Python での機械学習プロジェクト

機械学習は未来のテクノロジーです。 それは私たちの生活のすべての領域の一部であり、私たちに大きな影響を与えます. テクノロジーが急速に進化し、新しいデータが毎秒生成される中、機械学習は大きな恩恵をもたらします。 機械学習とは、人間が監視したり操作したりする必要がないように、機械のトレーニングに関与する技術を指します (機械学習とは? 定義 – エキスパート システム、2017 年)。 これはスーパーセットの人工知能 (AI) に属し、提供されたデータから学習するソフトウェアまたはプログラムの開発を伴います。

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機械学習プロジェクトには、次のプロセスが含まれます。

• 目次

  データの取得

このプロセスでは、データがプログラミング環境にロードされます。 問題のステートメントが組み立てられ、システムの要件に基づいてパフォーマンスの尺度が選択されます (Tyagi、2020)。 次に、仮定が検証されます。

• インサイトを引き出すための可視化と発見

このプロセスでは、さまざまな属性の組み合わせを試し、データ間の相関関係を見つけることによって、データを視覚化します。

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• データの前処理

このステップには、欠損値、カテゴリ値、およびテキスト値の処理が含まれます。 このプロセスには、外れ値の検出と修正が含まれます (Tyagi, 2020)。 機能スケーリングも実行されます。

• 機械学習アルゴリズムの選択とトレーニング

機械学習アルゴリズムが選択され、入力データに基づいてトレーニングされます。 ユーザーは、さまざまなアルゴリズムを試すことができます。

• モデルの微調整

このステップには、ハイパーパラメータ調整、特徴量エンジニアリングなどが含まれます。 アンサンブル手法は、データのテスト セットを評価するために使用されます (Tyagi、2020 年)。 これは、モデルのパフォーマンスを向上させるために行われます。

• システムの立ち上げ、監視、保守

これは、エンドツーエンドの機械学習プロジェクトの開発における最終ステップです。 これには、モデルをサーバーにデプロイして機械学習モデルを実装することが含まれます (Tyagi、2020 年)。 システムは、問題を検出して解決できるように維持および監視されます。

Python は、機械学習プロジェクトで最も好まれるプログラミング言語です。 Python は、さまざまな利点があるため、機械学習に広く使用されています。 これは、コンパイルする必要のない汎用のインタープリター型プログラミング言語です。 また、Python の構文は非常に簡単に習得して使用できます。 Python が他の言語よりも優れている点は次のとおりです。

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機械学習用の多数のライブラリ

Python には、機械学習に適用できる多くのライブラリがあります。 Python のライブラリは、開発者が直接使用できるすぐに使用できる関数とメソッドを提供し、それらを実装する前にコーディングする必要はありません (Luashchuk、2019 年)。 機械学習には継続的なデータ処理が含まれ、Python にはデータへのアクセス、処理、変換を支援するライブラリがあります。 最も広く使用されている Python ライブラリには次のものがあります。

• scikit-learn : 機械学習モデルの開発に直接インポートして使用できる基本的な機械学習アルゴリズムがすべて含まれています。
• Pandas : 高レベルのデータ構造をサポートし、分析にも使用できます。 データをマージおよびフィルタリングし、Excel ファイル、テキスト ファイル、Web などのさまざまなソースから読み込む機能があります。
• TensorFlow : ディープ ラーニングで使用される最も一般的なライブラリの 1 つで、モデルのセットアップとトレーニングに使用できます。
• Matplotlib : このライブラリは主に、チャート、プロット、およびヒストグラムによるデータの視覚化に使用されます。

Python にはフロントエンド開発もサポートするフレームワークがあるため、完全なシステム開発にも使用できます。

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Python の柔軟性

Python は、オブジェクト指向プログラミングの概念またはスクリプトの概念のいずれかを選択するオプションをユーザーに提供するため、非常に柔軟なプログラミング言語です (Luashchuk、2019 年)。 Python はコンパイルする必要がないため、開発者が変更をすばやく実装して結果を表示したい場合に有利です。 開発者は、Python を他のプログラミング言語と組み合わせて便利に使用できます。

Python のプラットフォーム非依存性

Python は、MacO、Linux、Windows、Unix などのさまざまなプラットフォームで使用でき、特定のプラットフォームに限定されません (Luashchuk、2019 年)。 開発者は、あるプラットフォームから別のプラットフォームにコードを移植するために、いくつかの小規模な変更のみを必要とします。

読みやすさと簡単な検証

Python は迅速な実行を提供するため、機械学習開発者がより適切な選択を行うのに役立ちます。 Python は英語のような構文を持っているため、誰でも簡単に読んで理解することができます。 また、Python はマルチパラダイムの性質を備えているため、適応性が高まり、可能な限り簡単な方法で問題を解決できます (Luashchuk、2019 年)。

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