Ben tornato.
Quindi, fino ad ora, abbiamo imparato i passaggi dell'apprendimento automatico.
E abbiamo imparato la teoria sull'apprendimento automatico, l'ultimo pezzo del puzzle è quali strumenti utilizziamo
per apprendere l'apprendimento automatico in modo da poter finalmente iniziare a fare alcuni esercizi e progetti.
Ed è per questo che Python è in realtà uno dei linguaggi più popolari quando si utilizza l'apprendimento automatico, perché Python ha
una comunità così grande ed è un linguaggio così semplice ed espressivo come abbiamo imparato che ha
un sacco di librerie e moduli che aiutano davvero facciamo l'apprendimento automatico in un modo davvero veloce ed efficiente.
Non è che Python sia solo l'unico linguaggio in cui puoi eseguire l'apprendimento automatico, ed è che
Python ha i migliori strumenti attualmente disponibili per l'apprendimento automatico.
Quindi quali sono questi strumenti?
Il primo è il numero uno e il numero tre è sicuramente un must quando si tratta di machine
learning, è una libreria che ci aiuta a usare liste e array e Python e in particolare array multidimensionali
che sono usati molto, molto spesso nell'apprendimento automatico.
Quindi useremo il non-pay.
E poi il prossimo è Pendas e Pendas è usato per quella che chiamiamo analisi dei dati.
Pendas ci dà un'idea di questo frame di dati, che ci consente la funzionalità di manipolare i dati in una
struttura tabulare con righe e colonne.
Cioè, di solito leggiamo un file CSV usando pendas.
Estrarrà questi dati in qualcosa chiamato data frame.
E puoi fare tutte queste incredibili trasformazioni e aggregazioni usando questi frame di dati.
E non preoccuparti, ti mostrerò come farlo nel prossimo video.
Quindi abbiamo una retribuzione gratuita per lavorare con elenchi e array, panda per lavorare di solito con qualcosa come i
dati tabulari.
Quindi i file CSV e poi abbiamo l'apprendimento di Saikat e l'apprendimento di Cycad.
È davvero eccitante?
Creare una parte del modello in cui importiamo la Saikat Library e Saikat.
È precostruito con, come puoi vedere, diversi algoritmi che possiamo usare.
Quindi possiamo fare classificazioni, possiamo fare regressioni, possiamo fare clustering semplicemente importando questa libreria.
E poi usiamo qualcosa come matplotlib ora, matplotlib di nuovo è un altro libris, quello che chiamiamo una libreria
di grafici.
Ci consente di visualizzare i dati in modo piacevole.
E ci sono molti strumenti basati su matplotlib che ci aiutano a visualizzare i dati in qualsiasi modo diverso
desideriamo.
Infine, gli ultimi due strumenti cruciali di cui abbiamo bisogno sono, prima di tutto, Jupiter Notebook.
Se ricordate nella sezione dell'ambiente di sviluppo abbiamo parlato di Anaconda e di come Anaconda,
installandolo, ci dia accesso ai notebook Jupiter.
In Jupiter, i taccuini sono davvero, davvero utili perché fino ad ora abbiamo scritto codice e pi
charm o testo sublime o codice visual studio, ma i taccuini di Jupiter sono davvero, davvero utili quando
facciamo machine learning o data science perché come faremo vedi, ci permette di passare attraverso il nostro codice ed effettivamente
produrre e tenere traccia di tutte queste cose che abbiamo fatto e anche vedere le visualizzazioni, qualcosa che non puoi davvero fare
in un editor di testo come Sublime TAC star lanciatore.
Quindi puoi passare attraverso ogni fase di analisi dei dati e visualizzare questi taccuini e potenzialmente anche
regalarli a diverse persone nella tua azienda in modo da poter creare una storia e condividerla con gli altri.
Quindi è un taccuino che ci permette di comunicare meglio.
Ed è uno strumento molto critico che è praticamente standard ora nel campo della scienza dei dati e dell'apprendimento
automatico.
E come puoi vedere, questi sono strumenti cruciali nella nostra cintura degli attrezzi che useremo nei prossimi
due video.
Ma tutti funzionano davvero, molto bene con Python.
Ed è per questo che Python è diventato uno standard nella comunità del machine learning.
L'ultimo pezzo del puzzle, tuttavia, è che i dati proprio quando importiamo i dati e li puliamo, abbiamo
parlato della parte più difficile essendo l'effettiva raccolta dei dati.
Per poter apprendere l'apprendimento automatico, abbiamo effettivamente bisogno di alcuni dati con cui lavorare.
Ora, non siamo Facebook o Amazon o Google o Apple, ma c'è un altro strumento utile chiamato Kagle.
E Kagle è una comunità di esperti di apprendimento automatico in cui puoi fare concorsi, puoi guardare i taccuini di
Jupiter di altre persone, ma ha anche set di dati.
Cioè, abbiamo libero accesso ai dati, a enormi quantità di dati che sono apertamente accessibili.
Se vuoi conoscere i crimini di Boston, il PGA Tour, i prezzi della benzina in Brasile, puoi effettivamente
scaricare gratuitamente questi set di dati in modo da poter giocare con l'apprendimento automatico.
E lo faremo proprio nel prossimo video.
Quindi per ora, assicurati se non hai di nuovo pronto i tuoi taccuini Jupiter, controlla la sezione dell'ambiente di
sviluppo dove ti mostro come configurarlo e quindi crea un account gratuito su Kaggle perché inizieremo a
mettere le mani sporco con qualche codifica che vedrò nel prossimo.