ยินดีต้อนรับกลับ.
โปรเจ็กต์สุดท้ายนั้นค่อนข้างล้นหลามเพราะเราใช้ไลบรารีจำนวนมากและการแสดงข้อมูลเป็นภาพจำนวนมากที่มีความเฉพาะเจาะจงมากสำหรับไลบรารี
แต่เรายังไม่ได้พูดถึงหัวข้อการฝึกอบรมข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
ในโครงการนี้ เรากำลังจะทำการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
มันจะสนุกมาก
แต่ฉันต้องการเตือนคุณ
นี่เป็นเพียงการลิ้มรสว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอย่างไร
หากนี่เป็นครั้งแรกของคุณ มันอาจจะดูล้นหลามเล็กน้อย แต่ก็เหมือนกับทุกๆ อย่าง มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการฝึกฝนและการทำซ้ำ
แต่หวังว่าในตอนท้ายคุณจะเห็นกระบวนการ 6 ขั้นตอนนี้และวิธีการทำงานจริง
และสุดท้ายแล้ว คุณจะรู้ด้วยว่ามันไม่ได้ซับซ้อนอย่างที่คุณคิดไว้ในตอนแรก
มาเริ่มกันเลยดีกว่า
สิ่งแรกที่เราจะทำคือสร้างสมุดบันทึกใหม่ด้วย Python สาม
คราวนี้ เราจะใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกันและชุดข้อมูลที่มีชื่อเสียงเมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง
เรียกว่าชุดข้อมูลไอริสสำหรับดอกไอริส
ดังนั้นถ้าฉันพิมพ์ดอกไอริส
เป็นชุดข้อมูลที่มีข้อมูลทั้งหมดนี้เกี่ยวกับดอกไอริสซึ่งมีหลายประเภท
ดังนั้น เราจะสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ที่สามารถตรวจจับชนิดของต้นไอริสได้
ตอนนี้โชคดีสำหรับเรา
เราสามารถเข้าถึงข้อมูลนี้ได้ง่ายมากโดยใช้การเรียนรู้ทางจิต
ดังนั้น ถ้าจำได้ ฉันก็สามารถเรียนรู้ได้ว่า เป็นห้องสมุดอีกแห่งที่มีพลังมากจริงๆ ที่จะช่วยเราในด้านการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
สิ่งที่เราต้องทำคือพูดจากจุดเรียนรู้กายสิทธิ์
ชุดข้อมูลและการเรียนรู้ทางจิตนั้นสร้างไว้ล่วงหน้าด้วยชุดข้อมูลดีๆ ที่คุณสามารถสำรวจได้ด้วยตัวเอง
และเราจะนำเข้าชุดข้อมูลไอริสหรือตัวพิมพ์เล็ก i
แค่นี้เอง
ถ้าฉันทำ ไอริสเท่ากับโหลด
จุด
ไอริส.
แค่นี้เอง
และฉันคลิกเรียกใช้
โอ้ และนี่ควรเป็นขีดล่าง
ดังนั้นเราจึงโหลดข้อมูลได้แล้ว
และถ้าเรากลับไปที่รายงานของเรา เราได้นำเข้าข้อมูลแล้ว
เราไม่จำเป็นต้องล้างข้อมูล
เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งนั้นในโครงการก่อนหน้านี้
แต่เนื่องจาก CI สามารถเรียนรู้ได้ว่ามีข้อมูลเหล่านี้สร้างไว้ล่วงหน้า เราจึงสามารถสันนิษฐานได้ว่าเป็นข้อมูลที่สะอาดซึ่งเราสามารถใช้ในแบบจำลองของเราได้
ขั้นตอนต่อไปคือการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึก ชุด และชุดทดสอบ
แต่เพื่อให้เราทำอย่างนั้นได้ เราสามารถใช้แนวคิด X และ Y นี้ในการเรียนรู้ของเครื่อง
ดังนั้น X ตัวพิมพ์ใหญ่ x นี้มักจะหมายถึงอินพุตที่เราต้องการให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
ในกรณีของเรา เราจะบอกว่าข้อมูลไอริสดอทจะเป็นอินพุตของเรา
นั่นคือข้อมูลที่เราได้รับ
ลองมาดูกันว่ามันคืออะไร
มาวิ่งกันเถอะ
นั่นคือข้อมูล
คุณเห็นว่า?
มันเป็นแค่อาร์เรย์ขนาดใหญ่บางตัว
และทำไมถึงเป็นเป้าหมาย
ดังนั้นถ้าฉันทำ dot target และฉันคลิกเรียกใช้
คุณจะเห็นว่านี่คือเป้าหมาย
ทีนี้ ความหมายคือเราต้องการค้นหาหรือสร้างฟังก์ชันที่รับ X ซึ่งจะเป็นข้อมูลของเรา
และส่งออก Y
ซึ่งเป็นเป้าหมาย
นั่นคือคำตอบ
ในกรณีของเรา นี่คือคำตอบ ศูนย์หนึ่งและสอง
แต่ถ้าฉัน Google ชุดข้อมูลไอริส
และฉันไปที่หน้า Wikipedia ที่นี่
คุณจะเห็นว่ามีไอริสอยู่สามประเภท คือ ไซโตซอลกับสี และเวอร์จิเนีย
และแต่ละอันเหล่านี้จะถูกแทนด้วยศูนย์หนึ่งหรือสอง
ดังนั้นถ้าเราดูชุดข้อมูลของเรา
เป้าหมายนี้คือประเภทของดอกไอริสทั้งสามชนิด
ดังนั้นเป้าหมายในกรณีนี้ที่มาพร้อมกับไลบรารีไซโคลนคือนี่คือข้อมูลของภาพ
อีกอย่าง ถ้าฉันลบออกแล้วกดรัน นี่คือรูปภาพ
ดังนั้นแต่ละรายการก็คือ
ชิ้นส่วนของข้อมูลที่แสดงถึงดอกไอริสโดยพารามิเตอร์บางอย่าง
แล้วเราก็มีเป้าหมาย ซึ่งเป็นคำตอบคือเมื่อเราป้อนข้อมูลนี้ ผลลัพธ์คืออะไร?
ดอกอะไรในสามดอก?
ตอนนี้ถ้าฉันไปที่ Kaggle
และฉันก็พิมพ์ม่านตา
ชุดข้อมูล
คุณจะเห็นว่าคอลัมน์ในขณะที่ความยาวของคันเหยียบ ความยาว และชื่อสายพันธุ์
คุณจะเห็นว่าคอลัมน์เหล่านี้เป็นคอลัมน์ที่กำลังทดสอบ
และคุณจะเห็นว่านี่คือตัวเลขที่เราได้รับในอาร์เรย์นั้น และแต่ละตัวเลขก็สอดคล้องกับดอกไอริสชนิดต่างๆ
ลองกลับมาที่
ฉันจะบอกว่าแคปิตอล X จะเป็นข้อมูลของเรา อินพุตของเรา
แล้วก็ y ตัวพิมพ์เล็ก y
และนี่เป็นเพียงมาตรฐาน
เราจะเป็นเป้าหมายของเรา
ในที่สุดเราต้องการได้ชื่อคุณลักษณะ
ดังนั้นแต่ละรายการในรายการที่นี่จึงเป็นคุณสมบัติ
จำไว้ว่านั่นคือสิ่งที่
คอลัมน์เหล่านี้คือ
คอลัมน์เหล่านี้คือความกว้าง ความยาวของกลีบและคู่
ดังนั้นเราจึงสามารถจัดเก็บได้โดยเพียงแค่พูดคุณสมบัติ
ชื่อ
เช่นเดียวกับไอริส
จุด
ชื่อคุณสมบัติ
อีกครั้งซึ่งมาพร้อมกับชุดข้อมูลไอริสที่สร้างไว้ล่วงหน้าแล้วชื่อเป้าหมายจะเป็นชื่อเป้าหมายไอริสดอท
อีกครั้งถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
มาทำชื่อคุณสมบัติกันก่อน
มีคอลัมน์
และถ้าฉันทำชื่อเป้าหมาย
คุณจะเห็นว่านี่คือสามตัวเลือก
จนถึงตอนนี้ เราได้นำเข้าข้อมูลแล้ว
เราไม่ต้องล้างข้อมูล
เรายังไม่ได้แยกข้อมูลจริงๆ แต่อย่างน้อยเราก็เริ่มเข้าใจข้อมูลของเราแล้ว และบางทีอาจมีข้อมูลอะไรบ้าง
เมื่อเราเข้าใจข้อมูลและรู้ว่าเรามีข้อมูลนี้แล้ว เราก็เริ่มแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกอบรมและชุดข้อมูลได้
เพราะตอนนี้เรากำลังทำการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพราะสิ่งเหล่านี้มีป้ายกำกับ
ใช่ไหม
เรามีข้อมูลทั้งหมดที่เราต้องการและเรายังมีคำตอบที่เราต้องการเพื่อให้เราสามารถทดสอบแบบจำลองของเราได้
อีกอย่าง ก่อนจะแสดงวิธีแยกข้อมูล คุณคิดอย่างไร?
ประเภท?
ของ X คือ
คุณเดาได้ไหม
มันเป็นอาร์เรย์จำนวนมาก
จำไลบรารี่ที่ฉันบอกคุณว่าอนุญาตให้เราใช้อาร์เรย์หลายมิติได้หรือไม่?
ภายใต้ประทุน ชุดข้อมูลนี้เป็นอาร์เรย์จำนวนมหาศาล
มันเป็นคุณสมบัติมากกว่าแค่รายการหลามเล็กน้อย
อย่างไรก็ตาม เรามาเริ่มแบ่งข้อมูลของเรากัน
สิ่งที่เราอยากทำคือจากห้องสมุด Psych Learn
ฉันต้องการคว้าการเลือกรุ่น
และในนี้เราจะนำเข้า
การทดสอบรถไฟแยก
ตอนนี้.
นั่นคืออะไร?
ลอง Google และหา
ดังนั้น อีกครั้ง ถ้าฉันไปที่เอกสารของไลบรารี คุณจะเห็นว่าการทดสอบ train split แยกอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ออกเป็นรถไฟสุ่มและชุดย่อยของการทดสอบ
ดังนั้นเพียงแค่สุ่มตัดสินใจให้เราว่าจะแบ่งข้อมูลออกเป็นข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลการทดสอบอย่างไร
ตอนนี้เราสามารถใช้มันได้อย่างน่าสนใจ
เราสามารถพูดง่ายๆ ได้ว่า X คือชุดข้อมูลการฝึก x
ทดสอบข้อมูล ตั้งค่าว่าทำไมชุดข้อมูลถึงฝึก และชุดข้อมูลการทดสอบ Y
และอีกครั้ง เราสามารถกำหนดสิ่งนั้นให้กับตัวแปรได้โดยใช้รถไฟ
ทดสอบแยก.
ฟังก์ชั่นที่เรานำเข้า
และให้ X, Y และตัวแปรต่างๆ
ตัวอย่างเช่น ตรงนี้ ถ้าคุณเห็น
เรามีสิ่งต่างๆ เช่น ขนาดทดสอบหรือสถานะสุ่ม หรือสับเปลี่ยนตัวแปรต่างๆ ที่เราต้องการ
อีกครั้งคุณสามารถอ่านสิ่งนี้ได้ด้วยตัวเอง
ในกรณีของเรา สมมติว่าขนาดการทดสอบจะเป็น 0 4.
ตอนนี้เรามาดูกันว่าตอนนี้เรามีข้อมูลประเภทใดบ้าง
ถ้าฉันพิมพ์ X ข้อมูลรถไฟ และเราสามารถสร้างดอทรูปร่างได้ที่นี่
และเรายังจะพิมพ์
ทดสอบรูปร่าง
ถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
มันส่งกลับสิ่งที่เราเรียกว่ามิติของอาร์เรย์
นั่นคือจำนวนแถวและคอลัมน์
มันมีสี่คอลัมน์และ 90 แถว
ดังนั้นข้อมูลรถไฟของเราจึงมี 90 แถว และข้อมูลการทดสอบงานของเรามี 60 แถว
ถ้าฉันเปลี่ยนขนาดการทดสอบที่นี่เป็นจุดห้าแล้วคลิกเรียกใช้ คุณเห็นไหม
ตอนนี้ฉันกำลังแบ่งขนาดการทดสอบระหว่าง 50% สำหรับการฝึกอบรม 50 สำหรับการทดสอบ เพื่อให้เราสามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งต่าง
ๆ และลองทำสิ่งต่าง ๆ ได้
และจัดการรถไฟและทดสอบขนาดข้อมูล
แม้ว่าในอุดมคติแล้ว เราต้องการมีข้อมูลรถไฟมากกว่าการทดสอบ เพียงเพราะจำไว้ว่า ยิ่งเรามีข้อมูลมากเท่าไหร่
โมเดลของเราก็จะยิ่งได้รับดีขึ้นเท่านั้น
และนี่จะเหมือนกันสำหรับรถไฟ Y และตัวแปรทดสอบ Y เช่นกัน
ยินดีด้วย.
เราเพิ่งแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
ตอนนี้เรามีขั้นตอนที่น่าตื่นเต้นรออยู่ เช่น การสร้างแบบจำลอง
มาพักสมองและเรียนรู้วิธีทำในวิดีโอหน้ากัน