Az anyajegyek adatait tartalmazó adathalmazunk első körben készen áll arra, hogy felhasználjuk tanulásra. Elkészítettem pár osztályozó algoritmus modelljét, amiket majd összehasonlítási alapként fogok használni a további finomhangolás és egyebek után. A folyamat végén majd valamikor végül a legjobban működő modellt fogjuk kiválasztani, amiből elkészül a web service.
Tudjuk, hogy hogyan vigyünk fel adatokat az ML Studio-ba. Most dolgozzunk az adatokkal. A Studióban nagyon könnyen hozhatunk létre kísérleteket (erről már beszéltem egy korábbi bejegyzésben), egyszerű drag-n-drop módszerrel illesztjük össze a megfelelő modulokat, melyből a végén egy értelmes modell áll össze. A Studió számos előre rögzített szerszámot biztosít számunkra, legyen szó tesztelésről, adatmanipulációról vagy tanító algoritmusról. Azonban ha valamivel nem vagyunk kellőképpen megelégedve, vagy szükségünk van egy egyedi megoldásra akkor sokmindent felüldefiniálhatunk, lecserélhetjük saját megoldásunkkal, amelyeket R vagy Python kódban írhatunk meg.
A munka elkezdéséhez csupán két dologra lesz szükség: