Bienvenido de nuevo.
Entonces, hasta ahora, hemos aprendido los pasos del aprendizaje automático.
Y aprendimos la teoría sobre el aprendizaje automático, la última pieza del rompecabezas es qué herramientas
usamos para aprender sobre el aprendizaje automático para que finalmente podamos comenzar a hacer algunos ejercicios y proyectos.
Y esta es la razón por la que Python es en realidad uno de los lenguajes más populares cuando se usa el aprendizaje automático,
porque Python tiene una comunidad tan grande y es un lenguaje tan fácil y expresivo, ya que hemos
aprendido que tiene un montón de bibliotecas y módulos que realmente ayudan. hacemos aprendizaje automático de una manera realmente rápida y eficiente.
No es que Python sea solo el único lenguaje en el que puede hacer aprendizaje automático, y es que
Python tiene las mejores herramientas disponibles actualmente para realizar aprendizaje automático.
Entonces, ¿cuáles son estas herramientas?
El primero es el número uno, y el número tres es definitivamente imprescindible cuando se trata de aprendizaje automático,
es una biblioteca que nos ayuda a usar listas y matrices y Python y específicamente matrices multidimensionales que se utilizan
muy, muy a menudo en el aprendizaje automático.
Así que vamos a utilizar la falta de pago.
Y luego el siguiente es Pendas y Pendas se usa para lo que llamamos análisis de datos.
Pendas nos da una idea de este marco de datos, lo que nos permite la funcionalidad de manipular datos en
estructura tabular con filas y columnas.
Es decir, normalmente leemos un archivo CSV usando pendas.
Va a extraer estos datos en algo llamado marco de datos.
Y puede hacer todas estas increíbles transformaciones y agregaciones utilizando estos marcos de datos.
Y no se preocupe, le mostraré cómo hacer esto en el siguiente video.
Así que no pagamos por trabajar con listas y matrices, pandas por trabajar normalmente con algo como
datos tabulares.
Entonces, los archivos CSV y luego tenemos Saikat aprende y Cycad aprende.
¿Es eso realmente emocionante?
Cree una pieza de modelo donde importamos la biblioteca Saikat y Saikat.
Viene prediseñado, como puede ver, con diferentes algoritmos que podemos usar.
Entonces podemos hacer clasificación, podemos hacer regresiones, podemos hacer agrupaciones simplemente importando esta biblioteca.
Y luego usamos algo como matplotlib ahora, matplotlib nuevamente es otra libris, lo que llamamos una biblioteca
de gráficos.
Nos permite visualizar datos de una manera agradable.
Y hay muchas herramientas creadas sobre matplotlib que nos ayudan a visualizar los datos de cualquier forma diferente que
queramos.
Finalmente, las dos últimas herramientas cruciales que necesitamos son, en primer lugar, Jupiter Notebook.
Si recuerdas, en la sección del entorno del desarrollador, hablamos sobre Anaconda y cómo Anaconda, al instalarlo,
nos da acceso a la libreta de Jupiter.
En Júpiter, los cuadernos son realmente, muy útiles porque hasta ahora hemos escrito código y encanto pi
o texto sublime o código de estudio visual, pero los cuadernos de Júpiter son realmente, realmente útiles cuando
hacemos aprendizaje automático o ciencia de datos porque como lo haremos Mira, nos permite recorrer nuestro código y generar y
realizar un seguimiento de todas estas cosas que hemos estado haciendo y también ver visualizaciones, algo que realmente no puedes hacer en
un editor de texto como el lanzador estrella Sublime TAC.
Por lo tanto, puede pasar por cada etapa de análisis de datos y visualizar estos cuadernos y,
potencialmente, incluso entregárselos a diferentes personas de su empresa para que pueda crear una historia y compartirla con otros.
Entonces es un cuaderno que nos permite comunicarnos mejor.
Y es una herramienta muy crítica que es bastante estándar ahora en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje
automático.
Y como puede ver, estas son herramientas cruciales en nuestro cinturón de herramientas que usaremos a lo largo de los
próximos videos.
Pero todos funcionan muy, muy bien con Python.
Y es por eso que Python se ha convertido en un estándar en la comunidad de aprendizaje automático.
Sin embargo, la última pieza del rompecabezas es que los datos, justo cuando los importamos y los limpiamos, hablamos de que
la parte más difícil es la recopilación real de los datos.
Para que podamos aprender sobre el aprendizaje automático, en realidad necesitamos algunos datos con los que trabajar.
Ahora, no somos Facebook o Amazon o Google o Apple, pero hay otra herramienta útil llamada Kagle.
Y Kagle es una comunidad de expertos en aprendizaje automático donde puedes hacer competencias, puedes mirar los cuadernos de
Jupiter de otras personas, pero también tiene conjuntos de datos.
Es decir, tenemos acceso gratuito a los datos, a cantidades masivas de datos a los que se puede acceder abiertamente.
Si desea obtener información sobre los delitos en Boston, sobre el PGA Tour, sobre los precios de la gasolina en
Brasil, puede descargar gratis estos conjuntos de datos para que pueda jugar con el aprendizaje automático.
Y vamos a hacer precisamente eso en el siguiente video.
Entonces, por ahora, asegúrese de que no haya vuelto a tener listos sus cuadernos de Jupiter, consulte la sección de entorno de
desarrollador donde le muestro cómo configurar esto y luego cree una cuenta gratuita en Kaggle porque vamos a empezar a
tener nuestras manos sucio con algo de codificación lo veré en el próximo.