Машинное обучение может быть удивительно ценным инструментом для выявления неизвестных идей и прогнозирования будущих тенденций. В сегодняшней публикации вы узнаете о машинном обучении, о том, почему Python широко используется для машинного обучения, о нескольких методах машинного обучения и обо всех инструментах, которые вам потребуются для начала машинного обучения с помощью Python.
Контур
Введение в машинное обучение
Почему Python для машинного обучения
Установка Python на другую ОС
Лучшие IDE для Python с машинным обучением
Типы методов машинного обучения
Часто задаваемые вопросы
Вывод
Об авторе
Обучение — это не только повышение компетентности в своей работе. Это гораздо больше. Datacamp позволяет мне учиться без ограничений.
Datacamp предоставляет вам гибкость, необходимую для прохождения курсов в свободное время и изучения основных навыков, необходимых для перехода к успешной карьере.
Датакемп научил меня быстро схватывать новые идеи и применять их к реальным проблемам. Пока я был на этапе обучения, Datacamp зацепил меня всем, что происходит на курсах, от содержания курсов и отзывов TA до встреч и твиттер-каналов профессора.
Вот некоторые из моих любимых курсов, которые я настоятельно рекомендую вам изучать, когда это соответствует вашему графику и настроению. Вы можете напрямую применить концепции и навыки, полученные на этих курсах, в новом увлекательном проекте на работе или в университете.
Введение в машинное обучение
Машинное обучение (МО) — это часть искусственного интеллекта (ИИ), позволяющая программным приложениям предсказывать результаты без ручного программирования. Машинное обучение сводится к созданию компьютерных программ, которые могут получать доступ к массивным данным и использовать их для самостоятельного обучения.
Машинное обучение обычно помогает компьютерам разрабатывать модели на основе данных примеров для автоматизации процессов принятия решений на основе входных наборов данных. Машинное обучение — это постоянно развивающаяся область, поскольку оно практикуется везде, от автоматизации обычных задач до предложения интеллектуальной проницательности.
Машинное обучение — это обширная область анализа, которая прогнозирует и получает концепции из различных соответствующих областей, таких как искусственный интеллект, обработка изображений и обработка данных.
Отрасли в каждом секторе пытаются извлечь из этого прибыль. Возможно, вы уже работаете с устройством, в основе которого лежит машинное обучение, например умными часами или любым приложением на вашем интеллектуальном устройстве.
Почему Python для машинного обучения
Популярность Python в последние годы постоянно растет. В результате Python быстро становится основным выбором для разработчиков машинного обучения.
Поскольку машинное обучение включает в себя сложные алгоритмы и сложные рабочие процессы, примитивность Python позволяет разработчикам писать стабильный код.
Давайте сначала узнаем, почему Python является языком программирования для разработчиков, работающих в области машинного обучения, и почему вы должны признать его для своего последующего проекта ML.
- Python предоставляет обширную коллекцию библиотек и фреймворков.
- Python адаптируется и прост
- Python не зависит от платформы
- Python предоставляет обширную корпоративную поддержку
- Код Python удобочитаем и представляет собой надежную реализацию
- У Python есть высококачественная экосистема библиотек визуализации
Несмотря на то, что существует множество различных языков программирования для работы с вашими проектами машинного обучения, от них никуда не деться, потому что Python является передовым. Кроме того, помощь сообщества разработчиков и множество функций делают Python пригодным для использования в машинном обучении.
Неудивительно, что многие предприятия используют Python для прогнозирования и различных задач машинного обучения. Следовательно, вы, безусловно, должны рассмотреть Python для своих проектов машинного обучения.
Установка Python в другой ОС
Многие операционные системы, представленные на рынке, такие как Linux и macOS, поставляются с предустановленным Python. Тем не менее, вы можете установить Python на свои операционные системы, такие как Windows, Linux, Mac OS, а также на отдельные платформы, такие как IBM AS/400, iOS, Solaris и многие другие. более.
Для использования доступны два основных варианта Python: Python 2, также называемый устаревшим Python, и Python 3. Python 2 был впервые разработан в 2000 году и завершился 1 января 2020 года.
В сегодняшнем руководстве я расскажу вам, как установить последнюю версию Python 3 на наш компьютер.
1. Установите Python в Windows
Чтобы установить Python в операционной системе Windows, необходимо сначала загрузить установщик Python в соответствии с аппаратным обеспечением вашего компьютера.
Загрузите установщик с Python.org, перейдя по указанной ссылке. (3.9.5 — это последняя версия Python, доступная на момент написания этой статьи.)
Чтобы загрузить исполняемый установщик Python для Windows x86–64, нажмите кнопку Загрузить Python 3.9.5. После загрузки дважды щелкните по нему, чтобы запустить мастер установки Python.
В отношении этого диалогового окна следует упомянуть несколько моментов:
- Папка установки по умолчанию, в которую будет установлен Python, — это каталог AppData/.
- Чтобы настроить путь установки и установить дополнительные библиотеки, такие как pip и IDLE, нажмите кнопку «Настроить установку».
- Флажок Установить программу запуска установлен по умолчанию для всех пользователей (рекомендуется).
- Есть различные причины, по которым Python не добавляется в PATH. Следовательно, флажок Добавить Python 3.9 в PATH по умолчанию не установлен во время установки. Было бы лучше, если бы вы признали последствия, прежде чем поставить отметку в этом поле.
2. Установите Python на macOS
Обработчик пакетов Homebrew — отличный выбор, поскольку он управляет установкой программного обеспечения и автоматическими обновлениями. Тем не менее, для самого Python, несомненно, существуют серьезные проблемы. Следовательно, на Mac рекомендуемый способ установки Python — работа с официальным установщиком Python.
Перейдите на Python.org и нажмите кнопку скачать python, если доступна самая новая версия. Затем откройте программу установки Python, дважды щелкнув файл установки Python.
Ознакомьтесь с этими мерами для выполнения установки:
- Пока вас не попросят нажать на лицензионное соглашение, несколько раз нажмите Продолжить. Затем нажмите Принять.
- Установщик Python отобразит окно, информирующее вас о пути установки и его размере. Перейдите вперед и нажмите Установить, чтобы начать процесс установки.
- Окно установки можно закрыть, нажав кнопку Закрыть после завершения установки файлов.
3. Установите Python в Linux
Python поставляется с предустановленной операционной системой Linux. Откройте новый терминал, чтобы узнать, какую версиюPython вы уже установили в своей системе.
$Python — version
Если у вас установлена более ранняя версия Python и вы хотите перейти на последнююсборку Python, вы можете сделать это, введя следующие команды в новом терминале:
$ sudo apt-get install software-properties-common $ sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python3.9
Лучшие IDE для Python с машинным обучением
IDE, сокращение от Integrated Development Environment, представляет собой инструмент кодирования, используемый в основном для процесса разработки программного обеспечения. Среда IDE может позволить вам писать код, тестировать его и более эффективно отлаживать код.
Как правило, они обеспечивают завершение кода или понимание кода, управление ресурсами, инструменты отладки, инструменты компиляции и другие требования к разработке программного обеспечения.
Из-за всех основных моментов, которые IDE должны вносить, они выгодны для разработки: они более удобно выполняют ваш код, что то же самое для машинного обучения.
Давайте обсудим 3 самые полезные среды разработки Python в бизнесе, которые делают машинное обучение более спокойным!
1.Спайдер
Scientific Python Development Environment (Spyder) — это бесплатная кроссплатформенная среда разработки с открытым исходным кодом, используемая для задач машинного обучения. Если вы никогда не использовали IDE для машинного обучения, в идеале Spyder должен быть вашим основным вариантом.
Он сочетает в себе все необходимые пакеты для науки о данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython и многие другие. Кроме того, вы всегда можете установить плагины, чтобы расширить его запасы. библиотек.
Spyder предоставляет вам функцию статического анализа кода, применяя которую, вы можете обнаружить ненужные переменные, ошибки, синтаксические проблемы в вашем коде даже без компиляции . Его практикует группа инженеров по машинному обучению для анализа кода в реальном времени.
Spyder был разработан в основном для науки о данных; поэтому он оказался отличным инструментом для энтузиастов машинного обучения. Панель справки Spyder позволяет изучить некоторые встроенные функции, методы, классы и т. д.
Примечание. Вы можете скачать Spyder IDE по этой ссылке.
2.PyCharm
PyCharm – это интегрированная среда разработки, разработанная командой экспертов JetBrain, и отличная интегрированная среда разработки для Python с такими важными функциями, как редактор кода. , выделение ошибок, мощный отладчик с графическим интерфейсом и контрольная версия Git для управления всем.
Специалистам по DS и ML нравится PyCharm из-за его удобных инструментов и функций навигации, которые он предоставляет для настройки вашей IDE, например, для выбора между несколькими темами стиля шрифта, цветовыми схемами и привязкой клавиш. Кроме того, вы можете расширить возможности PyCharm, так как он поддерживает более 1100 подключаемых модулей.
PyCharm поставляется со встроенной интегрированной системой модульного тестирования, которая позволяет вам проверять результаты в графическом макете. Эксперты по машинному обучению используют комплексное модульное тестирование для анализа конвейеров машинного обучения, что помогает им определить точность любой выборочной модели машинного обучения.
Я работал над лучшей из современных IDE для Python, но, поверьте, самой подходящей, на мой взгляд, является PyCharm.
Примечание. Вы можете загрузить PyCharm для подходящих операционных систем по этой ссылке.
3.JupyterNotebook
Jupyter Notebook был изъят из IPython в 2014 году и представляет собой бесплатную интерактивную фоновую среду разработки Python с открытым исходным кодом для специалистов по науке о данных и машинному обучению.
JupyterNotebook отражает структуру сервер-клиент, поскольку позволяет создавать документы блокнота и управлять ими в любом веб-браузере, поскольку это веб-браузер. приложение. В результате это отличная замена для тех, кто только начинает свой путь машинного обучения.
Интерфейс JupyterNotebook весьма привлекателен, поскольку он предлагает современный дизайн команды терминала, редактора документов, консоли и структуры каталогов папок. Более того, это позволяет нам организовывать и распространять аналитические уравнения, графики, визуальные эффекты, оперативный код и графический текст.
JupyterNotebook предоставляет вам альтернативу загрузке исполняемого файла в виде нескольких файловых композиций, таких как .py, pdf, HTML и т. д. Кроме того, он вводит выполнение кода на уровне ячейки и выбора с плавными методами редактирования, чтобы помочь вашему проекту ML.
Такие особенности, как автоматическое завершение кода, автоматическое форматирование кода, автосохранение и т. д., делают его одной из самых выгодных и бесплатных IDE Python для задач машинного обучения и машинного обучения.
Примечание. Вы можете скачать JupyterNotebook по этой ссылке.
Типы методов машинного обучения
В машинном обучении мы используем алгоритмы, чтобы превратить набор данных в модель, которую мы можем использовать для оценки невидимых данных или составления прогнозов.
Производительность или эффективность модели зависит от характера используемого метода машинного обучения, поскольку различные формы работают по-разному в зависимости от данных и постановок задачи. использовал.
Существует бесчисленное множество типов методов и алгоритмов, с которыми вы, как практик в области машинного обучения, можете столкнуться: от целых областей знаний до конкретных сценариев.
Теперь давайте рассмотрим некоторые из методов машинного обучения, с которыми вы можете столкнуться большую часть времени на своем пути инженера по машинному обучению:
1. Регрессия
В машинном обучении регрессия – это метод контролируемого машинного обучения, который в основном используется для прогнозирования непрерывных значений, т. е. в моделях регрессионного машинного обучения результатом является постоянное значение.
В регрессии мы классифицируем зависимое значение (y) из независимых переменных(x) в регрессионной модели, чтобы найти отношения, связывающие зависимые и независимые переменные.
Зависимые переменные, также известные как целевые переменные (прогнозируемое значение) и независимые переменные, широко известны как функции (переменные, которые помогают прогнозировать целевые переменные).
Регрессионные модели широко используются в банковском деле, финансах и других дисциплинах, стремящихся обнаружить интенсивность и характер связи между зависимым значением (y) и независимыми переменными (x).
Некоторые из наиболее популярных моделей метода регрессии включают:
- Линейная регрессия
- Деревья решений
- Случайный лес
- Нейронные сети
2.Классификация
В машинном обучении метод классификации относится к проблеме прогнозного моделирования, когда мы классифицируем данные по известному числу категорий из выборки входных данных.
Модель классификации стремится извлечь некоторые выводы из распознанных значений, переданных модели для обучения. Модель классификации будет предсказывать метки/категории классов для новых данных, предоставленных одним или добавленных входных данных.
Модели классификации обычно используются в задачах классификации. Например, чтобы классифицировать электронное письмо как спам или нет, анализ настроений классифицирует заданную рукописную цифру как известное число, предсказывает, пройдет ли сотрудник тест или провалит тест.
Классификация имеет фундаментальное значение в машинном обучении, поскольку помогает нам разделять огромные объемы данных на дискретные значения, такие как Истина/Ложь, 1/0, Да/Нет и т. д.
Некоторые из наиболее популярных моделей метода классификации включают:
- Логистическая регрессия
- Машина опорных векторов (SVM)
- Наивный Байес
- K_Ближайшие соседи (KNN)
3. Кластеризация
В машинном обучении кластеризация – это своего рода метод обучения без учителя, который включает группировку, кластеризацию и точки данных без учета конкретных результатов. Кластеризация считается основным этапом исследовательского анализа данных.
Это обычный метод статистического анализа данных. Кластеризация используется во многих областях информатики, включая маркетинг и продажи, классификацию сетевого трафика, классификацию фейковых новостей, распознавание и анализ образов, компьютерную графику и т. д.
Хотя в этой области существует несколько методов кластеризации, каждый из них по-прежнему имеет дискретный план получения кластеров. Но все они намерены добиться соответствующих результатов.
Некоторые из наиболее популярных моделей метода кластеризации включают:
- кластеризация k-средних
- иерархическая кластеризация
- кластеризация среднего сдвига
- кластеризация на основе плотности
4. Система рекомендаций
В машинном обучении используется метод рекомендательных систем, который предлагаетподходящие рекомендации пользователям. Рекомендательные системы относятся к числу обычных надежных методов машинного обучения, которые интернет-магазины обычно используют для увеличения трафика на своих веб-сайтах и в приложениях.
Системы рекомендаций в основном используются в приложении Медиа и развлечения, чтобы давать содержательные рекомендации пользователям в отношении предметов или продуктов, которые они заинтересованы в покупке.
Рекомендательные системы играют решающую роль в улучшении поиска товаров, рекомендаций продуктов и контента для голосовых покупателей, персонализированного контента и мерчандайзинга.
Некоторые из наиболее популярных моделей метода рекомендательных систем включают:
- Совместная система рекомендаций
- Система рекомендаций на основе контента
- Рекомендательная система на основе демографических данных
- Рекомендательная система на основе полезности
- Рекомендательная система, основанная на знаниях
- Гибридная рекомендательная система.
5. Повышение
Ускорение относится к семейству мета-алгоритмов в машинном обучении. Первоначально он используется для преодоления предвзятости и расхождений в приложениях для контролируемого обучения.
Повышение – это ансамбльметод для улучшения предсказаний модели любого назначенного алгоритма обучения путем преобразования слабых учеников в сильных учеников. Он последовательно обучает уязвимых учеников, каждый пытается улучшить своего предшественника.
Большинство специалистов по машинному обучению используют методы бустинга, чтобы преодолеть ложноположительный результат. Инженеры машинного обучения могут использовать стратегии ускорения для определения приложений как для обучения с учителем, так и для обучения без учителя.
Некоторые из самых популярных моделей методов повышения включают:
- Алгоритм AdaBoost (адаптивное повышение).
- Алгоритм повышения градиента.
- Алгоритм XG Boost.
Часто задаваемые вопросы
№1. Сложно ли научиться машинному обучению?
Ответ:траектория обучения машинному обучению для некоторых может быть резкой. Но совет, который обычно работает, когда вы решаете изучить что-то необычное, состоит в том, чтобы понимать это по частям с течением времени с помощью практического и практического обучения.
№2. Является ли машинное обучение надежным выбором карьеры?
Ответ: Да, машинное обучение — отличная профессия. Согласно отчету AnalyticsIndia от 2021 года, инженер по машинному обучению – одна из лучших вакансий с точки зрения заработной платы, роста количества вакансий и общественного интереса.
№3. Сколько времени мне нужно, чтобы изучить машинное обучение?
Ответ.Большинство программ машинного обучения могут длиться от 3 месяцев до 6 месяцев, что дает вам достаточный опыт работы с машинами. научиться получать работу начального уровня в ведущих компаниях.
№4. Может ли новичок научиться машинному обучению?
Ответ.Если вы новичок в этой профессии и хотите изучать машинное обучение, вы можете получить достаточно знаний с помощью курса или учебного пособия по машинному обучению.
# В5. Достаточно ли быстр Python для машинного обучения?
Ответ.Упрощенный синтаксис Python делает его более быстрым в приложениях машинного обучения и помогает разработчику быстро тестировать алгоритмы без их реализации.
№6. Какой уровень Python подойдет для машинного обучения?
Ответ: Давайте говорить прямо. Если вы хотите стать инженером по машинному обучению, базового уровня Python будет более чем достаточно. Список исчерпывающих библиотек на Python всегда готов помочь вам в вашей работе.
Заключение
В этом руководстве мы рассмотрели небольшое введение в машинное обучение с помощью Python и обнаружили все инструменты, необходимые для начала работы с машинным обучением.
Машинное обучение имеет значительный прогресс в исследованиях и разработках. Оно уже везде, провозглашено глобально. Мы можем применять самые современные методы машинного обучения для выполнения нескольких прогнозов, включая прогнозы погоды, прогнозирование заболеваний, исследования фондового рынка и т. д.
Прежде чем изучать машинное обучение, вы должны изучить следующие темы, чтобы быстро понять понятия машинного обучения. Следовательно, идея этого учебника по машинному обучению с помощью python состоит в том, чтобы помочь и побудить новичков и профессионалов начать свое путешествие по машинному обучению.
Кроме того, оставайтесь на связи, если хотите узнать больше о конкретном типе модели машинного обучения. Вы можете следить за мной на среднем, так как я запланировал целую серию блогов для Learning The Types Of Machine Learning Algorithmsin В ближайшие дни я объясню все типы моделей гораздо более всесторонним и подробным образом, следуя реальному варианту использования, явно запрограммированному на языке программирования Python.
Спасибо за просмотр моей статьи. Пожалуйста, прокомментируйте и не забудьте поделиться этим блогом, так как это будет мотивировать меня создавать больше качественных блогов по темам, связанным с ML и DL. Спасибо большое за помощь, сотрудничество и поддержку!
Об авторе
Мринал Валия — профессиональный разработчик Python с опытом работы в области компьютерных наук, специализирующийся на машинном обучении, искусственном интеллекте и компьютерном зрении. Кроме того, Мринал — интерактивный блоггер, автор и гик с более чем четырехлетним опытом работы. Имея опыт работы в большинстве областей информатики, Мринал в настоящее время работает инженером по тестированию и автоматизации в Versa Networks, Индия. Моя цель – достигать своих творческих целей шаг за шагом, и я верю, что все нужно делать с улыбкой.
АналитикаВидхья| ЛинкедИн | ModularML | Сообщество разработчиков | Гитхаб
