Progetti di apprendimento automatico in Python

Machine Learning è la tecnologia del futuro. Fa parte di tutte le sfere della nostra vita e ha un grande impatto su di noi. Con la tecnologia che si evolve a un ritmo così accelerato e nuovi dati generati ogni secondo, l'apprendimento automatico è un grande vantaggio. L'apprendimento automatico si riferisce alla tecnologia coinvolta nell'addestramento delle macchine in modo che non debbano essere supervisionate o gestite da esseri umani (Cos'è l'apprendimento automatico? Una definizione – Expert System, 2017). Appartiene all'intelligenza artificiale superset (AI) e comporta lo sviluppo di software o programmi che apprendono dai dati forniti loro.

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Un progetto di machine learning prevede i seguenti processi:

• Sommario

  Ottenere i dati

In questo processo, i dati vengono caricati nell'ambiente di programmazione. La dichiarazione del problema è inquadrata e viene selezionata una misura delle prestazioni in base ai requisiti del sistema (Tyagi, 2020). Quindi, le ipotesi sono verificate.

• Visualizzazione e scoperta per ricavare approfondimenti

In questo processo, i dati vengono visualizzati sperimentando varie combinazioni di attributi e trovando le correlazioni tra i dati.

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• Pre-trattamento dei dati

Questo passaggio comporta la gestione dei valori mancanti, dei valori categoriali e dei valori testuali. Questo processo comporta il rilevamento e la correzione dei valori anomali (Tyagi, 2020). Viene eseguito anche il ridimensionamento delle caratteristiche.

• Selezione e addestramento di un algoritmo di apprendimento automatico

Un algoritmo di apprendimento automatico viene selezionato e addestrato in base ai dati di input. L'utente può scegliere di sperimentare diversi algoritmi.

• Messa a punto del modello

Questo passaggio comporta l'ottimizzazione degli iperparametri, l'ingegnerizzazione delle funzionalità e simili. Le tecniche di ensemble vengono utilizzate per valutare il set di dati di prova (Tyagi, 2020). Questo viene fatto per aumentare le prestazioni del modello.

• Avvia, monitora e mantieni il sistema

Questo è il passaggio finale nello sviluppo di un progetto di machine learning end-to-end. Implica la distribuzione del modello su un server per implementare un modello di apprendimento automatico (Tyagi, 2020). Il sistema viene mantenuto e monitorato in modo che i problemi possano essere rilevati e risolti.

Python è il linguaggio di programmazione preferito per i progetti di machine learning. Python è una scelta diffusa per l'apprendimento automatico grazie ai numerosi vantaggi che offre. È un linguaggio di programmazione interpretato generico che non deve essere compilato. Inoltre, la sintassi di Python è estremamente facile da imparare e da usare. Alcuni dei vantaggi che Python ha rispetto ad altri linguaggi sono:

Competenze di apprendimento automatico richieste

Numerose librerie per l'apprendimento automatico

Python ha molte librerie applicabili all'apprendimento automatico. Le librerie in Python forniscono funzioni e metodi pronti all'uso che gli sviluppatori possono utilizzare direttamente e non devono codificarli prima di implementarli (Luashchuk, 2019). L'apprendimento automatico comporta l'elaborazione continua dei dati e Python dispone di librerie che aiutano ad accedere, gestire e trasformare i dati. Alcune delle librerie Python più utilizzate sono:

• Scikit-learn : ha tutti gli algoritmi di apprendimento automatico di base che possono essere importati direttamente e utilizzati per lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico.
• Panda : supporta strutture dati di alto livello e può essere utilizzato anche per l'analisi. Ha funzionalità per unire e filtrare i dati e caricarli da diverse fonti come file excel, file di testo o web.
• TensorFlow : una delle librerie più comuni utilizzate nel deep learning che può essere utilizzata per la configurazione e l'addestramento dei modelli.
• Matplotlib : questa libreria viene utilizzata principalmente per la visualizzazione di dati tramite grafici, grafici e istogrammi.

Python può anche essere utilizzato per lo sviluppo completo del sistema in quanto dispone di framework che supportano anche lo sviluppo front-end.

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Flessibilità di Python

Python è un linguaggio di programmazione molto flessibile in quanto offre all'utente la possibilità di scegliere concetti di programmazione orientata agli oggetti o concetti di scripting (Luashchuk, 2019). Poiché Python non deve essere compilato, ciò offre agli sviluppatori un vantaggio quando desiderano implementare rapidamente le modifiche e visualizzare i risultati. Gli sviluppatori possono utilizzare convenientemente Python in combinazione con altri linguaggi di programmazione.

L'indipendenza dalla piattaforma di Python

Python può essere utilizzato su diverse piattaforme come MacOs, Linux, Windows e Unix e non è limitato a nessuna piattaforma (Luashchuk, 2019). Gli sviluppatori hanno bisogno solo di alcune modifiche su piccola scala per trasferire il codice da una piattaforma all'altra.

Leggibilità e facile convalida

Python fornisce un'esecuzione rapida e quindi aiuta gli sviluppatori di machine learning a fare scelte migliori. Poiché Python ha una sintassi simile alla lingua inglese, può essere facilmente letto e compreso da chiunque. Python possiede anche una natura multi-paradigma, che si aggiunge alla sua adattabilità e risolve i problemi nel modo più semplice possibile (Luashchuk, 2019).

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