ไม่เป็นไร.
ฉันคิดว่าถึงเวลาที่เราต้องเริ่มฝึกทักษะเหล่านี้จริงๆ แทนที่จะพูดถึงทฤษฎี
เพราะฉันรู้ว่าตอนนี้ทุกอย่างดูซับซ้อนมาก
คุณคิดว่าการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณต้องมีปริญญาเอก และคุณต้องฉลาดมากจริงๆ
กับคณิตศาสตร์และสถิติ
แต่บ่อยครั้งที่ไม่ได้เป็นเช่นนั้นจริงๆ
ในวิดีโอนี้ ฉันต้องการแสดงให้คุณเห็นว่าการเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลหมายความว่าอย่างไร
ในแมชชีนเลิร์นนิง 101 นี้ เรามาพูดถึงสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงทำกัน
สิ่งแรกที่บุคคลทำคือมักจะนำเข้า
ข้อมูล.
นั่นคือ เรามีไฟล์ CSV บางประเภท และเราจะนำเข้าข้อมูลนั้นและเรารู้วิธีทำเช่นนั้นกับ
Python ใช่ไหม
เรานำเข้าไฟล์ข้อมูล CSV เพื่อนำไปใช้ในโปรแกรมของเรา
และไม่ต้องกังวล นี่คือขั้นตอนที่เราจะแสดงให้คุณเห็นเมื่อเราทำโปรเจ็กต์ที่จะเกิดขึ้น
ดังนั้นสิ่งแรกคือการนำเข้าข้อมูล
ต่อไปเราจะทำอย่างไร?
เราทำความสะอาดข้อมูล
นั่นคือ ในโลกอุดมคติ เรามีข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ
คอลัมน์ทั้งหมด ทุกแถวของไฟล์ CSV ถูกกรอก และทุกอย่างสมบูรณ์แบบ
แต่นั่นมักไม่เป็นเช่นนั้น
บางครั้งคุณมีป้ายชื่อหายไป บางครั้งคุณมีเซลล์หรือข้อมูลหายไป และบางครั้งเราก็มีข้อมูลที่ใช้ไม่ได้ซึ่งแย่จริงๆ
ดังนั้น เราจึงควรล้างข้อมูลเพื่อที่ว่าเมื่อเราใช้งานในภายหลัง จะไม่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือคาดการณ์ที่ผิดพลาด
เอาล่ะข้อสาม
ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไรได้บ้าง
เราแยกข้อมูล
และนี่เป็นสิ่งที่น่าสนใจ
เรามักจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสิ่งที่เราเรียกว่าชุดฝึกอบรม
และชุดทดสอบ
สิ่งนี้หมายความว่า?
การแบ่งข้อมูลก็หมายถึงการตัดสินใจเท่านั้น
สมมติว่ามี Excel 100 แถว และเราตัดสินใจว่า 80 แถวจะเป็นชุดการฝึกของเราในขณะที่เราให้เครื่องเรียนรู้
แล้ว 20 แถวสุดท้ายจะเป็นชุดทดสอบ เพราะเราต้องบอกเครื่องว่าได้คำตอบถูกหรือผิด
ดังนั้นเราจึงต้องการวิธีทดสอบกับข้อมูลที่มีอยู่ก่อนว่าแบบจำลองของเราดีหรือไม่ดี
อีกครั้ง นี่คือสิ่งที่เราจะสำรวจ แต่โดยปกติคุณแบ่งข้อมูลของคุณ แผ่นงาน Excel ของคุณเป็นชุดการฝึก
สิ่งที่เราใช้เป็นอินพุต และชุดทดสอบ สิ่งที่เราใช้เพื่อทดสอบผลลัพธ์ที่ฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องนั้น
ให้เรา.
และนั่นเป็นเรื่องง่ายที่จะทำ
เราเพิ่งตัดสินใจว่า เฮ้ 80% ของข้อมูลจะเป็นชุดการฝึก และ 20% เป็นชุดการทดสอบจนถึงตอนนี้
สามสิ่งนี้ค่อนข้างง่ายใช่มั้ย
และอย่างที่เราจะได้เห็นกัน พวกมันค่อนข้างง่าย
ต่อไปเราจะสร้างโมเดล
ไม่เป็นไร.
อันนี้ฟังดูยากมากใช่มั้ย?
เราเพิ่งเปลี่ยนจากการแยกข้อมูลมาเป็นทันทีที่เรากำลังสร้างฟังก์ชันนี้ ซึ่งเป็นโมเดลที่โปรแกรมของเราสร้างขึ้น
แต่ที่น่าตลกก็คือ สิ่งที่คุณทำมากที่สุดเมื่อคุณสร้างโมเดลคือการนำเข้าอัลกอริธึม
คุณจะไม่เขียนอัลกอริทึมตั้งแต่เริ่มต้นด้วยตัวเอง
โดยปกติคุณใช้ไลบรารี่อย่าง Psych Learn ซึ่งจริงๆ แล้วเราจะใช้เพื่อทำการอิมพอร์ต แล้วตัดสินใจว่าคุณต้องการใช้อัลกอริธึมใด
เช่น ต้นไม้ตัดสินใจหรือเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของ K
และเราจะได้เห็นวิธีการทำในแบบฝึกหัดที่จะเกิดขึ้น
นั่นเป็นสิ่งที่ดีจริงๆ
มีคนสร้างอัลกอริทึมสำหรับเราแล้วซึ่งสร้างแบบจำลองตามชุดการฝึกของเรา
และเรื่องตลกที่เกิดขึ้นก็คือ เมื่อผู้คนคิดถึงผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาคิดถึงสมการทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดที่ผู้คนทำ
แต่โดยส่วนใหญ่แล้ว ผู้คนเพียงแค่นำเข้าจากไลบรารี ซึ่งเป็นอัลกอริทึม
นั่นแหละค่ะ หนึ่งซับ
ต่อไปคิดว่าเราจะทำอย่างไร?
เราตรวจสอบผลลัพธ์ใช่ไหม
เราสร้างแบบจำลอง
นั่นคือหน้าที่
เรามีอินพุตซึ่งเป็นชุดการฝึก จากนั้นเราจะตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดลนี้ด้วยชุดทดสอบของเรา
ชุดทดสอบ เราจะบอกว่า เฮ้ ผลลัพธ์ตรงกับที่เราคาดไว้หรือไม่
เมื่อเราตรวจสอบผลลัพธ์แล้ว เราจะทำอย่างไร?
ดีเราปรับปรุง
เป็นไปได้มากว่าในครั้งแรก มันจะไม่ทำให้ถูกต้องเลย
จากชุดทดสอบ เราพูดว่า เฮ้ เราน่าจะปรับปรุงอะไรบางอย่างได้
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณอาจให้ข้อมูลเพิ่มเติม
นั่นอาจเป็นคอลัมน์พิเศษในไฟล์ Excel
หรือเราอาจต้องการเปลี่ยนโมเดลหรืออัลกอริทึมที่คุณใช้สร้างโมเดลนี้
แค่นั้นแหละ.
นี่คือหกขั้นตอนของสิ่งที่คุณทำ และคุณก็แค่ทำซ้ำขั้นตอนเหล่านี้
ตอนนี้เราจะกลับมาที่สิ่งเหล่านี้และฉันจะเชื่อมโยงไปยังสิ่งนี้ในแหล่งข้อมูลเพื่อให้คุณมีมันอยู่ในใจเสมอ
แต่ตอนนี้ คุณเพิ่งเรียนรู้บางสิ่ง ขั้นพื้นฐานจริงๆ
คุณเห็น Facebook ที่นี่
นี่เป็นวิธีที่พวกเขาเรียกใช้ไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง
และแผนภาพนี้น่าจะสมเหตุสมผลสำหรับหกขั้นตอนที่เราพูดถึง
เรากำหนดเป้าหมายของพวกเขา
นั่นคือเราต้องการทำอะไรให้สำเร็จ?
เรารวบรวมข้อมูล
เราแยกวิเคราะห์ข้อมูล
นั่นคือเราทำความสะอาด
เราแยกออกเป็นข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลการทดสอบ
จากนั้นเราก็สร้างแบบจำลองและทดลองด้วยอัลกอริธึมต่างๆ จากนั้นเราก็ทดสอบข้อมูลของเรา ดูว่าข้อมูลนั้นแม่นยำเพียงใดโดยอิงจากข้อมูลการทดสอบของเรา
จากนั้นเราก็แค่ย้อนกลับไปลองทำสิ่งต่าง ๆ จนกว่าแบบจำลองหรือฟังก์ชันของเราจะสอดคล้องกับสิ่งที่เรากำหนดเป็นเป้าหมาย
ไม่เจ๋งเหรอ?
คุณเพียงแค่เรียนรู้ว่าโครงสร้างการเรียนรู้ของเครื่องของ Facebook ทำงานอย่างไร
ตอนนี้ ให้ฉันถามคำถามคุณหนึ่งข้อก่อนจะจบวิดีโอนี้
คุณคิดว่าส่วนที่ยากที่สุดของกระบวนการทั้งหมดนี้คืออะไร?
ฉันทำให้มันฟังดูง่ายมาก
ถูกต้อง.
คิดเกี่ยวกับมัน
พร้อมสำหรับคำตอบ
ส่วนที่ยากที่สุดคือการดึงข้อมูลเพราะยิ่งเรามีข้อมูลมาก ยิ่งมีอินพุตมากขึ้น ยิ่งมีชุดการฝึกมากขึ้นเท่านั้น
เพื่อให้สามารถปรับปรุงโมเดลได้
และใช่ เราสามารถตัดสินใจได้ว่าจะใช้อัลกอริธึมใดในการสร้างแบบจำลอง อินพุตใดที่จะใช้ระหว่างชุดการฝึก
แต่ยิ่งเรามีข้อมูลมากเท่าไร เราก็ยิ่งมีตัวเลือกมากขึ้นในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง
และเป็นการยากที่จะรวบรวมข้อมูลที่ดีหรือสิ่งที่เราเรียกว่าชุดข้อมูล
และบริษัทอย่าง Google และ Facebook นั้นมีค่ามากจริงๆ เพราะพวกเขาเป็นเพียงบริษัทเดียวที่สามารถรวบรวมข้อมูลได้มากขนาดนั้น
และนั่นคือสาเหตุที่แมชชีนเลิร์นนิงเป็นผู้บุกเบิกโดยบริษัทเหล่านี้ซึ่งมีชุดข้อมูลจำนวนมาก
เพราะคุณและฉันแค่ไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะทำให้แมชชีนเลิร์นนิงคุ้มค่าจริงๆ
บริษัทส่วนใหญ่ไม่ต้องการแมชชีนเลิร์นนิงจริงๆ หรือสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงที่ดีได้ เพราะพวกเขาไม่มีข้อมูลเพียงพอ
คุณต้องการให้บริษัทขนาดใหญ่อย่าง Amazon ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพราะเป็นบริษัทเดียวที่เข้าถึงข้อมูลนั้นได้
และนั่นเป็นเหตุผลที่พวกเขามีค่ามาก
พวกเขาสามารถแบ่งปันรูปแบบของพวกเขา
พวกเขาไม่สนใจ แต่พวกเขามักจะเก็บข้อมูลของพวกเขาเป็นส่วนตัวเพราะนั่นคือสิ่งที่ทำให้พวกเขาได้เปรียบในการแข่งขัน
ไม่เป็นไร.
ตอนนี้เรารู้ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว
ต่อไปคือการเรียนรู้เครื่องมือที่เราสามารถใช้ในการทำขั้นตอนเหล่านี้ เพื่อที่เราจะได้เริ่มเรียนรู้และสร้างโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องของเราเองในที่สุด
เจอกันใหม่ตอนหน้าค่ะ
บ๊าย บาย.