Tutto bene tutto bene.
Penso che sia ora per noi di iniziare a mettere in pratica alcune di queste
abilità invece di parlare solo di teoria, perché so che in questo momento tutto sembra super complicato.
Pensi che per essere un esperto di machine learning, devi avere un dottorato di ricerca. D. e devi essere davvero molto
intelligente con la matematica e le statistiche.
Ma spesso non è proprio così.
Quindi, in questo video, voglio mostrarti cosa significa effettivamente fare apprendimento automatico o dimensione dei dati.
Quindi, in questo Machine Learning 101, parliamo di cosa fa un esperto di machine learning.
La prima cosa che una persona fa è di solito importare.
I dati.
Cioè, abbiamo una sorta di file CSV e importeremo quei dati e sappiamo come farlo con
Python, giusto?
Importiamo il file di dati CSFI in modo da poterlo utilizzare nel nostro programma.
E non preoccuparti, questi sono i passaggi che ti mostreremo quando realizzeremo il nostro prossimo
progetto.
Quindi la prima cosa è importare i dati, cosa facciamo?
Bene, puliamo i dati.
Cioè, in un mondo ideale, abbiamo dati perfetti, tutte le colonne, tutte le righe di un file CSFI sono
compilate e tutto è perfetto, ma spesso non è così.
A volte hai etichette mancanti, a volte hai celle o dati mancanti e a volte abbiamo solo
dati inutilizzabili.
È davvero, davvero brutto.
Quindi idealmente puliamo i dati in modo che quando li useremo in seguito, non ci diano errori o
facciano previsioni sbagliate.
Ora, numero tre.
Cosa fa un esperto di machine learning?
Bene, abbiamo diviso i dati.
E questo è interessante, di solito dividiamo i dati in ciò che chiamiamo set di allenamento e set di test.
Cosa significa questo?
Bene, dividere i dati significa semplicemente decidere che abbiamo, diciamo, cento righe di Excel
e decidiamo che le 80 righe saranno il nostro set di allenamento mentre diamo alla macchina da cui imparare.
E poi le ultime 20 righe saranno il set di prova perché dobbiamo dire alla macchina se ha ottenuto la
risposta giusta o sbagliata.
Quindi abbiamo bisogno di un modo per testare con i nostri dati preesistenti se il nostro modello è buono o cattivo.
Ancora una volta, questo è qualcosa che esploreremo.
Ma di solito dividi i tuoi dati, il tuo foglio Excel, in un set di addestramento, ciò che usiamo come input e quindi
il set di test ciò che usiamo per testare l'output che ci fornisce quella funzione di apprendimento automatico.
Ed è davvero facile da fare.
Decidiamo solo, ehi, l'80 percento dei dati sarà il set di allenamento e il 20 percento è il
test impostato fino ad ora.
Queste tre cose sono abbastanza facili, giusto?
E come vedremo, sono abbastanza facili.
Il prossimo è creare un modello.
Va bene, questo suona davvero, davvero difficile, vero?
Siamo appena passati dalla suddivisione dei dati e all'improvviso creiamo questa funzione, questo modello creato dal
nostro programma.
Ma la cosa divertente è che molto probabilmente ciò che fai quando crei un modello è importare un algoritmo.
Non scriverai tu stesso l'algoritmo da zero.
Di solito usi una libreria come Cycad Learn, che in realtà useremo per eseguire semplicemente un'importazione
e quindi decidere quale algoritmo vuoi usare, come alberi decisionali o K più vicino.
E in realtà vedremo come farlo in un prossimo esercizio.
Quindi è davvero carino.
Qualcuno ha già creato per noi un algoritmo che crea il modello in base al nostro set di allenamento.
E lo scherzo ricorrente è che quando le persone pensano all'esperto di machine learning, pensano a tutte queste equazioni matematiche
che fanno le persone.
Ma la maggior parte delle volte si tratta semplicemente di importare da una libreria un algoritmo.
Questo è tutto.
Una fodera.
Quindi, cosa pensi che facciamo?
Bene, controlliamo l'output, giusto?
Creiamo il modello che è la funzione, abbiamo l'input, che è il training set,
e quindi controlliamo l'output di questo modello con il nostro test set.
Quindi il test set, diremo, ehi, l'output corrisponde a quello che ci aspettavamo?
Quindi, una volta che controlliamo l'output, cosa facciamo?
Bene, miglioriamo, quindi molto probabilmente la prima volta non andrà tutto bene.
Quindi, sulla base di un set di test, diciamo, ehi, probabilmente possiamo migliorare qualcosa.
Quindi, come esperto di machine learning, potresti dargli input extra.
Questa è forse una colonna in più nel file Excel.
Oppure potresti voler cambiare il modello o l'algoritmo che hai usato per creare questo modello.
Questo è tutto.
Questi sono i sei passaggi di ciò che fai e ripeti semplicemente questi passaggi.
Ora, torneremo su questi e li collegherò a questo nella risorsa in modo che tu possa averlo sempre nella parte posteriore
della tua mente.
Ma in questo momento, impari solo qualcosa di veramente, davvero fondamentale.
Vedi Facebook qui.
Questo è più o meno il modo in cui gestiscono la loro pipeline di machine learning.
E questo diagramma ora dovrebbe avere un senso.
Proprio su quei sei passaggi di cui abbiamo parlato, definiamo i loro obiettivi.
Cioè, cosa vogliamo realizzare?
Raccogliamo i dati.
Passiamo i dati.
Cioè, lo puliamo.
Lo dividiamo in dati di addestramento e dati di test.
Quindi facciamo la creazione del modello e sperimentiamo diversi algoritmi.
E poi finalmente testiamo i nostri dati, vediamo quanto sono accurati in base ai nostri dati di test.
E poi torniamo indietro e proviamo cose diverse finché il nostro modello o la nostra funzione non sono in linea con quello che abbiamo
definito come obiettivo.
Non è bello?
Impari solo come funziona la struttura di apprendimento automatico di Facebook.
Ora, lascia che ti faccia una domanda prima di terminare questo video, qual è secondo te la parte
più difficile dell'intero processo?
L'ho fatto sembrare molto, molto facile, giusto.
Pensaci.
Pronto per la risposta.
La parte più difficile è effettivamente acquisire i dati perché più dati abbiamo, meglio è, più input abbiamo, più
set di allenamento possiamo avere in modo da poter migliorare il modello.
E sì, possiamo decidere quale algoritmo utilizzare per creare un modello, quali input utilizzare durante il set
di addestramento, ma più dati abbiamo, più opzioni abbiamo come esperti di machine learning.
Ed è davvero difficile raccogliere buoni dati o quelli che chiamiamo set di dati e aziende come Google
e Facebook sono davvero, davvero preziose perché sono le uniche in grado di raccogliere così tanti dati.
Ed è per questo che l'apprendimento automatico è stato introdotto da queste aziende che dispongono di grandi
set di dati, perché semplicemente tu ed io non abbiamo abbastanza dati per rendere davvero utile l'apprendimento automatico.
La maggior parte delle aziende in realtà non ha bisogno dell'apprendimento automatico o può persino implementare un buon apprendimento automatico perché non
dispone di dati sufficienti.
Hai bisogno di grandi aziende come Amazon per utilizzare l'apprendimento automatico perché sono le uniche ad avere accesso a quei
dati.
Ed è per questo che sono così preziosi.
Possono condividere il loro modello.
A loro non importa, ma di solito mantengono i loro dati privati perché è questo che dà loro un
vantaggio competitivo.
Tutto bene.
Quindi ora conosciamo i passaggi del machine learning.
Il prossimo è imparare quali strumenti possiamo usare per fare questi passaggi in modo che possiamo finalmente iniziare a imparare e
costruire i nostri modelli di apprendimento automatico.
Vedrò nel prossimo, Bhabhi.