ยินดีต้อนรับกลับ.
จนถึงตอนนี้ เราได้เรียนรู้ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว
และเราได้เรียนรู้ทฤษฎีเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง
จิ๊กซอว์ชิ้นสุดท้ายคือเราใช้เครื่องมืออะไรในการเรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อที่เราจะได้เริ่มทำแบบฝึกหัดและโครงงาน
และนี่คือเหตุผลที่ Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเมื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจาก Python
มีชุมชนขนาดใหญ่และเป็นภาษาที่เข้าใจง่ายและสื่อความหมายได้ เนื่องจากเราได้เรียนรู้ว่ามีไลบรารีและโมดูลมากมายที่ช่วยได้จริงๆ
เราทำแมชชีนเลิร์นนิงด้วยวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
ไม่ใช่ว่า Python เป็นเพียงภาษาเดียวที่คุณสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
Python มีเครื่องมือที่ดีที่สุดในปัจจุบันสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
แล้วเครื่องมือเหล่านี้คืออะไร?
อันแรกคือ NumPy
และแน่นอนสิ่งที่ขาดไม่ได้เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง
เป็นไลบรารีที่ช่วยให้เราใช้รายการและอาร์เรย์ใน Python และโดยเฉพาะอาร์เรย์หลายมิติซึ่งใช้บ่อยมากในการเรียนรู้ของเครื่อง
ดังนั้นเราจะใช้ NumPy
รองลงมาคือแพนด้า
และแพนด้าก็ใช้สำหรับสิ่งที่เราเรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูล
PANDAS ให้แนวคิดเกี่ยวกับ data frame นี้ ซึ่งช่วยให้เราสามารถจัดการข้อมูลในโครงสร้างแบบตารางที่มีแถวและคอลัมน์ได้
นั่นคือเรามักจะอ่านไฟล์ CSV โดยใช้แพนด้า
มันจะดึงข้อมูลนี้ออกมาเป็นสิ่งที่เรียกว่า data frame และคุณสามารถทำการแปลงและการรวมที่น่าทึ่งทั้งหมดนี้ได้โดยใช้กรอบข้อมูลเหล่านี้
และไม่ต้องกังวล ฉันจะแสดงวิธีการทำเช่นนี้ในวิดีโอหน้า
ดังนั้นเราจึงมี NumPy สำหรับการทำงานกับรายการและอาร์เรย์ แพนด้าสำหรับการทำงานกับบางอย่างเช่นข้อมูลแบบตาราง
ดังนั้นไฟล์ CSV
แล้วเราก็มีการเรียนรู้กายสิทธิ์และการเรียนรู้กายสิทธิ์
มันน่าตื่นเต้นจริงๆเหรอ?
สร้างส่วนแบบจำลองที่เรานำเข้าห้องสมุดกายสิทธิ์และจิต
มันมาพร้อมกับอัลกอริธึมต่างๆ ที่เราสามารถใช้ได้อย่างที่คุณเห็น
เราสามารถจำแนกประเภท ทำการถดถอยได้ เราสามารถทำคลัสเตอร์ได้เพียงแค่นำเข้าไลบรารี่นี้
แล้วเราใช้บางอย่างเช่น mad plot lib
ตอนนี้ map plot lib เป็นอีกไลบรารีหนึ่งที่เราเรียกว่าไลบรารีการสร้างแผนภูมิ
ช่วยให้เราเห็นภาพข้อมูลในลักษณะที่ดี
และมีเครื่องมือมากมายที่สร้างขึ้นบน lib ของแผนที่ที่ช่วยให้เราเห็นภาพข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ที่เราต้องการ
สุดท้าย เครื่องมือสำคัญสองอย่างสุดท้ายที่เราต้องการคือ อย่างแรกคือ Jupyter Notebooks
หากคุณจำได้ในส่วนสภาพแวดล้อมของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เราได้พูดถึง Anaconda และวิธีที่ Anaconda ติดตั้งช่วยให้เราเข้าถึงโน้ตบุ๊ก
Jupyter ได้อย่างไร
ในโน้ตบุ๊ก Jupyter มีประโยชน์จริงๆ เพราะจนถึงตอนนี้เราได้เขียนโค้ดใน Pi Charm หรือ
Sublime Text หรือโค้ด Visual Studio
แต่ Jupyter Notebooks มีประโยชน์จริงๆ เมื่อเราทำการเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เพราะอย่างที่เราจะได้เห็น มันช่วยให้เราก้าวผ่านโค้ดของเรา และส่งออกและติดตามทุกสิ่งที่เราทำอยู่จริงๆ
และยังเห็นการแสดงภาพ ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณทำไม่ได้จริงๆ ในโปรแกรมแก้ไขข้อความ เช่น ข้อความประเสริฐหรือแผนภูมิวงกลม
ดังนั้น คุณจึงสามารถก้าวผ่านแต่ละขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล และให้สมุดบันทึกเหล่านี้แสดงภาพและอาจมอบให้กับบุคคลต่างๆ
ในบริษัทของคุณ เพื่อให้คุณสามารถสร้างเรื่องราวและแชร์กับผู้อื่นได้
จึงเป็นโน้ตบุ๊กที่ช่วยให้เราสื่อสารกันได้ดีขึ้น
และเป็นเครื่องมือที่สำคัญมากซึ่งเป็นมาตรฐานที่ค่อนข้างมากในขณะนี้ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง
และอย่างที่คุณเห็น สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือสำคัญในแถบเครื่องมือของเราที่เราจะใช้ในวิดีโอต่อไปอีกสองสามวิดีโอ
แต่ทั้งหมดนั้นใช้งานได้ดีกับ Python จริงๆ และด้วยเหตุนี้ Python จึงกลายเป็นมาตรฐานดังกล่าวในชุมชนแมชชีนเลิร์นนิง
จิ๊กซอว์ชิ้นสุดท้ายของปริศนา ข้อมูลนั้นถูกต้องหรือไม่?
เมื่อเรานำเข้าข้อมูลและล้างข้อมูล เราได้พูดถึงส่วนที่ยากที่สุดคือการรวบรวมข้อมูลจริง
เพื่อให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง เราต้องการข้อมูลบางอย่างเพื่อใช้งานจริง
ตอนนี้เราไม่ใช่ Facebook หรือ Amazon หรือ Google หรือ Apple แต่มีเครื่องมือที่มีประโยชน์อีกอย่างหนึ่งที่เรียกว่า Kaggle
และ Kaggle เป็นชุมชนของผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณสามารถแข่งขันได้ คุณสามารถดูโน้ตบุ๊ก
Jupyter ของคนอื่นได้ แต่ก็มีชุดข้อมูลด้วย
นั่นคือ เราสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ฟรี เข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สามารถเข้าถึงได้โดยเปิดเผย
หากคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับอาชญากรรมในบอสตัน เกี่ยวกับ PGA Tour เกี่ยวกับราคาน้ำมันในบราซิล คุณสามารถดาวน์โหลดชุดข้อมูลเหล่านี้ได้ฟรี
เพื่อให้คุณได้ลองเล่นกับแมชชีนเลิร์นนิง
และเราจะทำมันในวิดีโอหน้า
ดังนั้นสำหรับตอนนี้ อย่าลืมเตรียมโน้ตบุ๊ก Jupyter ของคุณให้พร้อมอีกครั้ง
ตรวจสอบส่วนสภาพแวดล้อมของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ฉันจะแสดงวิธีตั้งค่านี้
แล้วสร้างบัญชีฟรีบน Kaggle เพราะเราจะเริ่มสกปรกด้วยการเข้ารหัส
ฉันจะเห็นในครั้งต่อไป
ลาก่อน.