Selamat datang kembali.
Jadi sampai sekarang, kita telah mempelajari langkah-langkah pembelajaran mesin.
Dan kami mempelajari teori tentang pembelajaran mesin, bagian terakhir dari teka-teki adalah alat apa yang
kami gunakan untuk belajar tentang pembelajaran mesin sehingga kami akhirnya dapat mulai melakukan beberapa latihan dan proyek.
Dan inilah mengapa Python sebenarnya adalah salah satu bahasa paling populer saat menggunakan pembelajaran mesin, karena Python memiliki komunitas yang
begitu besar dan bahasa yang mudah dan ekspresif seperti yang telah kita pelajari bahwa ia memiliki
banyak perpustakaan dan modul yang sangat membantu kami melakukan pembelajaran mesin dengan cara yang sangat cepat dan efisien.
Python bukanlah satu-satunya bahasa yang dapat Anda lakukan pembelajaran mesin, dan Python memiliki alat
terbaik yang tersedia saat ini untuk melakukan pembelajaran mesin.
Jadi apa saja alat-alat ini?
Yang pertama adalah nomor satu, dan nomor tiga jelas merupakan suatu keharusan dalam hal pembelajaran mesin,
ini adalah perpustakaan yang membantu kita menggunakan daftar dan larik dan python dan khususnya larik multidimensi yang
sangat, sangat sering digunakan dalam pembelajaran mesin.
Jadi kita akan menggunakan non-bayar.
Kemudian yang berikutnya adalah Pendas dan Pendas digunakan untuk apa yang kita sebut analisis data.
Pendas memberi kita gambaran tentang kerangka data ini, yang memungkinkan kita fungsionalitas untuk memanipulasi data dalam struktur
tabel dengan baris dan kolom.
Artinya, kita biasanya membaca file CSV menggunakan pendas.
Ini akan mengekstrak data ini menjadi sesuatu yang disebut bingkai data.
Dan Anda dapat melakukan semua transformasi dan agregasi yang menakjubkan ini menggunakan bingkai data ini.
Dan jangan khawatir, saya akan menunjukkan cara melakukannya di video berikutnya.
Jadi kami tidak membayar untuk bekerja dengan daftar dan larik, panda untuk biasanya bekerja dengan sesuatu seperti
data tabular.
Jadi file CSV dan kemudian kami memiliki Saikat belajar dan Cycad belajar.
Apakah itu benar-benar mengasyikkan?
Buat bagian model di mana kita mengimpor Perpustakaan Saikat dan Saikat.
Itu sudah dibuat sebelumnya dengan, seperti yang Anda lihat, berbagai algoritme yang dapat kita gunakan.
Jadi kita bisa melakukan klasifikasi, kita bisa melakukan regresi, kita bisa melakukan clustering hanya dengan mengimport library ini.
Dan kemudian kami menggunakan sesuatu seperti matplotlib sekarang, matplotlib lagi adalah libris lain, yang kami sebut
pustaka charting.
Ini memungkinkan kita untuk memvisualisasikan data dengan cara yang bagus.
Dan ada banyak alat yang dibangun di atas matplotlib yang membantu kita memvisualisasikan data dengan cara berbeda yang kita
inginkan.
Akhirnya, dua alat penting terakhir yang kita butuhkan adalah, pertama-tama, Notebook Jupiter.
Jika Anda ingat di bagian lingkungan pengembang, kami berbicara tentang Anaconda dan bagaimana Anaconda, dengan
menginstalnya, memberi kami akses ke notebook Jupiter.
Di Jupiter, notebook sangat, sangat berguna karena selama ini kita telah menulis kode dan pi
charm atau teks luhur atau kode visual studio, tetapi notebook Jupiter sangat, sangat berguna ketika kita
melakukan pembelajaran mesin atau ilmu data karena seperti yang kita akan lihat, ini memungkinkan kami untuk menelusuri kode
kami dan benar-benar mengeluarkan dan melacak semua hal yang telah kami lakukan dan juga melihat visualisasi, sesuatu yang tidak dapat
Anda lakukan di editor teks seperti pitcher bintang Sublime TAC.
Jadi Anda dapat melangkah melalui setiap tahap analisis data dan membuat buku catatan ini divisualisasikan dan bahkan
berpotensi diberikan kepada orang yang berbeda di perusahaan Anda sehingga Anda dapat membuat cerita dan membagikannya dengan orang lain.
Jadi ini adalah notebook yang memungkinkan kita berkomunikasi dengan lebih baik.
Dan ini adalah alat yang sangat penting yang cukup standar sekarang di bidang ilmu data dan pembelajaran mesin.
Dan seperti yang Anda lihat, ini adalah alat penting di sabuk alat kami yang akan kami gunakan di beberapa
video berikutnya.
Tapi semuanya bekerja sangat, sangat baik dengan Python.
Dan itulah mengapa Python telah menjadi standar dalam komunitas pembelajaran mesin.
Bagian terakhir dari teka-teki, adalah bahwa data tepat ketika kita mengimpor data dan membersihkan data, kita berbicara tentang
bagian yang paling sulit adalah pengumpulan data yang sebenarnya.
Agar kita dapat belajar tentang pembelajaran mesin, kita sebenarnya membutuhkan beberapa data untuk digunakan.
Sekarang, kami bukan Facebook atau Amazon atau Google atau Apple, tetapi ada alat lain yang berguna yang disebut Kagle.
Dan Kagle adalah komunitas pakar pembelajaran mesin tempat Anda dapat melakukan kompetisi, Anda dapat melihat buku catatan
Jupiter milik orang lain, tetapi juga memiliki kumpulan data.
Artinya, kami memiliki akses gratis ke data, ke sejumlah besar data yang dapat diakses secara terbuka.
Jika Anda ingin belajar tentang kejahatan di Boston, tentang Tur PGA, tentang harga gas di Brasil, Anda sebenarnya
dapat mengunduh kumpulan data ini secara gratis sehingga Anda dapat bermain-main dengan pembelajaran mesin.
Dan kita akan melakukan hal itu di video berikutnya.
Jadi untuk saat ini, pastikan jika Anda belum menyiapkan notebook Jupiter Anda lagi, periksa bagian lingkungan pengembang tempat saya
menunjukkan cara menyiapkannya dan kemudian buat akun gratis di Kaggle karena kita akan mulai mendapatkan tangan kita.
kotor dengan beberapa pengkodean yang akan saya lihat di yang berikutnya.