お帰りなさい｡
だから私たちは､ フィーチャー・エンジニアリングという､ 徹底的に不愉快で不愉快な仕事をしてきた｡
とてもグロテスクな､ あー､ 仕事だ｡
でも､ 正直言って､ 今でもちょっと楽しいんだ｡
しかし､ それはかなり､ かなり､ かなり､ かなり､ 厄介で､ データに深く入り込む必要がある｡
データセットに含まれるアイテムの重みを計算し､ 重みがわからない場合は平均的な重みを入力する｡
それでは､ 各アイテムのベストセラーランキングを見ていきましょう｡
そこで､ その特徴からベストセラーランキングを集めてみようと思う｡
アマゾンの商品は複数のベストセラーリストにランクインすることができるからだ｡
ええと､ それで､ また何かやろうと思っているんだ､ とてもラフで準備万端なんだけどね｡
また､ 複数のベストセラーリストに掲載されている場合､ あるリストで1位､ 別のリストで10,000位にランクインしている場合は､
その平均を取るだけである｡
私たちは､ 5000ドル付近のものを取るつもりだ｡
ええと､ だから､ これは......ええと､ すべてちょっとした推測なんだ｡
試行錯誤の繰り返しだよ｡
伝統的なデータサイエンスは､ 実はこのようなものなのだ｡
これからわかるように､ 現代のデータサイエンスも同様である｡
試行錯誤はいくらでもある｡
通常､ このようなテクニックで行うのは､ たくさんの機能を試すことだ｡
平均をとってみてもいいし､ ベストをとってみてもいい｡
そして､ これらの機能をすべて押し込んで､ どれが勝つかを見るんだ｡
さて､ 今回は平均値を選ぶことにする｡
しかし､ もしあなたにその気概があり､ この､ 私が言うのもなんだが､ 機能を掘り下げるという少し嫌な作業を楽しんでいるのであれば､
さらにいくつかの機能を試してみてほしい｡
最低ランクでも最高ランクでも､ 好きなものを入れてみて､ 何が一番シグナルになるか試してみてください｡
だから､ 私たちの場合は平均順位を選んだ｡
ただやるだけだ｡
そして､ ウエイトでやったのと同じトリックをやるんだ｡
平均ランクの平均を調べることになるが､ 38万人というちょっと不思議な数字になった｡
そして､ ランクを取得しようとするデフォルト関数でランクを取得する｡
もしランクがない場合は､ トレーニング・データ・セットの平均ランクが表示される｡
オーケー｡
そしてもうひとつ､ これまで触れなかった機能をミックスに加えようと思う｡
ええと､ お察しかもしれませんが､ テストプロンプトの長さはどのくらいですか？
覚えていらっしゃるかどうか分かりませんが､ 2､
3日前､ あるいはほんの1日前､ 赤い点がたくさん並んだ散布図がありました｡
そして､ それを視覚的に見ると､ わずかながら相関関係があるように見えた｡
たぶん､ 私が立てたんだと思う｡
それをちょっと覗いて､ ああ､ もうないんだ､ と確認すればいい｡
もう片付けたよ｡
走ったのなら､ 自分で振り返ってみなければならない｡
もう一度､ あの赤い図を見てもらえれば､ 私の言っている意味がわかると思う｡
そこには若干の相関関係がある｡
だから､ それを加えよう｡
テキストの長さを取得しよう｡
そして最後はブランドについて｡
まず､ 最も一般的な40銘柄を見てみよう｡
だから､ 前と同じやり方で､ すべてを数え上げる｡
最も一般的な40のブランド｡
最も一般的な40ブランドを見てみよう｡
それがこれだ｡
そして､ ここでお気づきになるのは､ 私はあまり知識がないのですが､ 自動車関連のブランドがいくつかあることです｡
あなたの方が詳しいかもしれない｡
そうかもしれない｡
あなたは私がトリックを見逃していると思うかもしれない｡
その場合は､ その機能を作って追加し､
どうなるか見てみるべきだ｡
残念ながら､ 私にはその分野の専門知識はないんだ｡
トップ・エレクトロニクス・ブランドと呼ばれる小さなカテゴリーに､ HP､ デル､ レノボ､
サムスン､ アスース､ ソニー､ キャノン､ アップル､ インテルなど､ ここから抜き出したものをこのカテゴリーに押し込んだ｡
そして､ トップ・エレクトロニクス・ブランドという特徴を教えてくれた｡
そして､ これはまた私が1つの特集を組んだものだ｡
たくさんの機能を思いつくことができるだろう｡
いろいろなブランドを選ぶことができる｡
いくつかの自動車ブランドを選ぶことができる｡
好きなだけ機能を作ることができる｡
回帰モデルは､ どの特徴が実際にシグナルを与えるかを決定するからだ｡
だから､ あなたにとって楽しい競争は､ 機能を生み出し､ 手作りの機能でどれだけうまくやれるかを見ることだ｡
もう1つ､ 先ほど述べた重要な観察をしておこう｡
私は車の専門知識がないので､ 自動車ブランドを抜き出すことはできない｡
つまり､ この種の伝統的なデータサイエンスでは､ データサイエンティストは､
自分たちが研究している領域について強い知識を持っていることが重要だったのだ｡
製品に携わるのであれば､ さまざまな製品について理解する必要がある｡
さまざまな自動車メーカーについて理解する必要があったし､ 成功する可能性が最も高いのはどの機能をエンジニアリングすればよいかを知る必要があったからだ｡
ディープ・ニューラル・ネットワークや最新の機械学習､ 最新のディープ・ラーニングの不思議で驚くべき点は､
どの特徴が重要かをモデルが自ら見つけ出すことだ｡
そのため､ あなたや私のようなデータサイエンティストには､
モデルを構築していた分野の深い専門知識が必要ではなくなりました｡
そして､ 彼らは何十億ものパラメーターを持っており､ そのすべてのパラメーターの理解力を使ってビジネスエリアについて学ぶことができる｡
しかし､ その昔､ フィーチャー・エンジニアリングでは､ 自分自身でそれを理解し､ トップエレクトロニクスやブランド機能のようなものを作らなければならなかった｡
そして､ そのすべてがこの機能へとつながっている｡
特徴をつかめ｡
この辞書には､ 重さ､ ランク､ テキストの長さ､ そしてトップ・エレクトロニクス・ブランド（1か0）が入っている｡
これが､ この最初のモデルの特徴だ｡
私たちが作っている最初の本格的なモデルだ｡
そして､ どうか､ これを夢の特集にするために時間を費やしてほしい｡
ええと､ エンジニアリングの機能でどれだけうまくやれるか見てみよう｡
そして､ おそらくかなりうまくやれるだろう｡
うーん､ でも､ これから起こることにあなたが太刀打ちできるとは思えない｡
しかし､ 試してみてほしい｡
今すぐだ｡
ベストを尽くせ｡
でもこの後､ 次のビデオでは実際に走るんだ｡
従来の機械学習モデルを実行し､ その結果を見る｡
それではまた｡