Машинско учење је револуционисало начин на који приступамо рел='ноопенер' таргет='_бланк'> Питхон са својим богатим екосистемом библиотека и алата постао је де фацто језик за имплементацију алгоритама машинског учења. Било да сте нови у овој области или желите да проширите своје вештине разумејући основе машинског учења и како да их примените користећи Питхон је од суштинског значаја.

У овом свеобухватном водичу ћемо ући у основне концепте машинског учења, истражити кључне алгоритме и научити како да их применимо користећи популарне Питхон библиотеке као што су НумПи Пандас Матплотлиб и Сцикит-Леарн. До краја ћете знати

Садржај

• Зашто Питхон за машинско учење?
• Подешавање Питхон окружења за машинско учење
• 1. Инсталирајте Питхон
• 2. Инсталирајте алате за управљање пакетима
• 3. Подешавање виртуелних окружења (опционо, али препоручено)
• 4. Инсталирајте основне Питхон библиотеке за машинско учење
• Кључни концепти у машинском учењу
• Имплементација вашег првог модела машинског учења
• Следећи кораци и ресурси

Зашто Питхон за машинско учење?

Питхон се појавио као преферирани језик за машинско учење (МЛ) из неколико убедљивих разлога:

1. Лакоћа употребе и читљивост: Питхон-ова синтакса је чисто сажета и подсећа на псеудо-код што га чини лаким за учење и разумевање. Ова читљивост смањује когнитивно оптерећење при писању и одржавању МЛ кода, што је посебно важно у сложеним алгоритмима.
2. Богат екосистем библиотека: Питхон се може похвалити огромном лепезом библиотека и оквира посебно скројених за МЛ и науку о подацима. Библиотеке као што су НумПи Пандас Матплотлиб и Сцикит-Леарн пружају ефикасне алате за визуелизацију нумеричких операција манипулације подацима и беспрекорну имплементацију МЛ алгоритама.
3. Подршка заједнице и популарност: Питхон је широко прихваћен у науци о подацима и МЛ заједницама. Његова популарност значи да постоји обимна подршка заједнице, обилни ресурси (библиотеке форума водича) и активан развој који обезбеђује брз напредак и континуирано побољшање.
4. Флексибилност и разноврсност: Питхон-ова свестраност омогућава инжењерима МЛ-а да раде у различитим доменима, од претходне обраде података до примене модела у производњи. Добро се интегрише са другим језицима и платформама олакшавајући беспрекорну интеграцију у постојеће системе.
5. Најсавременији алати и оквири: Питхон служи као основа за водеће МЛ оквире као што су ТенсорФлов ПиТорцх и сцикит-леарн који нуде робусне могућности за неуронске мреже дубоког учења и традиционалне МЛ моделе. Ови оквири користе Питхон-ове предности у једноставности и ефикасности.
6. Образовни ресурси: Многе образовне институције и онлајн платформе нуде курсеве и ресурсе у Питхон-у за МЛ и науку о подацима, чинећи га доступним како почетницима тако и професионалцима да уче и савладају концепте и технике МЛ-а.

Подешавање Питхон окружења за машинско учење

1. Инсталирајте Питхон

• Преузмите Питхон : Иди на питхон.орг и преузмите најновију верзију Питхон-а (тренутно Питхон 3.к).
• Инсталација : Пратите упутства за инсталацију за свој оперативни систем (Виндовс мацОС или Линук). Обавезно означите опцију за додавање Питхон-а у ПАТХ током инсталације.

2. Инсталирајте алате за управљање пакетима

• пип : Инсталатор Питхон пакета pip долази у пакету са Питхон инсталацијама од верзије 3.4 надаље. Неопходан је за инсталирање и управљање Питхон пакетима.

3. Подешавање виртуелних окружења (опционо, али препоручено)

• инсталација : Инсталирајте виртуаленв користећи пип

пип инсталл виртуаленв

• креирати виртуелно окружење

виртуаленв венв

• Активирајте виртуелно окружење:

венвСцриптсацтивате

4. Инсталирајте основне Питхон библиотеке за машинско учење

• НумПи : Ефикасне нумеричке операције на великим низовима и матрицама.

пип инсталл нумпи

• Панде : Манипулација и анализа података.

пип инсталл пандас

• Матплотлиб : Библиотека визуелизације података.

пип инсталл матплотлиб

• Сцикит-Леарн : Једноставни и ефикасни алати за рударење података и анализу података.

пип инсталл сцикит-леарн

Кључни концепти у машинском учењу

1. Учење под надзором : Модели обуке са означеним подацима за предвиђање исхода.
   • Примери: Предвиђање цена кућа класификујући е-пошту као нежељену пошту или не.
2. Учење без надзора : Проналажење образаца и структура у неозначеним подацима.
   • Примери: откривање аномалија сегментације купаца.
3. Евалуатион Метрицс : Како измерити перформансе својих модела:
   • Регресија: средња квадратна грешка (МСЕ) Р-квадрат.
   • Класификација: Прецизност Прецизност опозива Ф1-резултат.

Имплементација вашег првог модела машинског учења

Хајде да заронимо у једноставан пример користећи познати скуп података о Ирису да класификујемо цветове ириса на основу њихових карактеристика.

   # 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  ))   

Следећи кораци и ресурси

• Вежбајте : Експериментишите са различитим скуповима података и моделима да бисте стекли практично искуство.
• Онлине курсеви : Платформе као што су Цоурсера едКс и Удеми нуде одличне курсеве о машинском учењу са Питхон-ом.
• Књиге : 'Хандс-Он Мацхине Леарнинг витх Сцикит-Леарн Керас и ТенсорФлов' аутора Аурелиен Герон се топло препоручује.
• Заједница : Ангажујте се са заједницом МЛ на платформама као што су Стацк Оверфлов Каггле и ГитХуб.

Закључак

Честитамо! Направили сте прве кораке у узбудљив свет машинског учења користећи Питхон. Савладавањем основа и континуираним истраживањем нових техника и скупова података откључаћете потенцијал за решавање проблема из стварног света и иновирање помоћу машинског учења. Прихватите путовање учења и останите радознали!