Gut gut.
Ich denke, es ist an der Zeit, dass wir einige dieser Fähigkeiten tatsächlich üben,
anstatt nur über Theorie zu sprechen, denn ich weiß, dass im Moment alles super kompliziert aussieht.
Sie denken, dass Sie einen Doktortitel haben müssen, um ein Experte für maschinelles Lernen zu sein. D. und man muss wirklich, wirklich
schlau mit Mathematik und Statistik sein.
Aber oft ist das nicht wirklich der Fall.
In diesem Video möchte ich Ihnen also zeigen, was es eigentlich bedeutet, maschinelles Lernen oder Datengröße durchzuführen.
Lassen Sie uns in diesem Machine Learning 101 darüber sprechen, was ein Experte für maschinelles Lernen tut.
Das erste, was eine Person tut, ist normalerweise zu importieren.
Die Daten.
Das heißt, wir haben eine Art CSV-Datei und wir werden diese Daten importieren und wissen, wie das mit
Python geht, oder?
Wir importieren die CSFI-Datendatei, damit wir sie in unserem Programm verwenden können.
Und keine Sorge, dies sind die Schritte, die wir Ihnen bei unserem bevorstehenden Projekt zeigen
werden.
Als nächstes müssen die Daten importiert werden. Was tun wir?
Nun, wir bereinigen die Daten.
Das heißt, in einer idealen Welt haben wir perfekte Daten, alle Spalten, alle Zeilen einer CSFI-Datei sind ausgefüllt und
alles ist perfekt, aber das ist oft nicht der Fall.
Manchmal fehlen Beschriftungen, manchmal fehlen Zellen oder Daten und manchmal haben wir einfach
unbrauchbare Daten.
Das ist wirklich sehr schlimm.
Daher bereinigen wir die Daten idealerweise, damit wir bei der späteren Verwendung keine Fehler oder schlechte
Vorhersagen machen.
Nun, Nummer drei.
Was macht ein Experte für maschinelles Lernen?
Nun, wir teilen die Daten auf.
Und das ist interessant, wir teilen die Daten normalerweise in ein sogenanntes Trainingsset und ein Testset auf.
Was bedeutet das?
Nun, das Aufteilen der Daten bedeutet einfach, einfach zu entscheiden, dass wir, sagen wir, hundert
Excel-Zeilen haben, und wir entscheiden, dass die 80 Zeilen unser Trainingsset sein werden, während wir der Maschine zum Lernen geben.
Und dann werden die letzten 20 Reihen der Testsatz sein, weil wir der Maschine sagen müssen, ob sie richtig
oder falsch geantwortet hat.
Wir brauchen also eine Möglichkeit, mit unseren bereits vorhandenen Daten zu testen, ob unser Modell gut oder schlecht ist.
Auch dies ist etwas, das wir untersuchen werden.
Aber normalerweise teilen Sie Ihre Daten, Ihre Excel-Tabelle, in einen Trainingssatz auf, den wir als Eingabe verwenden, und dann
in den Testsatz, mit dem wir die Ausgabe testen, die uns diese maschinelle Lernfunktion liefert.
Und das geht ganz einfach.
Wir entscheiden uns einfach, hey, 80 Prozent der Daten werden Trainingsdaten sein und 20 Prozent sind
die bisher erstellten Testdaten.
Diese drei Dinge sind ziemlich einfach, oder?
Und wie wir sehen werden, sind sie ganz einfach.
Als nächstes erstellen wir ein Modell.
Alles klar, das klingt wirklich, wirklich hart, oder?
Wir sind gerade vom Aufteilen von Daten übergegangen und erstellen plötzlich diese Funktion, dieses Modell, das unser
Programm erstellt.
Aber das Lustige ist, dass Sie beim Erstellen eines Modells höchstwahrscheinlich einen Algorithmus importieren.
Sie werden den Algorithmus nicht selbst von Grund auf neu schreiben.
Normalerweise verwenden Sie eine Bibliothek wie Cycad Learn, die wir tatsächlich verwenden werden, um einfach einen Import durchzuführen
und dann zu entscheiden, welchen Algorithmus Sie verwenden möchten, z. B. Entscheidungsbäume oder K nächster Nachbar.
Und wir werden in einer der nächsten Übungen sehen, wie das geht.
Das ist also wirklich schön.
Jemand hat für uns bereits einen Algorithmus gebaut, der das Modell basierend auf unserem Trainingsset erstellt.
Und der Witz ist, dass die Leute, wenn sie an Experten für maschinelles Lernen denken, an all diese mathematischen Gleichungen
denken, die die Leute machen.
Aber meistens importieren die Leute einfach nur einen Algorithmus aus einer Bibliothek.
Das ist es.
Ein Einzeiler.
Was denken Sie, was wir als nächstes tun?
Nun, wir überprüfen die Ausgabe, oder?
Wir erstellen das Modell, das die Funktion ist, wir haben die Eingabe, die das Trainingsset
ist, und dann überprüfen wir die Ausgabe dieses Modells mit unserem Testset.
Also, das Testset, sagen wir: Hey, stimmt die Ausgabe mit unseren Erwartungen überein?
Was tun wir also, wenn wir die Ausgabe überprüft haben?
Nun, wir verbessern uns, also wird es wahrscheinlich beim ersten Mal nicht ganz richtig sein.
Basierend auf einem Test-Set sagen wir also, hey, wir können wahrscheinlich etwas verbessern.
Als Experte für maschinelles Lernen können Sie ihm also zusätzliche Inputs geben.
Das ist vielleicht eine zusätzliche Spalte in der Excel-Datei.
Oder Sie möchten das Modell oder den Algorithmus ändern, mit dem Sie dieses Modell erstellt haben.
Das ist es.
Dies sind die sechs Schritte, die Sie tun, und Sie wiederholen diese Schritte einfach.
Jetzt kommen wir darauf zurück und ich werde es in der Ressource verlinken, damit Sie es immer im
Hinterkopf behalten können.
Aber im Moment lernt man einfach etwas wirklich, wirklich Grundlegendes.
Hier siehst du Facebook.
Auf diese Weise betreiben sie ihre Machine Learning-Pipeline.
Und dieses Diagramm sollte jetzt Sinn machen.
Nur auf diesen sechs Schritten, über die wir gesprochen haben, definieren wir ihre Ziele.
Das heißt, was wollen wir erreichen?
Wir sammeln die Daten.
Wir geben die Daten weiter.
Das heißt, wir reinigen es.
Wir teilen es in Trainingsdaten und Testdaten auf.
Anschließend erstellen wir Modelle und experimentieren mit verschiedenen Algorithmen.
Und dann testen wir endlich unsere Daten, sehen anhand unserer Testdaten, wie genau sie sind.
Und dann gehen wir einfach zurück und probieren verschiedene Dinge aus, bis unser Modell oder unsere Funktion mit dem übereinstimmt, was wir als
Ziel definiert haben.
Ist das nicht cool?
Sie erfahren nur, wie die maschinelle Lernstruktur von Facebook funktioniert.
Lassen Sie mich Ihnen nun eine Frage stellen, bevor ich dieses Video beende: Was ist Ihrer Meinung nach der schwierigste
Teil dieses gesamten Prozesses?
Ich habe es sehr, sehr einfach klingen lassen, richtig.
Denk darüber nach.
Bereit für die Antwort.
Der schwierigste Teil besteht darin, die Daten zu erfassen, denn je mehr Daten wir haben, desto besser, je mehr Eingaben
wir haben, desto mehr Trainingssätze können wir haben, um das Modell zu verbessern.
Und ja, wir können entscheiden, welchen Algorithmus wir verwenden, um ein Modell zu erstellen, welche Eingaben wir während des Trainingssatzes verwenden,
aber je mehr Daten wir haben, desto mehr Optionen haben wir als Experten für maschinelles Lernen.
Und es ist wirklich schwierig, gute Daten oder das, was wir Datensätze nennen, zu sammeln, und Unternehmen wie Google
und Facebook sind wirklich sehr wertvoll, weil sie die einzigen sind, die so viele Daten sammeln können.
Und deshalb wird maschinelles Lernen von diesen Unternehmen mit großen Datenmengen Pionierarbeit geleistet,
weil Sie und ich einfach nicht genug Daten haben, um maschinelles Lernen wirklich zu lohnen.
Die meisten Unternehmen brauchen kein maschinelles Lernen oder können sogar gutes maschinelles Lernen implementieren, weil sie nicht über
genügend Daten verfügen.
Sie brauchen große Unternehmen wie Amazon, um maschinelles Lernen zu verwenden, da sie die einzigen sind, die Zugriff auf diese Daten
haben.
Und deshalb sind sie so wertvoll.
Sie können ihr Modell teilen.
Es ist ihnen egal, aber normalerweise halten sie ihre Daten privat, weil ihnen das einen Wettbewerbsvorteil
verschafft.
Gut.
Jetzt kennen wir also die Schritte des maschinellen Lernens.
Als Nächstes lernen Sie, mit welchen Tools wir diese Schritte ausführen können, damit wir endlich anfangen können zu lernen und unsere
eigenen Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
Ich werde im nächsten sehen, Bhabhi.