Введение в машинное обучение: раскрытие основ ИИ
Машинное обучение (ML) — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать шаблоны в данных и делать прогнозы или решения на основе этих шаблонов.
Алгоритмы машинного обучения используются в различных приложениях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, автономное вождение и медицинская диагностика.
Чтобы понять машинное обучение, важно изучить различные типы алгоритмов и то, как они работают. Популярные алгоритмы машинного обучения включают деревья решений, машины опорных векторов, k-ближайших соседей и нейронные сети.
Деревья решений — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для классификации данных по категориям. Он работает, создавая древовидную структуру, каждая ветвь которой представляет собой решение, которое необходимо принять.
Машины опорных векторов — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для поиска оптимального решения проблемы. Он работает, создавая гиперплоскость, которая делит данные на две категории — правильно классифицированные и неправильно классифицированные.
K-ближайшие соседи — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для выявления сходства между точками данных. Он работает, находя ближайшие точки данных к заданной точке и используя их для прогнозирования.
Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для создания моделей, которые могут учиться на данных. Он работает, создавая сеть взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают данные и делают прогнозы.
Это лишь некоторые из многих доступных типов алгоритмов машинного обучения. У каждого алгоритма своя цель, и понимание того, как работает каждый из них, может помочь вам выбрать лучший алгоритм для вашего проекта.
Список всех алгоритмов в машинном обучении:
- Деревья решений
- Опорные векторные машины
- K-ближайшие соседи
- Нейронные сети
- Наивный Байес
- Случайные леса
- Логистическая регрессия
- Повышение
- Кластеризация k-средних
- Анализ главных компонентов
- Обучение с подкреплением
- Бэгинг
- Глубокое обучение
- Разработка функций
- Повышение градиента
- Уменьшение размерности
перечислите все библиотеки, которые мы можем использовать в ML
- Scikit-Learn
- ТензорФлоу
- Керас
- ПиТорч
- MXNet
- Кафе
- Теано
- SciPy
- Нампи
- Панды
- Scikit-Image
- Матплотлиб
- Сиборн
- сюжетно
- Боке
- СетьX
Дерева решений
Деревья решений — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для классификации данных по категориям. Он работает, создавая древовидную структуру, каждая ветвь которой представляет собой решение, которое необходимо принять. В следующем примере кода показано, как использовать DecisionTreeClassifier из библиотеки Scikit-Learn для создания модели дерева решений. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Decision Tree model clf = DecisionTreeClassifier() # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Машины опорных векторов
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для поиска оптимального решения проблемы. Он работает, создавая гиперплоскость, которая делит данные на две категории — правильно классифицированные и неправильно классифицированные. В следующем примере кода показано, как использовать класс SVC из библиотеки Scikit-Learn для создания модели SVM. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn import datasets from sklearn.svm import SVC # Load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() # Create the SVM model clf = SVC(gamma='auto') # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
K-ближайшие соседи
K-ближайшие соседи (KNN) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для выявления сходства между точками данных. Он работает, находя ближайшие точки данных к заданной точке и используя их для прогнозирования. В следующем примере кода показано, как использовать KNeighborsClassifier из библиотеки Scikit-Learn для создания модели KNN. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the KNN model clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Нейронные сети
Нейронные сети — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для создания моделей, которые могут учиться на данных. Он работает, создавая сеть взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают данные и делают прогнозы. В следующем примере кода показано, как использовать MLPClassifier из библиотеки Scikit-Learn для создания модели нейронной сети. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.neural_network import MLPClassifier # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Neural Network model clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(10, 10)) # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Наивный байесовский анализ
Наивный байесовский алгоритм — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для классификации. Он работает с использованием теоремы Байеса для расчета вероятности данного класса с учетом набора функций. В следующем примере кода показано, как использовать класс GaussianNB из библиотеки Scikit-Learn для создания наивной байесовской модели. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Naive Bayes model clf = GaussianNB() # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Случайные леса
Случайные леса — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Он работает путем создания большого количества деревьев решений и объединения результатов для прогнозирования. В следующем примере кода показано, как использовать RandomForestClassifier из библиотеки Scikit-Learn для создания модели Random Forest. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Random Forest model clf = RandomForestClassifier(n_estimators=20) # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это тип алгоритма контролируемого машинного обучения, используемый для классификации. Он работает с использованием логистической функции для моделирования вероятности данного класса с учетом набора функций. В следующем примере кода показано, как использовать класс LogisticRegression из библиотеки Scikit-Learn для создания модели логистической регрессии. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Logistic Regression model clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='auto') # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Повышение
Повышение — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для повышения точности модели. Он работает путем объединения нескольких слабых учеников для создания одного сильного ученика. В следующем примере кода показано, как использовать AdaBoostClassifier из библиотеки Scikit-Learn для создания модели Boosting. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Boosting model clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100) # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Кластеризация k-средних
Кластеризация k-средних — это тип неконтролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для группировки точек данных в кластеры. Он работает, находя набор из k кластеров в заданном наборе данных, которые можно использовать для суммирования данных. В следующем примере кода показано, как использовать класс KMeans из библиотеки Scikit-Learn для создания модели кластеризации k-средних. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the k-Means model clf = KMeans(n_clusters=3) # Fit the model with the data clf.fit(iris.data) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Анализ основных компонентов
Анализ основных компонентов (PCA) — это тип алгоритма неконтролируемого машинного обучения, используемый для уменьшения размерности набора данных. Он работает путем преобразования многомерного набора данных в низкоразмерный набор данных при сохранении структуры данных. В следующем примере кода показано, как использовать класс PCA из библиотеки Scikit-Learn для создания модели PCA. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the PCA model pca = PCA(n_components=2) # Fit the model with the data pca.fit(iris.data) # Transform the data transformed_data = pca.transform(iris.data) # Print the transformed data print(transformed_data)
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) — это тип алгоритма машинного обучения без присмотра, используемый для обучения на основе взаимодействия с окружающей средой. Он работает, совершая действия в окружающей среде и получая вознаграждение или наказание за эти действия. В следующем примере кода показано, как использовать алгоритм Q-Learning из библиотеки Scikit-Learn для создания модели обучения с подкреплением. Данные, используемые в этом примере, представляют собой простую игру, в которой агент должен перемещаться по сетке 3x3, чтобы достичь цели.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.utils.validation import check_array
import numpy as np
# Define the environment
grid = np.array([[0,0,0],
[0,1,0],
[0,2,0]])
goal = (2,2)
# Define the Q-Learning model
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# Train the model
model.fit(check_array(grid.reshape(-1,1)), np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8]))
# Print the model's predictions
print(model.predict(grid.reshape(-1,1)))
Упаковка
Бэггинг — это тип ансамблевого алгоритма машинного обучения, используемый для повышения точности модели. Он работает путем объединения нескольких моделей для создания единой, более точной модели. В следующем примере кода показано, как использовать класс BaggingClassifier из библиотеки Scikit-Learn для создания модели упаковки. В этом примере используются данные из набора данных Iris.
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import BaggingClassifier # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Create the Bagging model clf = BaggingClassifier(n_estimators=10) # Fit the model with the data clf.fit(iris.data, iris.target) # Make predictions predictions = clf.predict(iris.data) # Print the accuracy score print(clf.score(iris.data, iris.target))
Глубокое обучение (Keras)
Глубокое обучение — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для создания моделей, способных обучаться на больших объемах данных. Он работает, создавая глубокую нейронную сеть, которая способна выявлять закономерности в данных и делать прогнозы. В следующем примере кода показано, как использовать библиотеку Keras для создания модели глубокого обучения. В этом примере используются данные из набора данных MNIST.
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Load the MNIST dataset
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# Reshape the data
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
# Normalize the data
X_train = X_train / 255
X_test = X_test / 255
# Create the Deep Learning model
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# Compile the model
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
# Fit the model with the data
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
# Print the accuracy
print('Test accuracy:', test_acc)
Разработка функций
Разработка функций — это процесс преобразования необработанных данных в функции, которые можно использовать для алгоритмов машинного обучения. Это важный этап конвейера машинного обучения, который включает в себя выбор и создание функций, которые помогут повысить производительность модели машинного обучения. В следующем примере кода показано, как использовать класс PolynomialFeatures из библиотеки Scikit-Learn для создания полиномиальных объектов из исходного набора данных.
import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # Create the dataset data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Create the polynomial features poly = PolynomialFeatures(degree=2) poly_features = poly.fit_transform(data) # Print the new features print(poly_features)
Уменьшение размерности
Уменьшение размерности — это метод, используемый для уменьшения количества признаков в наборе данных. Он используется для уменьшения сложности модели машинного обучения и предотвращения переобучения. В следующем примере кода показано, как использовать класс PCA из библиотеки Scikit-Learn для уменьшения размерности набора данных.
from sklearn.decomposition import PCA # Create the dataset data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Reduce the dimensionality of the dataset pca = PCA(n_components=2) reduced_data = pca.fit_transform(data) # Print the reduced dataset print(reduced_data)
Если вы считаете, что эта статья полезна для вас,
