Mašininis mokymasis pakeitė mūsų požiūrį į rel='noopener' target='_blank'> Python turtinga bibliotekų ir įrankių ekosistema tapo de facto mašininio mokymosi algoritmų diegimo kalba. Nesvarbu, ar esate naujokas šioje srityje, ar norite išplėsti savo įgūdžius, labai svarbu suprasti mašininio mokymosi pagrindus ir kaip juos pritaikyti naudojant Python.

Šiame išsamiame vadove įsigilinsime į pagrindines mašininio mokymosi sąvokas, išnagrinėsime pagrindinius algoritmus ir sužinosime, kaip juos įgyvendinti naudojant populiarias Python bibliotekas, tokias kaip NumPy Pandas Matplotlib ir Scikit-Learn. Galų gale jūs žinosite

Turinio lentelė

• Kodėl Python skirtas mašininiam mokymuisi?
• Python aplinkos nustatymas mašininiam mokymuisi
• 1. Įdiekite Python
• 2. Įdiekite paketų valdymo įrankius
• 3. Virtualios aplinkos nustatymas (neprivaloma, bet rekomenduojama)
• 4. Įdiekite pagrindines Python bibliotekas mašininiam mokymuisi
• Pagrindinės mašininio mokymosi sąvokos
• Pirmojo mašininio mokymosi modelio įgyvendinimas
• Kiti žingsniai ir ištekliai

Kodėl Python skirtas mašininiam mokymuisi?

Python tapo pageidaujama mašininio mokymosi (ML) kalba dėl kelių įtikinamų priežasčių:

1. Lengvas naudojimas ir skaitomumas: Python sintaksė yra aiškiai glausta ir primena pseudokodą, todėl ją lengva išmokti ir suprasti. Šis skaitomumas sumažina pažinimo apkrovą rašant ir palaikant ML kodą, ypač svarbu sudėtinguose algoritmuose.
2. Turtinga bibliotekų ekosistema: Python gali pasigirti daugybe bibliotekų ir struktūrų, specialiai pritaikytų ML ir duomenų mokslui. Tokios bibliotekos kaip „NumPy Pandas Matplotlib“ ir „Scikit-Learn“ suteikia veiksmingus įrankius, skirtus duomenų apdorojimo skaitmeninėms operacijoms vizualizuoti ir sklandžiai įgyvendinti ML algoritmus.
3. Bendruomenės palaikymas ir populiarumas: Python yra plačiai naudojamas duomenų mokslo ir ML bendruomenėse. Jo populiarumas reiškia, kad yra platus bendruomenės palaikymas, gausūs ištekliai (mokymo programų forumų bibliotekos) ir aktyvi plėtra, užtikrinanti greitą pažangą ir nuolatinį tobulėjimą.
4. Lankstumas ir universalumas: Python universalumas leidžia ML inžinieriams dirbti įvairiose srityse nuo išankstinio duomenų apdorojimo iki modelių diegimo gamyboje. Jis puikiai integruojasi su kitomis kalbomis ir platformomis, palengvindamas sklandų integravimą į esamas sistemas.
5. Šiuolaikiniai įrankiai ir sistemos: Python yra pagrindas pirmaujančioms ML sistemoms, tokioms kaip TensorFlow PyTorch ir scikit-learn, kurios siūlo tvirtas gilaus mokymosi neuroninių tinklų ir tradicinių ML modelių galimybes. Šios sistemos išnaudoja Python pranašumus – paprastumą ir efektyvumą.
6. Mokomieji ištekliai: Daugelis švietimo įstaigų ir internetinių platformų siūlo Python kursus ir išteklius, skirtus ML ir duomenų mokslui, todėl pradedantiesiems ir profesionalams jie gali mokytis ir įsisavinti ML sąvokas ir metodus.

Python aplinkos nustatymas mašininiam mokymuisi

1. Įdiekite Python

• Atsisiųskite Python : Eikite į python.org
• Montavimas : vadovaukitės savo operacinės sistemos (Windows macOS arba Linux) diegimo instrukcijomis. Diegdami būtinai pažymėkite parinktį įtraukti Python prie PATH.

2. Įdiekite paketų valdymo įrankius

• pip : Python paketų diegimo programa pip ateina su Python instaliacijomis nuo 3.4 versijos. Tai būtina norint įdiegti ir valdyti Python paketus.

3. Virtualios aplinkos nustatymas (neprivaloma, bet rekomenduojama)

• įrengimas : Įdiekite virtualenv naudodami pip

pip įdiegti virtualenv

• sukurti virtualią aplinką

virtualenv venv

• Suaktyvinkite virtualią aplinką:

suaktyvinti venvScripts

4. Įdiekite pagrindines Python bibliotekas mašininiam mokymuisi

• NumPy : veiksmingos skaitmeninės operacijos su didelėmis matricomis ir matricomis.

pip install numpy

• Pandos : Duomenų manipuliavimas ir analizė.

pip įdiegti pandas

• Matplotlib : duomenų vizualizacijos biblioteka.

pip įdiegti matplotlib

• Scikit-Learn : Paprasti ir veiksmingi duomenų gavybos ir duomenų analizės įrankiai.

pip install scikit-learn

Pagrindinės mašininio mokymosi sąvokos

1. Prižiūrimas mokymasis : mokymo modeliai su pažymėtais duomenimis, kad būtų galima numatyti rezultatus.
   • Pavyzdžiai: būsto kainų numatymas, priskiriant el. laiškus šlamštui ar ne.
2. Mokymasis be priežiūros : modelių ir struktūrų radimas nepažymėtuose duomenyse.
   • Pavyzdžiai: klientų segmentavimo anomalijų aptikimas.
3. Vertinimo metrika : Kaip įvertinti savo modelių našumą:
   • Regresija: vidutinės kvadratinės klaidos (MSE) R kvadratas.
   • Klasifikacija: Accuracy Precision Recall F1-balas.

Pirmojo mašininio mokymosi modelio įgyvendinimas

Pasinerkime į paprastą pavyzdį, naudodami garsųjį Iris duomenų rinkinį, kad klasifikuotume rainelės gėles pagal jų savybes.

   # Import necessary libraries   import   numpy   as   np   import   pandas   as   pd   from   sklearn.model_selection   import   train_test_split   from   sklearn.linear_model   import   LogisticRegression   from   sklearn.metrics   import   accuracy_score   # Load the dataset   url   =   'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'   names   =   [  'sepal-length'     'sepal-width'     'petal-length'     'petal-width'     'class'  ]   dataset   =   pd  .  read_csv  (  url     names  =  names  )   # Split dataset into features and target variable   X   =   dataset  .  iloc  [:   :  -  1  ]   y   =   dataset  .  iloc  [:   -  1  ]   # Split dataset into training set and test set   X_train     X_test     y_train     y_test   =   train_test_split  (  X     y     test_size  =  0.3     random_state  =  42  )   # Initialize the model   model   =   LogisticRegression  ()   # Train the model   model  .  fit  (  X_train     y_train  )   # Predict the response for test dataset   y_pred   =   model  .  predict  (  X_test  )   # Evaluate accuracy   print  (  'Accuracy:'     accuracy_score  (  y_test     y_pred  ))   

Kiti žingsniai ir ištekliai

• Praktika : eksperimentuokite su skirtingais duomenų rinkiniais ir modeliais, kad įgytumėte praktinės patirties.
• Internetiniai kursai : Tokios platformos kaip Coursera edX ir Udemy siūlo puikius mašininio mokymosi su Python kursus.
• Knygos : Labai rekomenduojamas Aurélien Géron „praktinis mašininis mokymasis naudojant Scikit-Learn Keras ir TensorFlow“.
• bendruomenė : Bendraukite su ML bendruomene tokiose platformose kaip „Stack Overflow Kaggle“ ir „GitHub“.

Išvada

Sveikiname! Žengėte pirmuosius žingsnius į įdomų mašininio mokymosi pasaulį naudodami Python. Įvaldydami pagrindus ir nuolat tyrinėdami naujas technologijas ir duomenų rinkinius, išlaisvinsite potencialą spręsti realaus pasaulio problemas ir diegti naujovių naudodami mašininį mokymąsi. Pasinerkite į mokymosi kelionę ir būkite smalsūs!