Projekty uczenia maszynowego w Pythonie

Machine Learning to technologia przyszłości. Jest częścią wszystkich sfer naszego życia i ma na nas ogromny wpływ. Przy tak szybkim tempie rozwoju technologii i generowaniu nowych danych co sekundę uczenie maszynowe jest wielkim dobrodziejstwem. Uczenie maszynowe odnosi się do technologii stosowanej w szkoleniu maszyn, aby nie musiały być nadzorowane ani obsługiwane przez ludzi (What is Machine Learning? A definition – Expert System, 2017). Należy do nadzbioru sztucznej inteligencji (AI) i obejmuje tworzenie oprogramowania lub programów, które uczą się na podstawie dostarczonych im danych.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobądź tytuł Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Projekt uczenia maszynowego obejmuje następujące procesy:

• Spis treści

  Pobieranie danych

W tym procesie dane są ładowane do środowiska programistycznego. Sformułowanie problemu jest sformułowane, a miara wydajności jest wybierana na podstawie wymagań systemu (Tyagi, 2020). Następnie założenia są weryfikowane.

• Wizualizacja i odkrywanie w celu uzyskania wglądu

W tym procesie dane są wizualizowane poprzez eksperymentowanie z różnymi kombinacjami atrybutów i znajdowanie korelacji między danymi.

Najlepsze kursy uczenia maszynowego i kursy AI online

• Wstępne przetwarzanie danych

Ten krok obejmuje obsługę brakujących wartości, wartości kategorycznych i wartości tekstowych. Proces ten obejmuje wykrywanie i korygowanie wartości odstających (Tyagi, 2020). Wykonywane jest również skalowanie funkcji.

• Wybór i szkolenie algorytmu uczenia maszynowego

Algorytm uczenia maszynowego jest wybierany i szkolony na podstawie danych wejściowych. Użytkownik ma możliwość eksperymentowania z różnymi algorytmami.

• Dostrajanie modelu

Ten krok obejmuje dostrajanie hiperparametrów, inżynierię funkcji i tym podobne. Techniki zespołowe są wykorzystywane do oceny zestawu testowego danych (Tyagi, 2020). Ma to na celu zwiększenie wydajności modelu.

• Uruchamianie, monitorowanie i konserwacja systemu

Jest to ostatni krok w opracowywaniu kompleksowego projektu uczenia maszynowego. Polega na wdrożeniu modelu na serwerze w celu wdrożenia modelu uczenia maszynowego (Tyagi, 2020). System jest utrzymywany i monitorowany w celu wykrywania i rozwiązywania problemów.

Python jest najbardziej preferowanym językiem programowania dla projektów uczenia maszynowego. Python jest powszechnym wyborem do uczenia maszynowego ze względu na liczne zalety, jakie oferuje. Jest to interpretowany język programowania ogólnego przeznaczenia, który nie wymaga kompilacji. Ponadto składnia Pythona jest niezwykle łatwa do nauczenia się i używania. Niektóre z zalet Pythona w porównaniu z innymi językami to:

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

Liczne biblioteki do uczenia maszynowego

Python ma wiele bibliotek mających zastosowanie do uczenia maszynowego. Biblioteki w Pythonie zapewniają gotowe do użycia funkcje i metody, z których programiści mogą bezpośrednio korzystać i nie muszą ich kodować przed ich wdrożeniem (Luashchuk, 2019). Uczenie maszynowe obejmuje ciągłe przetwarzanie danych, a Python ma biblioteki, które pomagają w uzyskiwaniu dostępu, obsłudze i przekształcaniu danych. Niektóre z najczęściej używanych bibliotek Pythona to:

• Scikit-learn : zawiera wszystkie podstawowe algorytmy uczenia maszynowego, które można bezpośrednio importować i wykorzystywać do opracowywania modeli uczenia maszynowego.
• Pandy : Obsługuje struktury danych wysokiego poziomu i może być również używany do analizy. Posiada funkcje łączenia i filtrowania danych oraz ładowania ich z różnych źródeł, takich jak pliki Excela, pliki tekstowe lub sieć.
• TensorFlow : Jedna z najpopularniejszych bibliotek używanych w głębokim uczeniu się, której można używać do konfigurowania i uczenia modeli.
• Matplotlib : Ta biblioteka jest używana głównie do wizualizacji danych za pomocą wykresów, wykresów i histogramów.

Python może być również używany do pełnego programowania systemu, ponieważ ma frameworki, które obsługują również programowanie front-end.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Elastyczność Pythona

Python jest bardzo elastycznym językiem programowania, ponieważ oferuje użytkownikowi możliwość wyboru koncepcji programowania obiektowego lub koncepcji skryptów (Luashchuk, 2019). Ponieważ Python nie musi być kompilowany, daje to programistom przewagę, gdy chcą szybko wprowadzić zmiany i zobaczyć wyniki. Programiści mogą wygodnie używać Pythona w połączeniu z innymi językami programowania.

Niezależność platformy od Pythona

Python może być używany na różnych platformach, takich jak MacO, Linux, Windows i Unix, i nie jest ograniczony do żadnej platformy (Luashchuk, 2019). Deweloperzy potrzebują tylko niewielkich zmian, aby przenieść kod z jednej platformy na drugą.

Czytelność i łatwa walidacja

Python zapewnia szybkie wykonywanie, a tym samym pomaga programistom uczącym się maszyn w dokonywaniu lepszych wyborów. Ponieważ Python ma składnię podobną do języka angielskiego, może być łatwo odczytany i zrozumiany przez każdego. Python ma również charakter wieloparadygmatyczny, co zwiększa jego zdolność adaptacji i rozwiązuje problemy w najprostszy możliwy sposób (Luashchuk, 2019).

W upGrad, nasz zaawansowany certyfikat w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się , oferowany we współpracy z IIIT-B, to 8-miesięczny kurs prowadzony przez ekspertów branżowych, który daje rzeczywiste wyobrażenie o tym, jak działa uczenie głębokie i uczenie maszynowe. Na tym kursie będziesz miał okazję poznać ważne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, widzenia komputerowego, chmury, sieci neuronowych i nie tylko.

Sprawdź stronę kursu i szybko się zapisz!

Zaplanuj swoją karierę programisty już teraz!

Złóż wniosek o tytuł magistra informatyki