Willkommen zurück.
Bis jetzt haben wir also die Schritte des maschinellen Lernens gelernt.
Und wir haben die Theorie über maschinelles Lernen gelernt, das letzte Puzzleteil ist, welche Werkzeuge
wir verwenden, um maschinelles Lernen zu lernen, damit wir endlich mit einigen Übungen und Projekten beginnen können.
Und aus diesem Grund ist Python tatsächlich eine der beliebtesten Sprachen beim Einsatz von maschinellem Lernen, weil Python eine so große
Community hat und es eine so einfache, ausdrucksstarke Sprache ist, wie wir gelernt haben, dass es
eine Menge Bibliotheken und Module gibt, die wirklich helfen Wir machen maschinelles Lernen auf sehr schnelle und effiziente Weise.
Python ist nicht nur die einzige Sprache, mit der Sie maschinelles Lernen durchführen können, sondern Python verfügt
über die besten Tools, die derzeit für maschinelles Lernen verfügbar sind.
Was sind das für Werkzeuge?
Die erste ist die Nummer eins und die Nummer drei ist definitiv ein Muss, wenn es um maschinelles Lernen
geht. Es ist eine Bibliothek, die uns hilft, Listen und Arrays und Python zu verwenden, und insbesondere mehrdimensionale Arrays, die
sehr, sehr oft beim maschinellen Lernen verwendet werden.
Also werden wir Non-Pay verwenden.
Und dann ist der nächste Pendas und Pendas wird für das verwendet, was wir Datenanalyse nennen.
Pendas gibt uns eine Vorstellung von diesem Datenrahmen, der uns die Funktionalität ermöglicht, Daten in Tabellenstruktur mit
Zeilen und Spalten zu manipulieren.
Das heißt, wir können normalerweise eine CSV-Datei mithilfe von pendas lesen.
Es wird diese Daten in einen sogenannten Datenrahmen extrahieren.
Und Sie können all diese erstaunlichen Transformationen und Aggregationen mit diesen Datenrahmen durchführen.
Und keine Sorge, ich zeige euch im nächsten Video, wie das geht.
Wir haben also keine Bezahlung für die Arbeit mit Listen und Arrays, Pandas für die Arbeit mit so etwas
wie Tabellendaten.
Also CSV-Dateien und dann müssen wir Saikat lernen und Cycad lernen.
Ist das wirklich spannend?
Erstellen Sie ein Modellteil, in das wir die Saikat-Bibliothek und das Saikat importieren.
Wie Sie sehen können, ist es mit verschiedenen Algorithmen vorgefertigt, die wir verwenden können.
Wir können also Klassifizierungen, Regressionen und Clustering durchführen, indem wir einfach diese Bibliothek importieren.
Und dann verwenden wir jetzt so etwas wie matplotlib, matplotlib ist wieder eine andere libris, was wir eine
Charting-Bibliothek nennen.
Es ermöglicht uns, Daten auf schöne Weise zu visualisieren.
Und es gibt viele Tools, die auf Matplotlib aufbauen und uns helfen, Daten auf jede gewünschte Weise zu
visualisieren.
Schließlich sind die beiden letzten entscheidenden Werkzeuge, die wir brauchen, zunächst das von Jupiter Notebook.
Wenn Sie sich erinnern, haben wir im Abschnitt über die Entwicklerumgebung über Anaconda gesprochen und wie Anaconda uns
durch die Installation Zugriff auf die Jupiter-Notebooks verschafft.
In Jupiter sind Notebooks wirklich sehr nützlich, weil wir bis jetzt Code und Pi-Charme oder großartigen Text
oder visuellen Studio-Code geschrieben haben, aber Jupiter-Notebooks sind wirklich sehr nützlich, wenn wir maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft
betreiben, denn wie wir es tun werden Sehen Sie, es erlaubt uns, durch unseren Code zu gehen und all
diese Dinge, die wir getan haben, tatsächlich auszugeben und zu verfolgen und auch Visualisierungen zu sehen, etwas, das Sie in einem
Texteditor wie Sublime TAC Star Pitcher nicht wirklich tun können.
So können Sie jede Phase der Datenanalyse durchlaufen und diese Notizbücher visualisieren und möglicherweise sogar
an verschiedene Personen in Ihrem Unternehmen weitergeben, damit Sie eine Geschichte erstellen und mit anderen teilen können.
Es ist also ein Notebook, mit dem wir besser kommunizieren können.
Und es ist ein sehr wichtiges Werkzeug, das heute im Bereich der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens so ziemlich zum Standard
gehört.
Und wie Sie sehen, sind dies wichtige Werkzeuge in unserem Werkzeuggürtel, die wir in den nächsten Videos
verwenden werden.
Aber alle funktionieren wirklich sehr gut mit Python.
Aus diesem Grund ist Python in der Machine Learning-Community zu einem solchen Standard geworden.
Das letzte Stück des Puzzles ist jedoch, dass die Daten direkt beim Importieren und Bereinigen der Daten über den
schwierigsten Teil gesprochen haben, der die eigentliche Erfassung der Daten ist.
Damit wir etwas über maschinelles Lernen lernen können, benötigen wir tatsächlich einige Daten, mit denen wir arbeiten können.
Nun, wir sind nicht Facebook oder Amazon oder Google oder Apple, aber es gibt ein weiteres nützliches Tool namens Kagle.
Und Kagle ist eine Community von Experten für maschinelles Lernen, in der Sie Wettbewerbe durchführen können, sich die
Jupiter-Notebooks anderer Leute ansehen können, aber auch Datensätze haben.
Das heißt, wir haben freien Zugang zu Daten, zu riesigen Datenmengen, die offen zugänglich sind.
Wenn Sie mehr über Verbrechen in Boston, über die PGA Tour, über Benzinpreise in Brasilien erfahren
möchten, können Sie diese Datensätze tatsächlich kostenlos herunterladen, um mit maschinellem Lernen herumzuspielen.
Und genau das werden wir im nächsten Video tun.
Stellen Sie also vorerst sicher, dass Sie Ihre Jupiter-Notebooks nicht wieder bereit haben, sehen Sie sich den Abschnitt zur Entwicklerumgebung an, in dem
ich Ihnen zeige, wie Sie dies einrichten, und erstellen Sie dann ein kostenloses Konto bei Kaggle, da wir damit beginnen werden,
unsere Hände zu bekommen schmutzig mit etwas Codierung, die ich im nächsten sehen werde.