잘 돌아왔어요
그래서 저희는 완전히 불쾌하고 불쾌한 기능들을 작업해왔어요
아주 지저분한 일이죠
그래도 비트는 좀 재미있어요
하지만 좀 허접하고 데이터에 깊이 들어가야 해요
데이터에 있는 물건의 무게를 알아내려고 여러 가지를 살펴봤어요 무게를 못 찾으면
평균 무게를 계산했고요
이제 각 제품의 베스트셀러 순위를 살펴볼게요
그래서 특징을 기준으로 베스트셀러 순위를 모을 거예요
그리고 돌아오는 건 사실 사전이에요 아마존 제품 하나가 여러 베스트셀러
목록과 순위를 매길 수 있거든요
그래서 다시 한번 거칠고 준비된 걸 해볼게요
여러 베스트셀러 목록에 속성들이 있다면 평균을 선택해서 한 목록에서 1위 다른
목록에서 10,000위인 경우 중간 지점을 선택할게요
5천 마크에 해당하는 걸 가져갈 거예요
비트 박스는 추측일 뿐이에요
비트 박스는 시행착오를 거치죠
전통적인 데이터 과학은 사실 비트 박스와 비슷해요
현대 데이터 과학도 마찬가지죠
시행착오가 많아요
일반적으로 이런 기술로 하는 건 많은 기능을 시도해보는 거죠
평균을 택하거나 최고를 택하거나 다른 걸 택할 수도 있죠
이 모든 기능을 밀어 넣으면 어떤 게 이기는지 알 수 있죠
이 경우엔 평균을 선택할게요
하지만 배짱이 있고 이 과정이 즐겁다면... 이렇게 여기저기 파헤치는
게 좀 별로라면 다른 것도 해 보세요
최저 계급이든 최대 계급이든 원하는 걸 추가해 보세요 가장 신호가 강한 게
뭔지 보게요
그래서 저희는 평균 등급을 뽑았어요
그냥 하는 거예요
추로 했던 것과 같은 기술을 할 거예요
평균 등급을 계산해 볼게요 380,000명이라는 다소
신기한 숫자가 나왔네요
그런 다음 기본 함수로 get-rance를 줍니다 기본 함수는 랭크를 얻으려 하죠
순위가 없는 것들은 평균을 줍니다. 훈련 데이터에서 평균 순위를
주죠.
네
전에 말씀드리지 않은 기능이 하나 더 있어요
추측하셨을 수도 있는데 모든 세부 사항이 담긴 테스트 프롬프트가 얼마나 긴지
여쭤보려고요
기억하실지 모르겠지만 며칠 전에 했던 분산도표가 있는데 빨간
점이 많이 있는 그 도표는 가격과 텍스트의 양 사이에 상관관계가 있는지
알아보려고 했었죠
시각적으로 봤을 때 약간의 상관관계가 있는 것 같았어요
제가 올렸을 거예요
잠깐 살펴보면 이런, 이제 없네요
다 치웠어요
당신이 운영하면 당신이 돌아봐야 할 거예요
다시 돌아가서 빨간 도표를 보면 무슨 뜻인지 알 거예요
약간 상관관계가 있어요
이걸 추가하죠
텍스트 길이 get get 그것도 사용하죠
마지막은 브랜드를 볼 거예요
가장 흔한 40가지 브랜드부터 살펴보죠
아까와 같은 접근 방법으로 모두 세어볼게요
가장 흔한 브랜드 40개요
가장 흔한 40가지 브랜드를 보죠
여기 있네요
여기 보시면 자동차 관련 브랜드가 몇 개 있는데 제가 잘 모르는 것들이에요
저보다 더 잘 아실지도 몰라요
그러세요
제가 뭘 놓쳤다고 생각하시겠죠
최고의 자동차 브랜드에서 볼 수 있는 멋진 기능이 있다고 할 수도 있죠 그런
경우 해당 기능을 만들어 추가하고 어떻게 하는지 보세요
안타깝게도 전 그런 분야는 잘 몰라요
그래서 제가 고른 건 일류 전자 제품 브랜드예요 HP,
델, 레노버 삼성, 소니, 캐논, 애플 같은 제품을
이 카테고리에 넣은 거죠
그럼 톱 일렉트로닉스 브랜드의 기능이 생기죠
이건 제가 한 가지 기능을 끝낸 거예요
여러 가지 기능을 생각해낼 수 있어요
여러 가지 브랜드를 고를 수 있어요
자동차 브랜드를 골라요
원하는 만큼 많은 기능을 만들 수 있어요
기능이 더 있다고 나쁠 건 없어요 회귀 모델이 어떤 기능이 신호를
주는지 결정하거든요
재미있는 대회는 기능을 생성하고 수공예 기능을 얼마나 잘 만드는지 보는
거예요
아까 중요한 걸 하나 더 말씀드릴게요
자동차 전문가가 아니니 자동차 브랜드를 고를 수 없죠
여기서 흥미로운 점이 등장하는데 전통적인 데이터 과학에서는
데이터 과학자가 자신이 연구하는 분야에 대해 어느 정도 아는 게 중요했어요
제품을 다루는 일을 한다면 다양한 제품을 이해해야 해요
여러 자동차 제조사를 이해해야 했어요 어떤 기능을 설계해야
성공 확률이 가장 높을지 알아야 했으니까요
현대 딥 뉴런네트워크와 머신 러닝 딥 러닝이 가진 신기하고 놀라운 점은
물질을 포함한 모델이 스스로 만들어 낸다는 거예요
따라서 여러분이나 저 같은 데이터 과학자가 모델을 구축하는 분야에서 딥 도메인 전문성을
가질 필요가 더는 없습니다 llms와 모델을 구축하는
방법과 심층 신경망 구축에 관한 전문성이 있어야 하니까요
수십억 개의 매개 변수를 가지고 있고 그 모든 매개 변수의 힘을 이용해서
비즈니스 분야를 배울 수 있죠
하지만 과거 피처링 엔지니어링에서는 스스로를 이해해야 했고 톱 전자
공학이나 브랜드 같은 기능을 만들어야 했어요
이 모든 게 이 함수로 연결돼요
get 피처링이요
항목을 하나 골라 멋진 사전을 만듭니다 중량, 순위, 텍스트 길이
1이나 0으로 된 톱 전자 제품 브랜드가 있죠
이게 첫 번째 모델의 특징 그룹이에요
우리가 만드는 첫 번째 모형이죠
그리고 부디 시간을 들여 이걸 꿈의 형태로 바꿔 보세요
엔지니어링 기능으로 얼마나 잘할지 보는 거죠
잘할 수 있을 거예요
하지만 앞으로의 일에 비하면 상대도 안 될 거예요
그래도 한번 해 봐요
지금요
최선을 다해 봐요
하지만 이다음에 나오는 다음 영상에서는 실제로 달릴 거예요
전통적인 머신 러닝 모델을 실행해 보고 결과를 보죠
그때 봐요