Полное руководство по началу работы с машинным обучением в Python: овладение основами успеха
Введение
Машинное обучение (МО) является движущей силой последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Он коренным образом изменил различные отрасли, такие как финансы, здравоохранение и розничная торговля, автоматизировав процессы принятия решений и предоставив прогнозы и решения на основе данных. Python, благодаря своей простоте и мощным библиотекам, стал популярным языком для реализации алгоритмов машинного обучения. Эта статья послужит исчерпывающим руководством для всех, кто хочет погрузиться в мир машинного обучения с помощью Python.
Понимание машинного обучения
Прежде чем мы углубимся в специфику Python и машинного обучения, важно понять, что такое машинное обучение на самом деле. По своей сути машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Другими словами, он предоставляет системе возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе полученного опыта.
Алгоритмы машинного обучения можно разделить на три типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Алгоритмы контролируемого обучения обучаются с использованием помеченных примеров, таких как входные данные, где известен желаемый результат. С другой стороны, алгоритмы обучения без учителя используются для данных, которые не имеют исторических меток. Обучение с подкреплением находится между этими двумя, когда алгоритм учится выполнять действие на основе опыта.
Начало работы с Python
Python — это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, завоевавший популярность благодаря своей простоте и удобочитаемости. Его синтаксис позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это было бы возможно в таких языках, как C++ или Java. Кроме того, Python — отличный язык для начинающих, поскольку его легко понять и интересно использовать.
Чтобы начать работу с Python, вам понадобится среда, в которой вы сможете писать и запускать свой код. Anaconda — это бесплатный дистрибутив языков программирования Python и R с открытым исходным кодом для научных вычислений. Он упрощает управление пакетами и их развертывание и настоятельно рекомендуется для проектов машинного обучения и обработки данных. Блокнот Jupyter, включенный в дистрибутив Anaconda, представляет собой веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и совместно использовать документы, содержащие живой код, уравнения, визуализации и описательный текст.
Библиотеки Python для машинного обучения
Популярность Python в машинном обучении и науке о данных в значительной степени связана с его обширной библиотечной экосистемой. Эти библиотеки упрощают сложные процессы и предоставляют эффективные способы решения различных вычислительных задач. Некоторые из наиболее распространенных библиотек Python для машинного обучения:
1. NumPy: NumPy означает «Числовой Python». Это основной пакет для числовых вычислений в Python. Он обеспечивает поддержку массивов, матриц и многочисленных математических функций для работы с этими массивами.
2. Pandas: Pandas предоставляет структуры данных и инструменты анализа данных для обработки и анализа больших наборов данных. Это особенно полезно для обработки и подготовки данных.
3. Matplotlib: Matplotlib — это библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python.
4. SciPy: SciPy — это библиотека, используемая для научных и технических вычислений. Он основан на NumPy и предоставляет ряд высокоуровневых команд и классов для обработки и визуализации данных.
5. Scikit-Learn: Scikit-learn — мощная библиотека для машинного обучения на Python. Он предоставляет простые и эффективные инструменты для анализа данных и моделирования. Он также предоставляет широкий спектр контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения.
6. TensorFlow и Keras: TensorFlow — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, разработанная Google. Keras — это удобная библиотека нейронных сетей, написанная на Python, которая работает поверх TensorFlow, CNTK или Theano.
Основы машинного обучения в Python
После настройки среды Python и знакомства с библиотеками пришло время погрузиться в реальный процесс машинного обучения. Конвейер машинного обучения в Python можно условно разделить на пять этапов:
1. Сбор данных. Первым шагом в конвейере машинного обучения является сбор данных. Это можно сделать несколькими способами, включая загрузку набора данных, сбор данных из Интернета или использование API для доступа к данным.
2. Предварительная обработка данных. После того, как вы собрали данные, следующим шагом будет их очистка и предварительная обработка. Это включает в себя обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных, функции масштабирования и многое другое. На этом этапе широко используются такие библиотеки, как pandas и NumPy.
3. Выбор модели. После очистки и предварительной обработки данных следующим шагом будет выбор подходящей модели машинного обучения. Выбор модели зависит от характера проблемы и типа данных.
4. Обучение модели. На этом этапе модель машинного обучения обучается с использованием обучающих данных. На этом этапе модель изучает базовые закономерности в данных.
5. Оценка и оптимизация модели. После обучения модели ее необходимо оценить, чтобы увидеть, насколько хорошо она работает с невидимыми данными. Производительность модели оценивается с использованием различных показателей, таких как точность, точность, полнота и оценка F1.
После обучения и оценки модели ее можно оптимизировать для повышения производительности с помощью таких методов, как настройка гиперпараметров и перекрестная проверка. Наконец, модель тестируется с использованием тестовых данных, чтобы увидеть, насколько хорошо она обобщает невидимые данные.
Заключение
Машинное обучение имеет широкий спектр применений и может произвести революцию во многих отраслях. Путь к освоению машинного обучения непрост, но определенно стоит затраченных усилий. Это подробное руководство призвано стать отправной точкой для начинающих, которые хотят отправиться в увлекательное путешествие по машинному обучению с использованием Python.
Подсказки:
1. Что такое машинное обучение и почему оно важно?
2. Почему Python предпочтительнее для машинного обучения?
3. Как настроить среду Python для машинного обучения?
4. Что какие библиотеки Python необходимы для машинного обучения?
5. Что такое конвейер машинного обучения в Python?
6. Как собирать и предварительно обрабатывать данные для машинного обучения в Python?
7. Как выбрать и обучить модель машинного обучения в Python?
8. Как оценить и оптимизировать модель машинного обучения в Python?
9. Как использовать TensorFlow и Keras для глубокого обучения в Python?
10. Каково будущее машинного обучения и Python?
Руководство по личной карьере и обучению для аналитика данных, инженера данных и специалиста по данным
Проекты по прикладному машинному обучению и науке о данных и рецепты кодирования для начинающих
Список БЕСПЛАТНЫХ примеров программирования вместе с электронными учебниками и электронными книгами @ SETScholars
Проекты и рецепты кодирования, электронные учебники и электронные книги: лучшие универсальные ресурсы для аналитика данных, специалиста по данным, инженера по машинному обучению и разработчика программного обеспечения
Найди больше … …
https://setscholars.net/beginners-guide-to-sql-sql-join-fundamentals/
https://setscholars.net/year-seven-math-worksheet-for-kids-fundamental-counting-principle/
