Holy moly, nous l'avons fait.
Ce n'était pas trop mal, n'est-ce pas ?
Je veux dire, il y a beaucoup de nouveaux concepts et l'apprentissage automatique est un gros, gros sujet qui pourrait être un cours
à part entière.
Mais j'espère avoir pu affiner l'essence de l'apprentissage automatique.
Alors vous comprenez ce qui se passe quand les gens parlent d'Amelle.
Nous faisons simplement ces étapes et nous avons appris toutes ces étapes afin que vous puissiez maintenant commencer
à les améliorer et apprendre comment peut-être vous améliorer à chaque étape du processus.
Maintenant, j'ai créé un petit carnet ici que vous pouvez réellement suivre.
J'ai même fait quelques visualisations pour vous ici en utilisant matplotlib pour vous montrer une partie de l'ensemble de données de l'iris
et l'explorer par vous-même.
Mais la clé ici est que vous utilisez les cahiers Jupiter pour visualiser des données, pour manipuler des données, pour nettoyer des
données, puis lentement, lorsque vous commencez à en apprendre davantage sur vos données, vous commencez à faire des prédictions pour
tester vos données, pour entraîner votre modèle sur ce point. ensemble de données et, espérons-le, au point où vous pourrez prendre
des décisions commerciales importantes.
Maintenant, cet ensemble de données sur l'iris n'est pas nécessairement utile à quelqu'un comme Amazon ou Google, mais
en utilisant ces principes de base, vous avez désormais la possibilité d'augmenter la capacité d'un modèle, de la simple détection des types
de fleurs à la détection de toutes sortes d'images.
Les reconnaissances d'images, les voitures autonomes utilisent toutes les mêmes principes.
Mais en fin de compte, tout ce que nous faisons, c'est créer ces modèles ou fonctions en leur donnant des entrées et certaines de
nos sorties pour voir à quel point nous pouvons créer cette fonction.
Et tout ce que nous faisons, c'est nous éloigner des rédacteurs de fonctions pour nous contenter des agrégateurs de données et des personnes
qui modifient les entrées ici et là pour essayer de rendre la fonction aussi bonne que possible.
Maintenant, le sujet de l'apprentissage automatique est vraiment, vraiment vaste, il y a différents sujets que nous
pouvons explorer, mais l'essentiel est qu'il y ait beaucoup d'outils.
Et pour que vous puissiez vraiment bien faire du machine learning, vous avez besoin de grands ensembles de données.
Ainsi, les entreprises dont nous avons parlé, comme Microsoft, Amazon, Netflix, peuvent très bien faire de l'apprentissage
automatique et investir beaucoup d'argent dans l'apprentissage automatique car elles disposent de ces ensembles de données.
Désormais, vous pouvez créer vos modèles personnalisés, mais ces grandes entreprises proposent également des éléments tels que des modèles pouvant être entraînés.
Ce sont des modèles très généraux comme la vision auto vision que vous pouvez entraîner.
Mais au début, ils ont au moins créé le meilleur modèle pour vous, ou vous pouvez même utiliser les
modèles pré-formés qui font essentiellement tout pour vous.
C'est ce modèle que vous pouvez simplement brancher et jouer et utiliser et vous bénéficiez de toutes les données que
Google a collectées.
Ils vous donnent juste le modèle que vous souhaitez utiliser.
Vous voulez faire de la traduction.
Eh bien, vous leur envoyez simplement le texte et ils vous répondront avec le texte traduit.
Parce que rappelez-vous ce que j'ai dit, la valeur n'est pas nécessairement dans le modèle, mais dans les données que nous utilisons
pour créer ce modèle.
C'était un gros sujet.
J'espère que ta tête ne te fait pas mal.
Et si vous n'obtenez pas tout à 100 pour cent, ne vous inquiétez pas.
C'est un grand sujet qui évolue constamment.
Et il y a tellement d'avancées chaque jour que même les experts sont dépassés.
L'idée de cette section était juste de vous présenter le sujet afin que peut-être si cette image vous intéresse, vous
puissiez explorer ces sujets par vous-même.
Plus loin, je vous laisserai quelques ressources, certaines de mes ressources préférées pour que vous puissiez explorer cela un
peu plus loin.
Mais pour l'instant, bon travail pour arriver jusqu'ici.
Je suis vraiment fier de toi.
Je te verrai dans le prochain.
Bye Bye.