Bem vindo de volta.
Até agora, aprendemos as etapas do aprendizado de máquina.
E aprendemos a teoria sobre aprendizado de máquina, a última peça do quebra-cabeça é quais ferramentas
usamos para aprender sobre aprendizado de máquina para que possamos finalmente começar a fazer alguns exercícios e projetos.
E é por isso que Python é na verdade uma das linguagens mais populares quando se usa aprendizado de máquina, porque Python
tem uma grande comunidade e é uma linguagem fácil e expressiva, pois aprendemos que tem uma tonelada
de bibliotecas e módulos que realmente ajudam nós fazemos o aprendizado de máquina de uma maneira muito rápida e eficiente.
Não é que Python seja apenas a única linguagem que você pode fazer aprendizado de máquina, e é que
Python tem as melhores ferramentas disponíveis atualmente para fazer aprendizado de máquina.
Então, quais são essas ferramentas?
O primeiro é o número um, e o número três é definitivamente obrigatório quando se trata de aprendizado de
máquina, é uma biblioteca que nos ajuda a usar listas e arrays e python e, especificamente, arrays multidimensionais que são
usados com muita frequência no aprendizado de máquina.
Então, vamos usar o não pago.
E o próximo é Pendas e Pendas é usado para o que chamamos de análise de dados.
Pendas nos dá uma ideia desse data frame, que nos permite a funcionalidade de manipular dados em estrutura
tabular com linhas e colunas.
Ou seja, normalmente lemos um arquivo CSV usando pendas.
Ele vai extrair esses dados em algo chamado quadro de dados.
E você pode fazer todas essas transformações e agregações incríveis usando esses quadros de dados.
E não se preocupe, vou mostrar como fazer isso no próximo vídeo.
Portanto, não pagamos para trabalhar com listas e matrizes, pandas para trabalhar normalmente com algo como
dados tabulares.
Então, arquivos CSV e então temos Saikat aprendendo e Cycad aprendendo.
Isso é realmente emocionante?
Crie uma peça do modelo onde importamos a Biblioteca Saikat e o Saikat.
Ele vem pré-construído com, como você pode ver, diferentes algoritmos que podemos usar.
Então podemos fazer classificação, podemos fazer regressões, podemos fazer clustering apenas importando esta biblioteca.
E então usamos algo como matplotlib agora, matplotlib novamente é outro libris, o que chamamos de biblioteca
de gráficos.
Permite-nos visualizar os dados de uma forma agradável.
E há muitas ferramentas que são construídas em cima do matplotlib que nos ajudam a visualizar os dados de qualquer maneira diferente
que desejamos.
Finalmente, as duas últimas ferramentas cruciais de que precisamos são, em primeiro lugar, o Jupiter Notebook's.
Se você se lembra na seção de ambiente de desenvolvedor, falamos sobre o Anaconda e como o Anaconda,
ao instalá-lo, nos dá acesso aos notebooks Jupiter.
Em Júpiter, os notebooks são muito, muito úteis porque até agora escrevemos código e pi encanto ou
texto sublime ou código de estúdio visual, mas os notebooks Jupiter são muito, muito úteis quando fazemos
aprendizado de máquina ou ciência de dados, porque como iremos veja, ele nos permite percorrer nosso código e realmente
produzir e acompanhar todas essas coisas que temos feito e também ver visualizações, algo que você realmente não pode fazer em
um editor de texto como o Sublime TAC star pitcher.
Assim, você pode passar por cada estágio de análise de dados e ter esses blocos de anotações visualizados e,
potencialmente, até mesmo entregá-los a diferentes pessoas em sua empresa para que possa criar uma história e compartilhá-la com outras pessoas.
Portanto, é um notebook que nos permite comunicar melhor.
E é uma ferramenta muito crítica que é praticamente padrão agora no campo de ciência de dados e aprendizado de
máquina.
E como você pode ver, essas são ferramentas cruciais em nosso cinto de ferramentas que usaremos nos próximos
dois vídeos.
Mas todos eles funcionam muito, muito bem com Python.
E é por isso que o Python se tornou um padrão na comunidade de aprendizado de máquina.
A última peça do quebra-cabeça, porém, são os dados, logo quando importamos os dados e os limpamos, conversamos sobre
a parte mais difícil sendo a coleta real dos dados.
Para aprendermos sobre o aprendizado de máquina, precisamos de alguns dados para trabalhar.
Bem, não somos Facebook, Amazon, Google ou Apple, mas existe outra ferramenta útil chamada Kagle.
E Kagle é uma comunidade de especialistas em aprendizado de máquina onde você pode fazer competições, pode olhar os cadernos
de Júpiter de outras pessoas, mas também tem conjuntos de dados.
Ou seja, temos acesso gratuito aos dados, a grandes quantidades de dados que são abertamente acessíveis.
Se você quiser saber mais sobre crimes em Boston, sobre o PGA Tour, sobre os preços do gás no
Brasil, pode baixar gratuitamente esses conjuntos de dados para brincar com o aprendizado de máquina.
E faremos exatamente isso no próximo vídeo.
Então, por enquanto, certifique-se de que você não tenha seus blocos de anotações de Júpiter prontos novamente, verifique a seção de
ambiente do desenvolvedor onde mostro como configurar isso e, em seguida, crie uma conta gratuita no Kaggle porque vamos
começar a pegar nossas mãos sujo com alguma codificação que verei no próximo.