‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Artık tamamen yeni bir bölümdeyiz ve bu çok ama çok heyecan verici.
‫Ve bir kez daha kendimize makine öğrenimi projeleri için kullandığımız çerçeveyi hatırlatarak
‫başlayacağız.
‫Problem tanımı ile başlıyoruz.
‫Elimizdeki verilere bakıyoruz.
‫Kendimiz için bir değerlendirme metriği tanımlıyoruz.
‫Özelliklerini kontrol ediyoruz.
‫Hangisini model almalıyız?
‫Ne tür bir makine öğrenimi modeli kullanacağımızı belirledikten sonra bir şeyleri geliştirip geliştiremeyeceğimizi veya başka bir
‫şey deneyip deneyemeyeceğimizi görmek için bazı deneyler yapıyoruz.
‫Ve bir kez daha, tüm bunlar yinelemeli bir süreçtir.
‫Ve şimdi pandas map pop lib num pi olan çerçevemiz için kullanabileceğimiz birkaç araç gördük.
‫Ama şimdi bu Y bölümü için heyecanla dolup taşıyorum, çünkü makineye, bir şeyleri
‫öğrenmeye, makine öğrenimi kodu yazmaya başlayacağız.
‫Bunu yapmak için de CI kit learn'i kullanacağız.
‫Şimdi aklınıza soket nedir diye bir soru gelebilir.
‫Şimdi burada parantez içinde öğrenmeyi soruyorum çünkü psişik öğrenme ve ölçek öğrenmenin birbirinin yerine kullanıldığını sık
‫sık duyacaksınız ve bu skaler öğrenmedir.
‫Psişik öğrenmenin kısaltılmış hali.
‫Öyleyse sor öğren.
‫Skyline veya Psychic Learn'ü görürseniz, aynı şeyden bahsettiklerini düşünebilirsiniz.
‫Temel olarak, psychic learn bir python makine öğrenimi kütüphanesidir, yani elimizde veri varsa, psychic learn tahminler yapmak veya bu
‫veriler içindeki kalıpları öğrenmek ve ardından tahminler yapmak için makine öğrenimi modelleri oluşturmamıza
‫yardımcı olur.
‫Ayrıca bu tahminleri değerlendirmemize yardımcı olacak araçlar da uyguluyor.
‫Bunlar iyi mi yoksa kötü mü?
‫Elde tutmaya değer mi?
‫Bunları uygulamamıza koyabilir ve gerçekten kullanabilir miyiz?
‫Şimdi.
‫Neden sadece psişik?
‫Numpy ve map plot lib üzerine inşa edilmiştir.
‫Gördüğümüz birkaç araç.
‫Ve tabii ki Python, bizim tercih ettiğimiz dil.
‫Göreceğimiz gibi, birçok yerleşik veya dahili makine öğrenimi modeline sahiptir.
‫Birkaç tanesiyle yakından ilgileneceğiz.
‫Ve şimdi bu önemli, değil mi?
‫Çünkü çoğu zaman insanlar, makine öğrenimi modellerini kullanmaya başlamadan önce makine öğrenimi matematiğini
‫içten ve dıştan öğrenmeleri gerektiğini düşünerek kafaları karışıyor.
‫Ancak psişik öğrenme bir nevi bundan soyutlanır ve kütüphanede yerleşik olarak bulunan makine öğrenimi
‫modellerinden yararlanarak makine öğreniminin faydalarını doğrudan sorunumuza uygulamamıza olanak tanır ve ayrıca bu tür makine
‫öğrenimi modellerini değerlendirmek için yöntemleri vardır.
‫Bu yüzden, daha önce de bahsettiğimiz gibi, üzerinde çalıştığımız bir tür sorun için verilerimiz üzerinde bir tane oluşturuyoruz.
‫Bu modelin gerçekten bir şey öğrenip öğrenmediğini nasıl bilebiliriz ya da eğer onu üretime sokarsak, bir
‫şekilde ona güvenebilir miyiz?
‫Ve biraz da kenara not düşmek gerekirse, çok iyi tasarlanmış bir API ve API.
‫Başka bir deyişle, sadece programlama kütüphanesi için, içine girdiğinizde öğrenmek
‫gibidir, bir kez elinize aldığınızda, orada çok şey var, ama fark etmeye başlayacaksınız,
‫Oh wow, bunu yapan insanlar çok fazla düşünmüş ve güzel yapmışlar.
‫Peki neyi ele alacağız?
‫Psişik bir kredi iş akışı tasarladık.
‫Peki bu neye benziyor?
‫İlk adım, verilerimizi hazır hale getirmektir.
‫Bir sonraki adım ise sorununuza uygun bir model seçmektir.
‫Ve eğer bu daireler, lekeler, farklı renkler ve farklı şekillerden oluşan ağda neler olduğunu merak ediyorsanız?
‫Merak etme.
‫Bunun ne olduğunu göreceğiz.
‫Sadece sıkı tutun.
‫Sıkı tutun.
‫Ben de heyecanlıyım.
‫Üçüncü adımda ise modeli kuracağız.
‫Buradaki web'i kullanarak bir model seçtikten sonra, bunu verilerimize uyduracağız ve yerleştireceğiz.
‫Psişik kredi, bir model için kullanılan başka bir kelimedir.
‫Verilerimizdeki örüntüleri bulduktan sonra, bir kez uygun hale getirdiğimizde, verilerdeki örüntüler, bir tahminde
‫bulunmak için verilerdeki örüntüleri bulan bir makine öğrenimi modeli için başka bir kelime olan bu eğitilmiş
‫modeli kullanacaktır.
‫Daha sonra bu tahminleri değerlendireceğiz, tutmaya değer olup olmadıklarına bakacağız ya da belki
‫de deneylerle geliştirmemiz gerektiğinde geliştirmeyeceğiz.
‫Bu da bazı modellerimizin düğmelerini çevirmeyi ya da deneyler yapmayı gerektirebilir.
‫Ve son olarak, eğitilmiş bir modeli nasıl kaydedeceğimizi ve yeniden yükleyeceğimizi göreceğiz çünkü bazen makine öğrenimi veya makine öğrenimi
‫modellerini eğitmek, öğrenmeleri için biraz zaman alabilir.
‫Bu nedenle, bir modeli kaydedip daha sonra yeniden yükleyebilmemiz ve böylece bir meslektaşımızla paylaşabilmemiz veya sonuçlarımızı
‫çevrimiçi olarak paylaşabilmemiz ya da modelimizi bir tür uygulamaya koyabilmemiz yararlı olacaktır.
‫Ve onu her kullandığınızda verilerdeki kalıpları öğrenmek zorunda kalmayacağız.
‫Bu yüzden bu konu üzerinde çalışacağız.
‫Ve daha spesifik olarak, uçtan uca bir psişik kredi iş akışı yapacağız.
‫Buradaki adımlar ise az önce gördüğümüz iş akışındaki adımların daha derinlerine iniyor.
‫Bu yüzden bununla başlayacağız.
‫Her şeyden önce, başlangıçta doğrudan bunun üzerinden geçeceğiz ve sonra onu parçalara
‫ayıracağız.
‫Böylece uçtan uca psişik öğrenme iş akışına sahip olacağız.
‫Daha sonra verileri hazırlama adımına bakacağız.
‫Makine öğrenimi modellerimizle kullanılmak üzere hazırlayın.
‫Üzerinde çalıştığımız probleme uygun bir makine öğrenimi modelini nasıl seçeceğimizi göreceğiz.
‫Bir modeli verilere nasıl uyduracağımızı öğreneceğiz a. k. bir öğrenme modeli.
‫Makine öğrenimi modeli a ile nasıl tahminler yapacağımızı öğreneceğiz. k. Öğrendiği bu kalıpları kullanarak.
‫Ve sonra bu tahminleri nasıl değerlendireceğimizi öğreneceğiz.
‫Böylece bir makine öğrenimi modelinin kayda değer modeller öğrenip öğrenmediğini değerlendirecek, söz
‫konusu tahminleri nasıl geliştirebileceğimizi görecek ve son olarak modelleri kaydedip yeniden yükleyerek bitireceğiz.
‫Bir diğer önemli soru, nereden yardım alabilirsiniz?
‫Her zaman olduğu gibi, kodu elinizden geldiğince takip edin.
‫Bir Jupyter Notebook'ta uygulamalı olarak çalışacağız.
‫Yani kodu yazabiliyorsanız, şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Bu, bu adımın bir parçasıdır.
‫Kendiniz deneyin.
‫Eğer ve dışarı, kodu çalıştır sloganımızı hatırlayın.
‫Belirli bir işlevin ne yaptığı hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, doküman dizisini okumak
‫için sekmede shift tuşuna basmayı unutmayın.
‫Yani bir işlevin ortasındayken, bunu oyunda göreceğiz.
‫Not defterinin üzerinden geçerken, doküman dizisini görebilirsiniz.
‫Bu sizi doğrudan belgelere götürecektir.
‫Hala takıldıysanız, arayabilirsiniz.
‫Ve bir psişik öğrenme sınıflandırma modelinin nasıl değerlendirileceği gibi bir psişik kredi işlevi için arama yaptığınızda,
‫muhtemelen Stack Overflow veya kullanıcı kılavuzu gibi kaynaklarla karşılaşacaksınız.
‫Ve bu kaynakları unutmayın.
‫Kütüphane çok geniştir, bu nedenle arama yaparken sabırlı olun.
‫Mükemmel olmadığım için bazı şeyleri anlamam biraz zaman alıyor.
‫Bir şeyi araştırmak ve kendi başınıza anlamaya çalışmak sorun değildir.
‫Ve bir kez aradıktan sonra, bir şey bulursanız, tekrar deneyin.
‫Ve eğer hala takıldıysanız, sonunda sormanızda bir sakınca yoktur.
‫Soru sormaktan asla korkmayın.
‫Sen de benim kadar heyecanlı mısın?
‫Eğer öyleyseniz, hadi başlayalım.
‫Hadi ellerimizi kullanalım.
‫Bazı makine öğrenimi modelleri oluşturalım ve hücrelerimizi psişik öğrenmeye alıştıralım.