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Showing Revision 9 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Resumindo, tivemos quatro diferentes blocos de técnicas principais.
  2. >> Começamos como o conjunto de dados ou a pergunta que inspira você.
  3. Você tenta extrair as informações dela, na forma de... de recursos.
  4. Você alimenta esses recursos em um algoritmos de aprendizado de máquina,
  5. esse é o centro do aprendizado de máquina.
  6. Em seguida, você avalia o processo inteiro para ver se você teve um bom resultado.
  7. Uma das coisas mais difíceis é realmente chegar ao conjunto de dados ou
  8. à pergunta que interessa a você.
  9. Um exemplo que adorei foi o conjunto de dados da Enron.
  10. Para você, isso será algo diferente.
  11. >> Gastamos muito tempo na aula sobre recursos, como apresentar recursos, como
  12. se livrar de recursos, como encontrar novos espaços de recursos que realmente funcionem melhor.
  13. E você pode aplicar essas técnicas a qualquer conjunto de dados para obter
  14. conjuntos de recursos razoavelmente reais.
  15. O coração e a alma desta aula foram os algoritmos que é
  16. onde está a maior diversão no aprendizado de máquina.
  17. Você sabe que eles são supervisionados se você tiver rótulos e
  18. não supervisionados se você não tiver rótulos.
  19. Há realmente mais aulas no aprendizado de máquina sobre as quais você pode falar, mas
  20. no caso desta aula, isso é o que ensinamos a você.
  21. E o que é realmente importante é que cada algoritmo precisa ser ajustado.
  22. Falamos muito sobre como ajustar seus algoritmos.
  23. >> Finalmente e não menos importante será a avaliação.
  24. Como você está se saindo?
  25. Há diferentes tipos de métricas de avaliação que podemos usar.
  26. Depende... dependendo o que é mais importante para você.
  27. E, neste ponto, depois que você fez seu caminho do início ao fim,
  28. a métrica de avaliação irá dizer se você quer retornar e
  29. revisitar qualquer uma dessas etapas.
  30. Ou se você está contente com os resultados e pronto para continuar.
  31. >> E a coisa boa é que esta é a aula inteira em um slide.
  32. Isso não é incrível?