Content de te revoir.
Jusqu'à présent, nous avons appris les étapes de l'apprentissage automatique.
Et nous avons appris la théorie sur l'apprentissage automatique, la dernière pièce du puzzle est les outils que nous
utilisons pour en apprendre davantage sur l'apprentissage automatique afin que nous puissions enfin commencer à faire des exercices et des projets.
Et c'est pourquoi Python est en fait l'un des langages les plus populaires lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique, car Python a une
si grande communauté et c'est un langage si simple et expressif que nous avons appris qu'il a
une tonne de bibliothèques et de modules qui aident vraiment nous faisons du machine learning de manière très rapide et efficace.
Ce n'est pas que Python est juste le seul langage que vous pouvez faire de l'apprentissage automatique, et c'est que
Python a les meilleurs outils disponibles actuellement pour faire de l'apprentissage automatique.
Alors quels sont ces outils ?
Le premier est le numéro un, et le numéro trois est définitivement un must en matière d'apprentissage automatique, c'est une
bibliothèque qui nous aide à utiliser des listes et des tableaux et python et en particulier des tableaux multidimensionnels qui
sont utilisés très, très souvent dans l'apprentissage automatique.
Nous allons donc utiliser le non-payant.
Et puis le suivant est Pendas et Pendas est utilisé pour ce que nous appelons l'analyse de données.
Pendas nous donne une idée de ce bloc de données, qui nous permet de manipuler les données sous forme de structure tabulaire
avec des lignes et des colonnes.
C'est-à-dire que nous pouvons généralement lire un fichier CSV à l'aide de pendas.
Il va extraire ces données dans quelque chose appelé data frame.
Et vous pouvez effectuer toutes ces transformations et agrégations étonnantes à l'aide de ces blocs de données.
Et ne vous inquiétez pas, je vais vous montrer comment faire cela dans la prochaine vidéo.
Nous avons donc des non-payés pour travailler avec des listes et des tableaux, des pandas pour travailler généralement avec quelque chose comme
des données tabulaires.
Donc, les fichiers CSV, puis nous avons Saikat et Cycad.
Est-ce vraiment excitant ?
Créez une pièce de modèle dans laquelle nous importons la bibliothèque Saikat et Saikat.
Il est livré pré-construit avec, comme vous pouvez le voir, différents algorithmes que nous pouvons utiliser.
Nous pouvons donc faire de la classification, nous pouvons faire des régressions, nous pouvons faire du clustering simplement en important cette bibliothèque.
Et puis nous utilisons quelque chose comme matplotlib maintenant, matplotlib est à nouveau un autre libris, ce que nous appelons une bibliothèque
de graphiques.
Cela nous permet de visualiser les données de manière agréable.
Et il existe de nombreux outils construits sur matplotlib qui nous aident à visualiser les données de la manière que
nous voulons.
Enfin, les deux derniers outils cruciaux dont nous avons besoin sont tout d'abord Jupiter Notebook.
Si vous vous en souvenez, dans la section environnement de développement, nous avons parlé d'Anaconda et de la façon dont
Anaconda, en l'installant, nous donne accès aux notebooks Jupiter.
Dans Jupiter, les cahiers sont vraiment, vraiment utiles parce que jusqu'à présent nous avons écrit du code et du charme
pi ou du texte sublime ou du code de studio visuel, mais les cahiers Jupiter sont vraiment, vraiment utiles lorsque nous
faisons de l'apprentissage automatique ou de la science des données, car comme nous allons voyez, cela nous permet de parcourir notre code et de
produire et de garder une trace de toutes ces choses que nous avons faites et également de voir des visualisations, quelque chose que vous ne pouvez
pas vraiment faire dans un éditeur de texte comme Sublime TAC star pitcher.
Ainsi, vous pouvez parcourir chaque étape de l'analyse des données et visualiser ces cahiers et potentiellement même les
donner à différentes personnes de votre entreprise afin que vous puissiez créer une histoire et la partager avec d'autres.
C'est donc un cahier qui nous permet de mieux communiquer.
Et c'est un outil très critique qui est à peu près standard maintenant dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage
automatique.
Et comme vous pouvez le voir, ce sont des outils cruciaux dans notre ceinture à outils que nous allons utiliser tout au long des
deux prochaines vidéos.
Mais tous fonctionnent vraiment très bien avec Python.
Et c'est pourquoi Python est devenu un standard dans la communauté de l'apprentissage automatique.
La dernière pièce du puzzle, cependant, est que les données juste lorsque nous importons les données et nettoyons les données, nous avons parlé
de la partie la plus difficile étant la collecte réelle des données.
Pour que nous puissions en apprendre davantage sur l'apprentissage automatique, nous avons en fait besoin de données avec lesquelles travailler.
Maintenant, nous ne sommes pas Facebook ou Amazon ou Google ou Apple, mais il existe un autre outil utile appelé Kagle.
Et Kagle est une communauté d'experts en apprentissage automatique où vous pouvez faire des compétitions, vous pouvez consulter les cahiers
Jupiter d'autres personnes, mais il contient également des ensembles de données.
C'est-à-dire que nous avons un accès gratuit aux données, à des quantités massives de données qui sont librement accessibles.
Si vous voulez en savoir plus sur les crimes à Boston, sur le PGA Tour, sur les prix du gaz au Brésil,
vous pouvez en fait télécharger gratuitement ces ensembles de données afin de pouvoir jouer avec l'apprentissage automatique.
Et nous allons le faire dans la prochaine vidéo.
Alors pour l'instant, assurez-vous que si vous n'avez pas encore préparé vos cahiers Jupiter, consultez la section environnement de développement où je
vous montre comment configurer cela, puis créez un compte gratuit sur Kaggle car nous allons commencer à mettre la
main sur sale avec un peu de codage, je verrai dans le prochain.