8주 차 둘째 날의 4부 작업의 마지막 단계로 이 모든 걸 하나로 합칠 앙상블
모델을 만들 거예요
먼저 보여드릴 것은 여기 제 마이크 같은 것을 가지고 쿼드캐스트 하이퍼X 콘덴서
마이크를 가지고 세 가지 오브젝트가 있습니다 스페셜 프론티어 그리고 랜덤 포레스트입니다 각각에게
제품의 가격을 물어볼 수 있죠
Get it, get it, get it! 숫자 3개가 보이죠
이 경우엔 개척지 모델이 진실에 가장 가까운 것 같아요
제 기억으로는 지난번에 스페셜리스트 모델을 호출했을 때 텍스트가 약간 달랐던
것 같아요
더 좋아진 것 같아요
129개 정도 있어요 더 가깝죠
네, 맞아요
어쨌든, 아무 숲이나 고른 건 별로였지만 다른 두 개는 괜찮았어요
지금 하는 일은 간단해요
우선 250개의 데이터 포인트를 선별해서 봐요
1,000에서 150까지 중에서 골랐어요 실제 테스트에 쓰는 것과
구별하려고요
기본적으로 각각의 물품에 대한 설명을 찾아서 추가합니다. 그리고 나서 전문가용 모델,
프런티어 모델 임의의 숲 모델에서 얼마를 받을 수 있을까요?
그리고 가격 목록도 있어요 해당 품목의 실제 가격을 입력하는 거죠 Put it's go
그래서 이 4개의 리스트가 GPT 4에서 나온 LLM 프런티어 래그 기반 결과와 추가 컨텍스트와
임의 숲 결과 그리고 실제 수치를 포함한 LLM 프런티어 래그의 결과로 마무리되는데요
그래서 그걸 다 만들었죠
이제 트릭을 보여드릴게요 꽤 흔한 거죠
갖고 놀 수 있는 물건이죠
여기에 두 개를 더 넣을 거예요
하나는 최소라고 하는데 이 셋 중 최저이고 다른 건 맥스라고 하는데
이 셋 중 최대죠
그냥 또 다른 사실인데 신호가 잡힐지도 몰라요
세 가지 모델이 가장 낮게 추정하는 값과 한 제품의 가장 높은
값이 얼마인지 살펴보면 유용할 거예요
현재 250개 제품마다 5개의 결과가 나왔어요 전문가용, 개척자용
무작위 숲용, 최소 3개 최대 3개 결과죠
현재 다섯 개의 컬렉션이 있는데 저는 개척지 숲과 민, 맥스를 바탕으로 판다스의 데이터
프레임을 만들어요
저는 가격과 그 기본 진실을 시리즈로 만들었어요
이건 엑스 이건 Y라고 부를게요 전통적인 머신 러닝 배경의 사람들은 누구나 익숙할 이름이죠
6주 차에 했던 것과 똑같은 걸 할 수 있어요 선형 회귀 모델을
훈련해 보죠 간단한 선형 회귀로 시리즈별로 가정한 평균이
데이터에 가장 잘 맞는다는 걸 의미해요
그래서 그렇게 했죠
Get it get it 그리고 이게 나왔어요
이게 계수예요
gets in the Max 둘 다 상당히 무겁죠
일반적으로 말하자면 가장 많이 고려하는 건 최저와
최대치를 조합한 거예요
달 착륙선 전용 스페셜리스트 지분을 상당량 차지하고 프론티어 모델보다 훨씬 적은 지분을
차지하죠
좀 이상하지만 개척지라고도 하죠
랜덤 포레스트에 신호가 있는데 그걸 빼면... 꽤 큰 신호가 가로채고
임의 숲 숫자의 일부를 빼는 게 보이죠
흥미로운 결과예요 임의의 숲 숫자가 별로 좋지 않았다는 걸 의미하죠
하지만 전체적인 퍼즐에 포함하는 게 유용할 것 같아요
이제 머릿속으로 생각하실 거예요
이미 아무 숲이나 넣었다고 하니까 못 하겠어요
음수가 있다는 사실을 너무 많이 해석할 수는 없어요 최소와 최대 수에 이미
포함되어 있으니까요
다시 실행해 보세요 min과 Max를 제거하면 세 모델의 무게를 더 잘
알 수 있을 거예요.
앙상블 모델은 이렇게 만들면 돼요 이제 이 모델을 이용해서 여러 요인을 취하고 가격을
예측할 수 있거든요 우리가 제공하는 모델의 최상의 선형 조합을 취해서요
그래서 우선 앙상블 모델에 저장해뒀어요 그걸 미래에 반영하려고요
매번 할 필요는 없어요
앙상블 에이전트라는 새 에이전트도 만들었죠
앙상블 에이전트를 보러 가죠 지금 당장요
여기 있네요
앙상블 에이전트 코드예요
아주 간단해요
여기에 주석을 달아야 할 것 같은데 달게요
Get it get it.com/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/D렉터/DE 직접 보기 전에 의견을 말씀해 주세요
상한 고기요
정말 죄송해요
init에서 설정하는 건 3가지 에이전트를 생성하는 거예요 가격 책정에서 각각
사용할 요소들이죠
어, 그리고 앙상블 에이전트가 가격을 불러올 때 그 제품의 모델 비율을
추가해서 가격을 불러오는 것으로 전문가의 가격을 계산해요
개척지를 위한 가격이죠
임의의 숲을 위한 가격이에요
X를 위한 데이터 프레임을 만들죠 최소와 최대를 포함해서요
마지막으로 Model을 호출해요 왜 그게 돼야 하는지 예측하기 위한 예측을 데이터 사이언스
스피크를 사용한다면요 그걸 예측으로 반환하는 거죠
명확하게 이해하셨길 바라요
선형 회귀 모델에 호출을 포장하는 방법일 뿐이에요 전에 만든 다양한
모델의 선형 조합을 제공하는 거죠
이제 다음으로 할 일은 같은 가격으로 가격을 매겨보는 건데요 여기 마이크를
가져왔어요
그런데 중간쯤 되는 액수가 나왔어요 우리가 예상했던 금액이었죠
함수 앙상블 프로세서에 패키지로 넣고 테스터 닷테스트를 앙상블이라고 불러요
실행에 시간이 좀 걸리죠 다양한 모델을 호출하고 모듈도 시간이 걸리니까요
미리 실행해뒀어요
이걸 보고 계신다면 첫 번째 모듈은 워밍업하는 데 몇 분
걸리고 각각 몇 초씩 걸린다는 걸 기억하세요
여기 보시면 붉은 연어도 몇 마리 있어요
말해 줄게요
실망스럽습니다 이걸로 뭔가 바뀌길 바랐거든요 기존의 특허
모델을 깨부수길 바랐는데 여러 모델을 조합하는 방식을
쓰다 보니 테스트 데이터 세트가 전보다 조금 더 약화되고 악화된
것 같아요
하지만 생각해 보세요 사실 꽤 시끄러운 소리에 더 가까운 인공물이에요
아주 근접했어요
다양한 모델을 조합해서 작업하는 건 더 나은 결과가 나와야 해요
하지만 아직 손볼 곳이 많아요
해도는 좋아 보이지만 가로막기 문제가 있어요 가로막기 숫자가
너무 높았던 것 같아요
뭘 했는지에 대해서요
이 문제를 반복하는 데 많은 시간을 쓰기보다는 이제 당신에게 넘기겠다고 말할 때인
것 같아요
이 동작에 시간을 많이 들였지만 조합 기술이나 다른 동작에는 별로 투자하지
않았어요
이런 실험을 하는 건 멋진 일이에요 더 많은 시리즈들을 추가할 수 있고 앙상블을 만들면서
선형 회귀 단계로 넘어가기 쉽거든요
데이터 과학자의 꿈이죠
데이터가 있잖아요
성공을 결정하는 명확하고, 측정 가능한 명확한 방법이 있어요
하이퍼파라미터도 많고 실험할 것도 많아요
변화를 주면 반응이 아주 빨라요
나보다 잘할 수 있어요
정말 어려운 과제예요
이제 좋은 도구들을 많이 갖게 되셨어요
날 이길 만한 독점 모델을 이미 구축했을지도 모르죠
안 되더라도 이 조합 기술로 get up 할 수 있겠죠
이것으로 슬라이드로 돌아가기 전에 이 부분의 랩 작업을 마치죠
다시 한 번 말씀드리지만 이 강의의 핵심 목표는 제품 가격에 대해 깊이 파고드는 것이 아닙니다
벡터 엠베딩 같은 것에 대한 이해를 확고히 하는 것입니다 다양한 모델을 래그화하여
이런 물질에 대해 꽤나 자신 있는 단계에서 더 발전하고 매우 자신 있는 단계로 가는 것이죠
여러분도 그렇게 됐길 바라요
경험이 없다면 이 공책을 다시 훑어보며 세포 하나하나를 살펴보고 아주
확신할 수 있을 때까지 결과를 점검하고 자신을 설득하세요
다음 비디오에서 슬라이드에서 다시 만나요