Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało sposób, w jaki podchodzimy do rel='noopener' target='_blank'> Pyton dzięki bogatemu ekosystemowi bibliotek i narzędzi stał się de facto językiem wdrażania algorytmów uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy jesteś nowy w tej dziedzinie, czy chcesz poszerzyć swoje umiejętności, zrozumienie podstaw uczenia maszynowego i sposobu ich stosowania przy użyciu języka Python jest niezbędne.

W tym obszernym przewodniku zagłębimy się w podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, poznamy kluczowe algorytmy i dowiemy się, jak je wdrożyć przy użyciu popularnych bibliotek Pythona, takich jak NumPy Pandas Matplotlib i Scikit-Learn. Pod koniec będziesz już wiedział

Spis treści

• Dlaczego Python do uczenia maszynowego?
• Konfigurowanie środowiska Python dla uczenia maszynowego
• 1. Zainstaluj Pythona
• 2. Zainstaluj Narzędzia do zarządzania pakietami
• 3. Konfigurowanie środowisk wirtualnych (opcjonalne, ale zalecane)
• 4. Zainstaluj niezbędne biblioteki Pythona do uczenia maszynowego
• Kluczowe pojęcia w uczeniu maszynowym
• Wdrażanie pierwszego modelu uczenia maszynowego
• Następne kroki i zasoby

Dlaczego Python do uczenia maszynowego?

Python stał się preferowanym językiem uczenia maszynowego (ML) z kilku istotnych powodów:

1. Łatwość użycia i czytelność: Składnia Pythona jest zwięzła i przypomina pseudokod, dzięki czemu jest łatwa do nauczenia się i zrozumienia. Ta czytelność zmniejsza obciążenie poznawcze podczas pisania i utrzymywania kodu ML, szczególnie ważnego w złożonych algorytmach.
2. Bogaty ekosystem bibliotek: Python oferuje szeroką gamę bibliotek i frameworków specjalnie dostosowanych do uczenia maszynowego i nauki o danych. Biblioteki takie jak NumPy Pandas Matplotlib i Scikit-Learn zapewniają wydajne narzędzia do manipulacji danymi, wizualizacji operacji numerycznych i płynnego wdrażania algorytmów ML.
3. Wsparcie społeczności i popularność: Python cieszy się powszechnym przyjęciem w społecznościach zajmujących się analizą danych i uczeniem maszynowym. Jego popularność oznacza szerokie wsparcie społeczności, bogate zasoby (poradniki, fora, biblioteki) i aktywny rozwój zapewniający szybki postęp i ciągłe doskonalenie.
4. Elastyczność i wszechstronność: Wszechstronność Pythona pozwala inżynierom ML pracować w różnych dziedzinach, od wstępnego przetwarzania danych po wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym. Dobrze integruje się z innymi językami i platformami, ułatwiając bezproblemową integrację z istniejącymi systemami.
5. Najnowocześniejsze narzędzia i ramy: Python stanowi podstawę wiodących frameworków ML, takich jak TensorFlow PyTorch i scikit-learn, które oferują solidne możliwości dla sieci neuronowych głębokiego uczenia się i tradycyjnych modeli ML. Frameworki te wykorzystują mocne strony Pythona w zakresie prostoty i wydajności.
6. Zasoby edukacyjne: Wiele instytucji edukacyjnych i platform internetowych oferuje kursy i zasoby w języku Python na potrzeby uczenia maszynowego i nauki o danych, dzięki czemu zarówno początkujący, jak i profesjonaliści mogą uczyć się i doskonalić koncepcje i techniki uczenia maszynowego.

Konfigurowanie środowiska Python dla uczenia maszynowego

1. Zainstaluj Pythona

• Pobierz Pythona : Idź do i pobierz najnowszą wersję Pythona (obecnie Python 3.x).
• Instalacja : Postępuj zgodnie z instrukcjami instalacji dla Twojego systemu operacyjnego (Windows macOS lub Linux). Pamiętaj, aby podczas instalacji zaznaczyć opcję dodania Pythona do PATH.

2. Zainstaluj Narzędzia do zarządzania pakietami

• pypeć : Instalator pakietu Pythona pip jest dostarczany w pakiecie z instalacjami Pythona od wersji 3.4 i nowszych. Jest niezbędny do instalowania pakietów Pythona i zarządzania nimi.

3. Konfigurowanie środowisk wirtualnych (opcjonalne, ale zalecane)

• instalacja : Zainstaluj virtualenv za pomocą pip

pip zainstaluj virtualenv

• stworzyć środowisko wirtualne

virtualenv venv

• Aktywuj środowisko wirtualne:

venvScriptsaktywuj

4. Zainstaluj niezbędne biblioteki Pythona do uczenia maszynowego

• NumPy : Wydajne operacje numeryczne na dużych tablicach i macierzach.

pip zainstaluj numpy

• Pandy : Manipulacja i analiza danych.

pip zainstaluj pandy

• Matplotlib : Biblioteka wizualizacji danych.

pip zainstaluj matplotlib

• Scikit-Ucz się : Proste i wydajne narzędzia do eksploracji i analizy danych.

pip zainstaluj scikit-learn

Kluczowe pojęcia w uczeniu maszynowym

1. Nauka nadzorowana : Modele szkoleniowe z oznaczonymi danymi w celu przewidywania wyników.
   • Przykłady: przewidywanie cen domów i klasyfikacja e-maili jako spamu lub nie.
2. Uczenie się bez nadzoru : Znajdowanie wzorców i struktur w nieoznakowanych danych.
   • Przykłady: Wykrywanie anomalii w segmentacji klientów.
3. Metryki oceny : Jak mierzyć wydajność swoich modeli:
   • Regresja: błąd średniokwadratowy (MSE) R-kwadrat.
   • Klasyfikacja: Dokładność Precyzja Przywołanie wyniku F1.

Wdrażanie pierwszego modelu uczenia maszynowego

Przyjrzyjmy się prostemu przykładowi wykorzystującemu słynny zbiór danych Iris do klasyfikacji kwiatów irysa na podstawie ich cech.

   # 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  ))   

Następne kroki i zasoby

• Praktyka : Eksperymentuj z różnymi zbiorami danych i modelami, aby zdobyć praktyczne doświadczenie.
• Kursy internetowe : Platformy takie jak Coursera edX i Udemy oferują doskonałe kursy na temat uczenia maszynowego z użyciem języka Python.
• Książki : Gorąco polecamy „Praktyczne uczenie maszynowe za pomocą Scikit-Learn Keras i TensorFlow” autorstwa Aurélien Géron.
• Wspólnota : Nawiąż kontakt ze społecznością ML na platformach takich jak Stack Overflow Kaggle i GitHub.

Wniosek

Gratulacje! Postawiłeś pierwsze kroki w ekscytującym świecie uczenia maszynowego przy użyciu języka Python. Opanowując podstawy i stale odkrywając nowe techniki i zbiory danych, odblokujesz potencjał rozwiązywania rzeczywistych problemów i wprowadzania innowacji dzięki uczeniu maszynowemu. Wyrusz w podróż edukacyjną i bądź ciekawy!