D'accord, d'accord.
Je pense qu'il est temps pour nous de commencer à pratiquer certaines de ces compétences
au lieu de simplement parler de théorie, car je sais qu'en ce moment tout semble super compliqué.
Vous pensez que pour être un expert en apprentissage automatique, vous devez avoir un doctorat. RÉ. et vous devez être vraiment, vraiment
intelligent avec les mathématiques et les statistiques.
Mais souvent ce n'est pas vraiment le cas.
Donc, dans cette vidéo, je veux vous montrer ce que signifie réellement faire du machine learning ou de la taille des données.
Donc, dans ce Machine Learning 101, parlons de ce que fait un expert en machine learning.
La première chose qu'une personne fait est généralement d'importer.
Les données.
C'est-à-dire que nous avons une sorte de fichier CSV et nous allons importer ces données et nous savons comment le faire avec Python,
n'est-ce pas ?
Nous importons le fichier de données CSFI afin de pouvoir l'utiliser dans notre programme.
Et ne vous inquiétez pas, ce sont les étapes que nous allons réellement vous montrer lorsque nous réaliserons notre prochain
projet.
La première chose est donc d'importer les données ensuite, que faisons-nous ?
Eh bien, nous nettoyons les données.
C'est-à-dire que dans un monde idéal, nous avons des données parfaites, toutes les colonnes, toutes les lignes d'un fichier CSFI sont remplies
et tout est parfait, mais ce n'est souvent pas le cas.
Parfois, vous avez des étiquettes manquantes, parfois des cellules ou des données manquantes, et parfois nous avons simplement des
données inutilisables.
C'est vraiment, vraiment mauvais.
Donc, idéalement, nous nettoyons les données afin que lorsque nous les utiliserons plus tard, elles ne nous donneront pas d'erreurs ou ne feront
pas de mauvaises prédictions.
Maintenant, numéro trois.
Que fait un expert en apprentissage automatique ?
Eh bien, nous avons divisé les données.
Et ceci est intéressant, nous divisons généralement les données en ce que nous appelons un ensemble d'apprentissage et un ensemble de
test.
Qu'est-ce que ça veut dire?
Eh bien, diviser les données signifie simplement décider que nous avons, disons, cent lignes d'Excel
et nous décidons que les 80 lignes vont être notre ensemble d'entraînement pendant que nous donnons à la machine d'apprendre.
Et puis les 20 dernières lignes vont être l'ensemble de test car nous devons dire à la machine si elle a obtenu la
bonne ou la mauvaise réponse.
Nous avons donc besoin d'un moyen de tester avec nos données préexistantes si notre modèle est bon ou mauvais.
Encore une fois, c'est quelque chose que nous allons explorer.
Mais généralement, vous divisez vos données, votre feuille Excel, en un ensemble d'apprentissage, ce que nous utilisons comme entrée, puis l'ensemble
de test que nous utilisons pour tester la sortie que cette fonction d'apprentissage automatique nous donne.
Et c'est vraiment facile à faire.
Nous décidons simplement, hé, 80 pour cent des données vont être définies pour l'entraînement et 20 pour cent sont
la configuration de test jusqu'à présent.
Ces trois choses sont assez faciles, non?
Et comme nous le verrons, ils sont assez faciles.
Ensuite, nous créons un modèle.
D'accord, celui-ci a l'air vraiment, vraiment dur, n'est-ce pas ?
Nous sommes juste passés du fractionnement des données à tout d'un coup, nous créons cette fonction, ce modèle que
notre programme crée.
Mais ce qui est amusant, c'est que ce que vous faites probablement lorsque vous créez un modèle est d'importer un algorithme.
Vous n'allez pas écrire l'algorithme à partir de zéro vous-même.
Habituellement, vous utilisez une bibliothèque comme Cycad Learn, que nous allons en fait utiliser pour simplement effectuer une importation, puis décider
de l'algorithme que vous souhaitez utiliser, comme des arbres de décision ou K voisin le plus proche.
Et nous verrons comment faire cela dans un prochain exercice.
Alors c'est vraiment sympa.
Quelqu'un a déjà construit un algorithme pour nous qui crée le modèle basé sur notre ensemble d'entraînement.
Et la blague courante est que lorsque les gens pensent à un expert en apprentissage automatique, ils pensent à toutes ces équations
mathématiques que les gens font.
Mais la plupart du temps, ce sont des gens qui importent simplement depuis une bibliothèque, un algorithme.
C'est ça.
Une doublure.
Ensuite, que pensez-vous que nous faisons?
Eh bien, nous vérifions la sortie, n'est-ce pas ?
Nous créons le modèle qui est la fonction, nous avons l'entrée, qui est l'ensemble d'apprentissage,
puis nous vérifions la sortie de ce modèle avec notre ensemble de test.
Donc, l'ensemble de test, nous allons dire, hé, la sortie correspond-elle à ce que nous attendions ?
Donc, une fois que nous avons vérifié la sortie, que faisons-nous ?
Eh bien, nous nous améliorons, donc très probablement la première fois, les choses ne seront pas complètement correctes.
Donc, sur la base d'un ensemble de tests, nous disons, hé, nous pouvons probablement améliorer quelque chose.
Donc, en tant qu'expert en apprentissage automatique, vous pouvez lui donner des entrées supplémentaires.
C'est peut-être une colonne supplémentaire dans le fichier Excel.
Ou vous souhaiterez peut-être modifier le modèle ou l'algorithme que vous avez utilisé pour créer ce modèle.
C'est ça.
Ce sont les six étapes de ce que vous faites et vous répétez simplement ces étapes.
Maintenant, nous y reviendrons et je ferai un lien vers cela dans la ressource afin que vous puissiez toujours
l'avoir en tête.
Mais en ce moment, vous venez d'apprendre quelque chose de vraiment, vraiment fondamental.
Vous voyez Facebook ici.
C'est à peu près ainsi qu'ils gèrent leur pipeline d'apprentissage automatique.
Et ce schéma devrait maintenant avoir du sens.
Juste sur ces six étapes dont nous avons parlé, nous définissons leurs objectifs.
C'est-à-dire que voulons-nous accomplir?
Nous recueillons les données.
Nous transmettons les données.
C'est-à-dire que nous le nettoyons.
Nous le divisons en données d'entraînement et données de test.
Nous faisons ensuite la création de modèles et nous expérimentons différents algorithmes.
Et puis nous testons enfin nos données, voyons à quel point elles sont précises sur la base de nos données de test.
Et puis nous revenons en arrière et essayons différentes choses jusqu'à ce que notre modèle ou notre fonction soit conforme à ce que nous avons
défini comme objectif.
N'est-ce pas cool?
Vous venez d'apprendre comment fonctionne la structure d'apprentissage automatique de Facebook.
Maintenant, laissez-moi vous poser une question avant de terminer cette vidéo, quelle est, selon vous, la partie la plus difficile de
tout ce processus ?
Je l'ai fait paraître très, très facile, n'est-ce pas.
Pensez-y.
Prêt pour la réponse.
La partie la plus difficile est en fait de saisir les données car plus nous avons de données, mieux c'est, plus
nous avons d'entrées, plus nous pouvons avoir d'ensembles d'entraînement pour pouvoir améliorer le modèle.
Et oui, nous pouvons décider quel algorithme utiliser pour créer un modèle, quelles entrées utiliser pendant l'ensemble d'apprentissage, mais
plus nous avons de données, plus nous avons d'options en tant qu'experts en apprentissage automatique.
Et il est vraiment difficile de collecter de bonnes données ou ce que nous appelons un ensemble de données et des
entreprises comme Google et Facebook sont vraiment très précieuses car elles sont les seules à pouvoir collecter autant de données.
Et c'est pourquoi l'apprentissage automatique est mis au point par ces entreprises qui disposent de grands ensembles de
données, car vous et moi n'avons tout simplement pas assez de données pour que l'apprentissage automatique en vaille la peine.
La plupart des entreprises n'ont pas réellement besoin d'apprentissage automatique ou peuvent même mettre en œuvre un bon apprentissage automatique car elles ne disposent
pas de suffisamment de données.
Vous avez besoin de grandes entreprises comme Amazon pour utiliser l'apprentissage automatique, car elles sont les seules à avoir accès à
ces données.
Et c'est pourquoi ils sont si précieux.
Ils peuvent partager leur modèle.
Ils s'en moquent, mais ils gardent généralement leurs données privées car c'est ce qui leur donne un avantage
concurrentiel.
Très bien.
Alors maintenant, nous connaissons les étapes de l'apprentissage automatique.
Le prochain est d'apprendre quels outils nous pouvons utiliser pour effectuer ces étapes afin que nous puissions enfin commencer à apprendre
et à créer nos propres modèles d'apprentissage automatique.
Je verrai dans le prochain, Bhabhi.