Chào mừng trở lại.
Cho đến nay, chúng ta đã học được các bước của học máy.
Và chúng tôi đã học lý thuyết về học máy.
Phần cuối cùng của câu đố là chúng ta sử dụng công cụ nào để tìm hiểu về học máy để cuối cùng chúng ta
có thể bắt đầu thực hiện một số bài tập và dự án?
Và đây là lý do tại sao Python thực sự là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất khi sử dụng máy học, bởi vì Python có một
cộng đồng lớn như vậy và nó là một ngôn ngữ dễ hiểu, dễ biểu đạt vì chúng ta đã biết rằng nó
có rất nhiều thư viện và mô-đun thực sự hữu ích chúng tôi thực hiện học máy một cách thực sự nhanh chóng và hiệu
quả.
Không phải vì Python chỉ là ngôn ngữ duy nhất mà bạn có thể sử dụng máy học.
Đó là Python có các công cụ tốt nhất hiện có để thực hiện học máy.
Vậy những công cụ này là gì?
Người đầu tiên là NumPy.
Và numpy chắc chắn là điều bắt buộc khi nói đến học máy.
Đó là một thư viện giúp chúng ta sử dụng danh sách và mảng trong Python, và cụ thể là mảng đa chiều
được sử dụng rất, rất thường xuyên trong học máy.
Vì vậy, chúng tôi sẽ sử dụng NumPy.
Và con tiếp theo là gấu trúc.
Và gấu trúc được sử dụng cho cái mà chúng ta gọi là phân tích dữ liệu.
PANDAS cung cấp cho chúng ta một ý tưởng về khung dữ liệu này, cho phép chúng ta có chức năng thao tác dữ liệu trong cấu
trúc dạng bảng với các hàng và cột.
Đó là, chúng tôi thường đọc tệp CSV bằng cách sử dụng gấu trúc.
Nó sẽ trích xuất dữ liệu này thành một thứ gọi là khung dữ liệu và bạn có thể thực hiện tất cả các
phép biến đổi và tổng hợp tuyệt vời này bằng cách sử dụng các khung dữ liệu này.
Và đừng lo lắng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện điều này trong video tiếp theo.
Vì vậy, chúng tôi có NumPy để làm việc với danh sách và mảng, gấu trúc để thường làm việc với một cái gì
đó như dữ liệu dạng bảng, tệp CSV.
Và sau đó chúng ta có một nhà ngoại cảm học và nhà ngoại cảm học.
Điều đó thực sự thú vị phải không?
Tạo một phần mô hình nơi chúng tôi nhập thư viện tâm linh và psych.
Nó được xây dựng sẵn, như bạn có thể thấy, các thuật toán khác nhau mà chúng ta có thể sử dụng.
Vì vậy, chúng tôi có thể phân loại, chúng tôi có thể thực hiện hồi quy, chúng tôi có thể phân cụm chỉ bằng cách nhập thư viện này.
Và sau đó chúng tôi sử dụng một cái gì đó giống như lib âm mưu điên rồ.
Bây giờ lib bản đồ lại là một thư viện khác, cái mà chúng ta gọi là thư viện biểu đồ.
Nó cho phép chúng ta hình dung dữ liệu một cách tốt đẹp.
Và có nhiều công cụ được xây dựng trên bản đồ lib giúp chúng tôi trực quan hóa dữ liệu theo bất kỳ cách nào khác nhau mà
chúng tôi muốn.
Cuối cùng, hai công cụ quan trọng cuối cùng mà chúng ta cần, trước hết là Máy tính xách tay Jupyter.
Nếu bạn còn nhớ trong phần môi trường nhà phát triển, chúng ta đã nói về Anaconda và cách Anaconda, bằng cách cài đặt nó,
cấp cho chúng ta quyền truy cập vào sổ ghi chép Jupyter.
Trong sổ tay Jupyter thực sự, thực sự hữu ích vì cho đến nay chúng tôi đã viết mã bằng mã
Pi Charm hoặc Sublime Text hoặc Visual Studio.
Nhưng Máy tính xách tay Jupyter thực sự, thực sự hữu ích khi chúng ta thực hiện học máy hoặc khoa học dữ
liệu vì như chúng ta sẽ thấy, nó cho phép chúng ta xem qua mã của mình và thực sự xuất ra và theo dõi tất cả những điều
chúng ta đã làm.
Và cũng có thể xem hình ảnh hóa, điều mà bạn không thể thực sự làm được trong trình soạn thảo văn bản như văn bản siêu phàm hoặc
biểu đồ hình tròn.
Vì vậy, bạn có thể bước qua từng giai đoạn phân tích dữ liệu và hiển thị những sổ ghi chép này và thậm chí có
khả năng đưa cho những người khác nhau trong công ty của bạn để bạn có thể tạo một câu chuyện và chia sẻ nó với những người khác.
Vì vậy, nó là một cuốn sổ cho phép chúng ta giao tiếp tốt hơn.
Và nó là một công cụ rất quan trọng hiện nay đã trở thành tiêu chuẩn khá nhiều trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và
máy học.
Và như bạn có thể thấy, đây là những công cụ quan trọng trong vành đai công cụ của chúng tôi mà chúng tôi sẽ sử dụng trong suốt một
vài video tiếp theo.
Nhưng tất cả chúng đều hoạt động thực sự, thực sự tốt với Python và đó là lý do tại sao Python đã trở thành một tiêu chuẩn như
vậy trong cộng đồng học máy.
Tuy nhiên, mảnh ghép cuối cùng của câu đố, đó có phải là dữ liệu đúng không?
Khi chúng tôi nhập dữ liệu và làm sạch dữ liệu, chúng tôi đã nói về phần khó khăn nhất là thu
thập dữ liệu thực tế.
Để chúng tôi tìm hiểu về học máy, chúng tôi thực sự cần một số dữ liệu để làm việc với.
Bây giờ chúng ta không phải là Facebook hay Amazon hay Google hay Apple, nhưng có một công cụ hữu ích khác được gọi là Kaggle.
Và Kaggle là một cộng đồng gồm các chuyên gia về máy học, nơi bạn có thể tham gia các cuộc thi, bạn có thể xem sổ
ghi chép Jupyter của người khác, nhưng nó cũng có các tập dữ liệu.
Có nghĩa là, chúng tôi có quyền truy cập miễn phí vào dữ liệu, với một lượng lớn dữ liệu có thể truy cập công khai.
Nếu bạn muốn tìm hiểu về tội ác ở Boston, về PGA Tour, về giá xăng ở Brazil, bạn thực sự có
thể tải xuống miễn phí những bộ dữ liệu này để bạn có thể chơi với máy học.
Và chúng tôi sẽ làm điều đó trong video tiếp theo.
Vì vậy, bây giờ, hãy đảm bảo nếu bạn chưa có, hãy chuẩn bị lại sổ ghi chép Jupyter của bạn.
Kiểm tra phần môi trường nhà phát triển, nơi tôi chỉ cho bạn cách thiết lập điều này và sau đó tạo
tài khoản miễn phí trên Kaggle vì chúng ta sẽ bắt đầu làm bẩn tay với một số mã hóa.
Tôi sẽ xem trong phần tiếp theo.
Tạm biệt.