Tudo bem, tudo bem.
Acho que é hora de realmente começarmos a praticar algumas dessas habilidades em
vez de apenas falar sobre teoria, porque eu sei que agora tudo parece super complicado.
Você acha que para ser um especialista em aprendizado de máquina, você precisa ter um Ph. D. e você tem que ser
muito, muito inteligente com matemática e estatística.
Mas frequentemente esse não é o caso.
Portanto, neste vídeo, quero mostrar o que realmente significa fazer aprendizado de máquina ou tamanho de dados.
Portanto, neste aprendizado de máquina 101, vamos falar sobre o que um especialista em aprendizado de máquina faz.
A primeira coisa que uma pessoa geralmente faz é importar.
Os dados.
Ou seja, temos uma espécie de arquivo CSV e vamos importar esses dados e sabemos como fazer isso
com Python, certo?
Importamos arquivo de dados CSFI para que possamos utilizá-lo em nosso programa.
E não se preocupe, essas são as etapas que realmente mostraremos quando fizermos nosso próximo
projeto.
Então, a primeira coisa é importar os dados a seguir, o que fazemos?
Bem, nós limpamos os dados.
Ou seja, em um mundo ideal, temos dados perfeitos, todas as colunas, todas as linhas de um arquivo CSFI estão
preenchidas e tudo é perfeito, mas nem sempre é o caso.
Às vezes, faltam rótulos, às vezes células ou dados ausentes e, às vezes, apenas
dados inutilizáveis.
Isso é muito, muito ruim.
Portanto, o ideal é limpar os dados para que, quando os usarmos mais tarde, não haja erros ou
façamos previsões erradas.
Agora, número três.
O que um especialista em aprendizado de máquina faz?
Bem, nós dividimos os dados.
E isso é interessante, geralmente dividimos os dados no que chamamos de conjunto de treinamento e conjunto de teste.
O que isto significa?
Bem, dividir os dados significa simplesmente decidir que temos, digamos, cem linhas do
Excel e decidirmos que as 80 linhas serão nosso conjunto de treinamento enquanto damos a máquina para aprender.
E então as últimas 20 linhas serão o conjunto de teste porque temos que dizer à máquina se ela acertou
ou errou a resposta.
Portanto, precisamos encontrar uma maneira de testar com nossos dados pré-existentes se nosso modelo é bom ou ruim.
Novamente, isso é algo que iremos explorar.
Mas geralmente você divide seus dados, sua planilha do Excel, em um conjunto de treinamento, o que usamos como entrada e, em seguida, o
conjunto de teste que usamos para testar a saída que essa função de aprendizado de máquina nos dá.
E isso é muito fácil de fazer.
Nós apenas decidimos, ei, 80 por cento dos dados serão o conjunto de treinamento e 20 por cento é
o teste configurado até agora.
Essas três coisas são muito fáceis, certo?
E, como veremos, eles são bastante fáceis.
Em seguida, criamos um modelo.
Certo, este parece muito, muito difícil, certo?
Nós apenas partimos da divisão de dados para, de repente, estamos criando essa função, esse modelo que
nosso programa cria.
Mas o engraçado é que provavelmente o que você faz quando cria um modelo é importar um algoritmo.
Você não vai escrever o algoritmo do zero sozinho.
Normalmente, você usa uma biblioteca como o Cycad Learn, que na verdade vamos usar para simplesmente fazer uma importação
e então decidir qual algoritmo deseja usar, como árvores de decisão ou K vizinho mais próximo.
E realmente veremos como fazer isso em um próximo exercício.
Então isso é muito bom.
Alguém já construiu um algoritmo para nós que cria o modelo com base em nosso conjunto de treinamento.
E a piada corrente é que, quando as pessoas pensam em um especialista em aprendizado de máquina, elas pensam em todas essas equações
matemáticas que as pessoas fazem.
Mas na maioria das vezes são as pessoas simplesmente importando de uma biblioteca, um algoritmo.
É isso.
Um forro único.
Em seguida, o que você acha que fazemos?
Bem, verificamos a saída, certo?
Criamos o modelo que é a função, temos a entrada, que é o conjunto de
treinamento, e então verificamos a saída desse modelo com nosso conjunto de teste.
Então, o conjunto de teste, vamos dizer, ei, a saída está correspondendo ao que esperávamos?
Assim, depois de verificarmos a saída, o que fazemos?
Bem, nós melhoramos, então provavelmente da primeira vez, não vai dar tudo certo.
Portanto, com base em um conjunto de testes, dizemos, ei, provavelmente podemos melhorar algo.
Portanto, como um especialista em aprendizado de máquina, você pode fornecer informações extras.
Talvez seja uma coluna extra no arquivo Excel.
Ou você pode querer alterar o modelo ou algoritmo usado para criar este modelo.
É isso.
Estas são as seis etapas do que você faz e basta repetir essas etapas.
Agora, vamos voltar a eles e vou criar um link para isso no recurso para que você sempre possa ter
isso em mente.
Mas agora, você acabou de aprender algo muito, muito fundamental.
Você vê o Facebook aqui.
É basicamente assim que eles executam o pipeline de aprendizado de máquina.
E este diagrama agora deve fazer sentido.
Apenas nessas seis etapas de que falamos, definimos seus objetivos.
Ou seja, o que queremos realizar?
Coletamos os dados.
Passamos os dados.
Ou seja, nós o limpamos.
Nós o dividimos em dados de treinamento e dados de teste.
Em seguida, fazemos a criação do modelo e experimentamos diferentes algoritmos.
E, finalmente, testamos nossos dados, ver como eles são precisos com base em nossos dados de teste.
E então apenas voltamos e tentamos coisas diferentes até que nosso modelo ou nossa função esteja em linha com o que definimos
como uma meta.
Isso não é legal?
Você acabou de aprender como funciona a estrutura de aprendizado de máquina do Facebook.
Agora, deixe-me fazer uma pergunta antes de terminar este vídeo, qual você acha que é a parte mais difícil
de todo esse processo?
Eu fiz isso parecer muito, muito fácil, certo.
Pense nisso.
Pronto para a resposta.
A parte mais difícil é realmente pegar os dados porque quanto mais dados tivermos, melhor, quanto mais
entradas tivermos, mais conjuntos de treinamento poderemos ter para melhorar o modelo.
E sim, podemos decidir qual algoritmo usar para criar um modelo, quais entradas usar durante o conjunto de treinamento,
mas quanto mais dados tivermos, mais opções teremos como especialistas em aprendizado de máquina.
E é muito difícil coletar bons dados ou o que chamamos de conjunto de dados, e empresas como
Google e Facebook são muito, muito valiosas porque são as únicas que podem coletar tantos dados.
E é por isso que o aprendizado de máquina é pioneiro por essas empresas que têm grandes conjuntos de
dados, porque você e eu simplesmente não temos dados suficientes para realmente fazer o aprendizado de máquina valer a pena.
A maioria das empresas não precisa de aprendizado de máquina ou pode até implementar um bom aprendizado de máquina porque
não tem dados suficientes.
Você precisa de grandes empresas como a Amazon para usar o aprendizado de máquina, porque elas são as únicas que têm acesso a
esses dados.
E é por isso que eles são tão valiosos.
Eles podem compartilhar seu modelo.
Eles não se importam, mas geralmente mantêm seus dados privados porque é isso que lhes dá uma vantagem
competitiva.
Tudo bem.
Agora conhecemos as etapas do aprendizado de máquina.
O próximo passo é aprender quais ferramentas podemos usar para realizar essas etapas para que possamos finalmente começar a aprender e
construir nossos próprios modelos de aprendizado de máquina.
Eu verei no próximo, Bhabhi.