Welkom terug.
Dus tot nu toe hebben we de stappen van machine learning geleerd.
En we leerden de theorie over machine learning, het laatste stukje van de puzzel is welke tools
we gebruiken om te leren over machine learning, zodat we eindelijk wat oefeningen en projecten kunnen gaan doen.
En dit is de reden waarom Python eigenlijk een van de meest populaire talen is bij het gebruik van machine learning, omdat
Python zo'n grote gemeenschap heeft en het is zo'n gemakkelijke, expressieve taal omdat we hebben geleerd dat
het een heleboel bibliotheken en modules heeft die echt helpen we doen machine learning op een echt snelle, efficiënte manier.
Het is niet zo dat Python alleen de enige taal is die je aan machine learning kunt doen, en het is dat Python
de beste tools heeft die momenteel beschikbaar zijn om aan machine learning te doen.
Dus wat zijn deze hulpmiddelen?
De eerste is nummer één, en nummer drie is absoluut een must als het gaat om machine learning. Het
is een bibliotheek die ons helpt om lijsten en arrays en python en specifiek multidimensionale arrays te gebruiken die
heel, heel vaak worden gebruikt bij machine learning.
Dus we gaan non-pay gebruiken.
En dan is de volgende Pendas en Pendas wordt gebruikt voor wat we data-analyse noemen.
Pendas geeft ons een idee van dit dataframe, dat ons de functionaliteit geeft om data te manipuleren in
tabelstructuur met rijen en kolommen.
Dat wil zeggen, we kunnen meestal een CSV-bestand lezen met penda's.
Het gaat deze gegevens extraheren in iets dat dataframe wordt genoemd.
En u kunt al deze verbazingwekkende transformaties en aggregaties doen met behulp van deze dataframes.
En maak je geen zorgen, ik laat je zien hoe je dit doet in de volgende video.
Dus we hebben non-pay voor het werken met lijsten en arrays, panda's voor het werken met zoiets
als tabelgegevens.
Dus CSV-bestanden en dan hebben we Saikat leren en Cycad leren.
Is dat echt spannend?
Maak een modelgedeelte waarin we de Saikat-bibliotheek en Saikat importeren.
Het is vooraf gebouwd met, zoals je kunt zien, verschillende algoritmen die we kunnen gebruiken.
Dus we kunnen classificeren, we kunnen regressies doen, we kunnen clusteren door deze bibliotheek te importeren.
En dan gebruiken we nu zoiets als matplotlib, opnieuw is matplotlib een ander libris, wat we een
kaartbibliotheek noemen.
Het stelt ons in staat om data op een mooie manier te visualiseren.
En er zijn veel tools die bovenop matplotlib zijn gebouwd en die ons helpen gegevens op elke gewenste manier
te visualiseren.
Ten slotte zijn de twee laatste cruciale tools die we nodig hebben, allereerst die van Jupiter Notebook.
Als je het je herinnert in het gedeelte over de ontwikkelaarsomgeving, hebben we gesproken over Anaconda en hoe Anaconda, door
het te installeren, ons toegang geeft tot de Jupiter-notebooks.
In Jupiter zijn notebooks echt heel handig omdat we tot nu toe code en pi-charme of sublieme
tekst of visuele studiocode hebben geschreven, maar Jupiter-notebooks zijn echt heel handig als we aan machine learning of
datawetenschap doen, want zoals we zullen kijk, het stelt ons in staat om door onze code te stappen en daadwerkelijk
uit te voeren en al deze dingen bij te houden die we hebben gedaan en ook visualisaties te zien, iets dat je niet
echt kunt doen in een teksteditor zoals Sublime TAC star pitcher.
U kunt dus elke fase van gegevensanalyse doorlopen en deze notitieboekjes laten visualiseren en mogelijk zelfs aan
verschillende mensen in uw bedrijf geven, zodat u een verhaal kunt maken en dit met anderen kunt delen.
Het is dus een notebook waarmee we beter kunnen communiceren.
En het is een zeer kritische tool die nu vrijwel standaard is op het gebied van datawetenschap en machine
learning.
En zoals je kunt zien, zijn dit cruciale tools in onze gereedschapsriem die we in de volgende paar video's
gaan gebruiken.
Maar ze werken allemaal heel, heel goed met Python.
En daarom is Python zo'n standaard geworden in de machine learning-community.
Het laatste stukje van de puzzel is echter dat de gegevens op het moment dat we de gegevens importeren en de gegevens opschonen, we hadden
het erover dat het moeilijkste deel het daadwerkelijke verzamelen van de gegevens is.
Om meer te weten te komen over machine learning, hebben we eigenlijk wat gegevens nodig om mee te werken.
Nu zijn we geen Facebook of Amazon of Google of Apple, maar er is nog een handige tool genaamd Kagle.
En Kagle is een gemeenschap van machine learning-experts waar je wedstrijden kunt doen, je kunt naar de
Jupiter-notebooks van anderen kijken, maar het heeft ook datasets.
Dat wil zeggen, we hebben vrije toegang tot data, tot enorme hoeveelheden data die openlijk toegankelijk zijn.
Als je meer wilt weten over misdaden in Boston, over de PGA Tour, over gasprijzen in Brazilië,
kun je deze datasets gratis downloaden, zodat je kunt spelen met machine learning.
En dat gaan we doen in de volgende video.
Dus voor nu, zorg ervoor dat als je je Jupiter-notebooks niet weer klaar hebt, kijk in het gedeelte met de ontwikkelaarsomgeving waar ik
je laat zien hoe je dit kunt instellen en maak vervolgens een gratis account op Kaggle, want we gaan onze handen
beginnen te krijgen vuil met wat codering die ik in de volgende zal zien.