‫Chào mừng trở lại.
‫Bây giờ chúng ta đang ở trong một phần hoàn toàn mới, rất, rất thú vị.
‫Và một lần nữa, chúng ta sẽ bắt đầu nhắc nhở bản thân với khuôn khổ mà chúng ta đang sử dụng cho các
‫dự án máy học.
‫Chúng tôi bắt đầu với định nghĩa vấn đề.
‫Chúng tôi xem xét những dữ liệu chúng tôi có.
‫Chúng tôi xác định một số liệu đánh giá cho chính mình.
‫Chúng tôi kiểm tra các tính năng.
‫Cái nào chúng ta nên làm mẫu?
‫Chúng tôi tìm ra loại mô hình học máy nào chúng tôi sử dụng và sau đó chúng tôi chạy một số thử nghiệm để xem liệu chúng
‫tôi có thể cải thiện mọi thứ hay thử điều gì đó khác không.
‫Và một lần nữa, tất cả những điều này là một quá trình lặp đi lặp lại.
‫Và chúng tôi đã thấy một vài công cụ bây giờ mà chúng tôi có thể sử dụng cho khuôn khổ của mình, đó là bản đồ pandas pop lib num pi.
‫Nhưng bây giờ tôi đang bùng nổ ở đây với sự phấn khích cho phần Y này, bởi vì chúng
‫tôi sẽ bắt đầu vào máy, tìm hiểu mọi thứ, viết mã máy học.
‫Và để làm như vậy, chúng tôi sẽ sử dụng bộ CI tìm hiểu.
‫Bây giờ bạn có thể có một câu hỏi socket learning là gì?
‫Bây giờ tôi đã đặt ở đây trong ngoặc hỏi hãy học bởi vì bạn sẽ thường nghe việc học ngoại cảm và học theo thang điểm được sử dụng
‫thay thế cho nhau và đó là học vô hướng.
‫Nó chỉ là phiên bản rút gọn của học ngoại cảm.
‫Vì vậy, hãy hỏi học.
‫Nếu bạn thấy Skyline hoặc Psychic Learn, bạn có thể nghĩ rằng họ đang nói về điều tương tự.
‫Về cơ bản, học ngoại cảm là một thư viện học máy trong python, có nghĩa là nếu chúng ta có dữ liệu, học ngoại cảm sẽ giúp chúng ta
‫xây dựng các mô hình học máy để đưa ra dự đoán hoặc tìm hiểu các mẫu trong dữ liệu đó và
‫sau đó đưa ra dự đoán.
‫Và nó cũng thực hiện các công cụ để giúp chúng ta đánh giá những dự đoán đó.
‫Chúng tốt hay xấu?
‫Họ có đáng để giữ?
‫Chúng ta có thể đưa chúng vào ứng dụng của mình và thực sự sử dụng chúng không?
‫Hiện nay.
‫Tại sao một mình nhà ngoại cảm?
‫Chà, nó được xây dựng trên lib numpy và bản đồ.
‫Một vài công cụ mà chúng tôi đã thấy.
‫Ồ, và Python, là ngôn ngữ chúng tôi lựa chọn.
‫Nó có nhiều mô hình học máy tích hợp sẵn hoặc có sẵn, như chúng ta sẽ thấy.
‫Chúng tôi sẽ bắt tay với một vài người trong số họ.
‫Và bây giờ điều này là quan trọng, phải không?
‫Bởi vì rất nhiều lúc mọi người bối rối khi nghĩ rằng họ phải học máy học từ trong ra ngoài
‫trước khi họ có thể bắt đầu sử dụng các mô hình học máy.
‫Nhưng các nhà ngoại cảm học được những thứ trừu tượng từ đó và cho phép chúng ta áp dụng những
‫lợi ích của học máy vào vấn đề của mình ngay lập tức bằng cách tận dụng các mô hình học máy mà nó có sẵn trong thư viện
‫và nó cũng có các phương pháp để đánh giá các mô hình học máy đó.
‫Vì vậy, chúng tôi xây dựng một cái, như chúng tôi đã nói trước đây về dữ liệu của chúng tôi cho một số loại vấn đề mà chúng tôi đang
‫giải quyết.
‫Làm thế nào để chúng ta biết liệu mô hình đó có thực sự học được gì không hoặc nếu chúng ta đã đưa nó vào sản xuất, chúng ta có thể
‫tin tưởng nó theo cách này hay cách khác không?
‫Và ngoài lề một chút, nó là một API và API được thiết kế rất tốt.
‫Nói cách khác, đối với chỉ thư viện lập trình, nó giống như học một khi bạn bắt tay vào nó,
‫một khi bạn bắt tay vào nó, có rất nhiều thứ ở đó, nhưng bạn sẽ bắt đầu nhận ra, Ồ
‫ồ, những người đã tạo ra nó đã đưa rất nhiều suy nghĩ vào nó và làm cho nó đẹp.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ đề cập đến?
‫Chà, chúng tôi đã nghĩ ra một quy trình cho vay tâm linh.
‫Và vì vậy cái này trông như thế nào?
‫Chà, bước đầu tiên là chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu của chúng tôi.
‫Và việc tiếp theo là chọn một mô hình phù hợp với vấn đề của bạn.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi điều gì đang xảy ra ở đây với mạng lưới các vòng tròn và đốm màu cùng các màu sắc và hình
‫dạng khác nhau?
‫Đừng lo lắng.
‫Chúng ta sẽ xem đó là gì.
‫Chỉ cần giữ chặt.
‫Giữ chặt.
‫Tôi cũng rất vui.
‫Và sau đó bước ba là chúng ta sẽ điều chỉnh mô hình.
‫Vì vậy, khi chúng tôi đã chọn một mô hình sử dụng web này ở đây, chúng tôi sẽ điều chỉnh mô hình đó cho phù hợp với dữ liệu của chúng tôi và phù hợp.
‫Cho vay ngoại cảm là một từ khác để chỉ một mô hình.
‫Tìm các mẫu trong dữ liệu của chúng tôi và sau đó khi chúng tôi phù hợp với nó, khi nó được tìm thấy, các mẫu trong dữ
‫liệu sẽ sử dụng mô hình được đào tạo đó, là một từ khác để chỉ mô hình học máy đã tìm thấy các mẫu trong
‫dữ liệu để đưa ra dự đoán.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ đánh giá những dự đoán đó, xem liệu chúng có đáng để giữ hay có thể
‫không, bất cứ khi nào chúng tôi cần cải thiện thông qua thử nghiệm.
‫Và điều đó có thể liên quan đến việc bật các nút trên một số mô hình của chúng tôi hoặc thực hiện các thử nghiệm.
‫Và cuối cùng, chúng ta sẽ xem cách lưu và tải lại một mô hình được đào tạo bởi vì đôi khi máy học hoặc đào tạo các
‫mô hình máy học, có thể mất một lúc để chúng học.
‫Và vì vậy sẽ rất hữu ích nếu chúng ta có thể lưu một mô hình và sau đó tải lại để có thể chia sẻ nó với
‫đồng nghiệp hoặc chia sẻ kết quả của chúng tôi trực tuyến hoặc đưa mô hình của chúng tôi vào một loại ứng dụng.
‫Và chúng tôi sẽ không phải học các mẫu trong dữ liệu mỗi khi bạn sử dụng nó.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi sẽ làm việc thông qua.
‫Và sau đó, cụ thể hơn, chúng ta sẽ kết thúc để chấm dứt quy trình cho vay tâm linh.
‫Và sau đó các bước này ở đây thực sự đi sâu hơn vào các bước trong quy trình làm việc mà chúng ta vừa thấy.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ bắt đầu với điều này.
‫Trước hết, chúng ta sẽ đi thẳng qua vấn đề này để bắt đầu và sau đó chúng ta sẽ
‫chia nhỏ nó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ có một kết thúc để kết thúc quy trình học ngoại cảm.
‫Sau đó, chúng ta sẽ xem xét bước một chuẩn bị dữ liệu.
‫Chuẩn bị để sử dụng nó với các mô hình học máy của chúng tôi.
‫Chúng ta sẽ xem cách chọn mô hình học máy cho vấn đề mà chúng ta đang giải quyết.
‫Chúng ta sẽ tìm hiểu cách điều chỉnh một mô hình với dữ liệu a. k. một mô hình học tập.
‫Chúng ta sẽ học cách đưa ra dự đoán với mô hình học máy a. k. a bằng cách sử dụng những mẫu mà nó
‫đã học được.
‫Và sau đó chúng ta sẽ học cách đánh giá những dự đoán đó.
‫Vì vậy, đánh giá xem liệu một mô hình học máy có phải là các mẫu đã học đáng giá hay không,
‫chúng ta sẽ xem cách cải thiện các dự đoán đã nói và sau đó chúng ta sẽ hoàn thành việc lưu và tải lại các mô hình.
‫Một câu hỏi quan trọng khác, bạn có thể nhận trợ giúp ở đâu?
‫Như mọi khi, hãy làm theo mã tốt nhất có thể.
‫Chúng ta sẽ bắt tay vào một Máy tính xách tay Jupyter.
‫Vì vậy, nếu bạn có thể viết mã, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Đây là một phần của bước này.
‫Hãy thử nó cho chính mình.
‫Hãy nhớ phương châm của chúng tôi Nếu và ngoài, hãy chạy mã.
‫Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về chức năng cụ thể đang hoạt động, đừng quên
‫nhấn shift trong tab để đọc docstring.
‫Vì vậy, khi bạn đang ở giữa một chức năng, chúng tôi sẽ thấy điều này đang phát.
‫Khi chúng ta xem qua sổ ghi chép, bạn có thể thấy chuỗi tài liệu.
‫Điều này sẽ đưa bạn đến thẳng tài liệu.
‫Nếu bạn vẫn gặp khó khăn, bạn có thể tìm kiếm nó.
‫Và khi bạn tìm kiếm một chức năng cho vay ngoại cảm, chẳng hạn như cách đánh giá mô hình phân loại học
‫ngoại cảm, có thể bạn sẽ tìm thấy các tài nguyên như Stack Overflow hoặc hướng dẫn sử dụng.
‫Và hãy nhớ những nguồn này.
‫Thư viện rất rộng lớn, vì vậy chỉ cần kiên nhẫn tìm kiếm nó.
‫Tôi phải mất một thời gian để tìm ra những điều mà tôi không hoàn hảo.
‫Bạn có thể tra cứu điều gì đó và thử và tìm ra nó cho chính mình.
‫Và sau đó khi bạn đã tìm kiếm nó, nếu bạn tìm thấy thứ gì đó, hãy thử lại.
‫Và nếu bạn vẫn còn mắc kẹt, cuối cùng cũng không sao để hỏi.
‫Đừng bao giờ sợ đặt một câu hỏi.
‫Vậy bạn có hào hứng như tôi không?
‫Vâng, nếu bạn đang có, chúng ta hãy bắt đầu.
‫Hãy bắt tay vào.
‫Hãy xây dựng một số mô hình học máy và chúng ta hãy làm quen với các tế bào của chúng ta với việc học ngoại cảm.