว่ามันคืออะไร
‫เพียงแค่ถือแน่น
‫ยึดแน่น.
‫ฉันก็ตื่นเต้นเหมือนกัน
‫แล้วขั้นตอนที่สามคือเราจะใส่โมเดลให้พอดี
‫เมื่อเราเลือกแบบจำลองโดยใช้เว็บนี้แล้ว เราจะปรับให้เข้ากับข้อมูลของเราและพอดี
‫เงินกู้กายสิทธิ์เป็นอีกคำหนึ่งสำหรับแบบจำลอง
‫ค้นหารูปแบบภายในข้อมูลของเรา จากนั้นเมื่อเราปรับให้พอดี เมื่อพบแล้ว รูปแบบภายในข้อมูลจะใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกนั้น
‫ซึ่งเป็นอีกคำหนึ่งสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่พบรูปแบบในข้อมูลเพื่อคาดการณ์
‫จากนั้นเราจะประเมินการคาดคะเนเหล่านั้น ดูว่าเหมาะสมหรือไม่ เมื่อใดก็ตามที่เราต้องปรับปรุงผ่านการทดลอง
‫และนั่นอาจเกี่ยวข้องกับการหมุนปุ่มบนโมเดลบางรุ่นของเราหรือทำการทดลอง
‫และสุดท้าย เราจะมาดูวิธีการบันทึกและโหลดแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรม เนื่องจากบางครั้งแมชชีนเลิร์นนิงหรือการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫อาจใช้เวลาสักครู่ในการเรียนรู้
‫ดังนั้น มันจะเป็นประโยชน์ถ้าเราสามารถบันทึกแบบจำลองแล้วโหลดซ้ำ เพื่อที่เราจะสามารถแบ่งปันกับเพื่อนร่วมงานหรือแบ่งปันผลลัพธ์ของเราทางออนไลน์
‫หรือนำแบบจำลองของเราไปประยุกต์ใช้ในลักษณะต่างๆ
‫และเราไม่ต้องเรียนรู้รูปแบบในข้อมูลทุกครั้งที่คุณใช้งาน
‫นี่คือสิ่งที่เราจะดำเนินการ
‫และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะทำขั้นตอนการทำงานของสินเชื่อกายสิทธิ์แบบ end to end
‫จากนั้นขั้นตอนเหล่านี้ก็เจาะลึกลงไปในขั้นตอนในขั้นตอนการทำงานที่เราเพิ่งเห็น
‫เราจะเริ่มด้วยสิ่งนี้
‫เรากำลังจะไป อย่างแรกและสำคัญที่สุด เริ่มจากตรงนี้ก่อน แล้วเราจะทำลายมันลง
‫ดังนั้นเราจะมีเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้กายสิทธิ์แบบ end-to-end
‫จากนั้นเราจะดูขั้นตอนที่หนึ่งในการจัดเตรียมข้อมูล
‫เตรียมใช้งานกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา
‫เราจะดูวิธีเลือกรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับปัญหาที่เรากำลังดำเนินการอยู่
‫เราจะเรียนรู้วิธีปรับโมเดลให้เข้ากับข้อมูล เค รูปแบบการเรียนรู้
‫เราจะเรียนรู้วิธีคาดการณ์ด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เค การใช้รูปแบบที่เรียนรู้
‫จากนั้นเราจะเรียนรู้วิธีประเมินการคาดการณ์เหล่านั้น
‫ดังนั้น การประเมินว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่คุ้มค่าหรือไม่
‫เราจะดูวิธีปรับปรุงการคาดการณ์ดังกล่าว และสุดท้ายเราจะเสร็จสิ้นด้วยการบันทึกและโหลดแบบจำลองใหม่
‫คำถามสำคัญอีกข้อหนึ่ง คุณสามารถขอความช่วยเหลือได้จากที่ไหน?
‫เช่นเคย ทำตามอย่างดีที่สุดด้วยโค้ด
‫เราจะลงมือทำ Jupyter Notebook
‫ดังนั้นหากคุณสามารถเขียนโค้ดได้ หากมีข้อสงสัย ให้รันโค้ด
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนนี้
‫ลองด้วยตัวคุณเอง
‫จำคำขวัญของเรา ถ้าและออกไป เรียกใช้รหัส
‫หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟังก์ชันเฉพาะ อย่าลืมกด
‫shift ในแท็บเพื่ออ่านเอกสาร
‫ดังนั้นเมื่อคุณอยู่ตรงกลางของฟังก์ชัน เราจะเห็นสิ่งนี้อยู่ในการเล่น
‫เมื่อเรากำลังดูสมุดบันทึก คุณจะเห็น docstring
‫ซึ่งจะนำคุณตรงไปยังเอกสารประกอบ
‫หากคุณยังคงติดขัด คุณสามารถค้นหาได้
‫และเมื่อคุณค้นหาฟังก์ชันการยืมพลังจิต เช่น วิธีประเมินรูปแบบการจำแนกประเภทการเรียนรู้กายสิทธิ์
‫คุณอาจมาพร้อมกับแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น Stack Overflow หรือคู่มือผู้ใช้
‫และจำแหล่งข้อมูลเหล่านี้ไว้
‫ห้องสมุดนั้นกว้างใหญ่ ดังนั้นจงอดทนกับการค้นหามัน
‫ฉันต้องใช้เวลาสักพักกว่าจะเข้าใจในสิ่งที่ฉันไม่สมบูรณ์แบบ
‫ไม่เป็นไรที่จะค้นหาบางสิ่งและลองคิดออกเอง
‫และเมื่อคุณค้นหามันแล้ว หากคุณพบบางสิ่ง ให้ลองอีกครั้ง
‫และถ้าคุณยังติดอยู่ ในที่สุดก็ถามได้
‫อย่ากลัวที่จะถามคำถาม
‫คุณตื่นเต้นเหมือนฉันไหม
‫ถ้าอย่างนั้นเรามาเข้าเรื่องกันเถอะ
‫มาลงมือกันเถอะ
‫มาสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ด้วยเครื่องกัน และทำให้เซลล์ของเราคุ้นเคยกับการเรียนรู้ทางจิต