Projetos de Machine Learning em Python
Publicados: 2023-02-02Machine Learning é a tecnologia do futuro. Faz parte de todas as esferas da nossa vida e tem um grande impacto sobre nós. Com a tecnologia evoluindo em um ritmo tão acelerado e novos dados sendo gerados a cada segundo, o aprendizado de máquina é um grande benefício. O aprendizado de máquina refere-se à tecnologia envolvida no treinamento de máquinas para que elas não precisem ser supervisionadas ou operadas por humanos (O que é Aprendizado de Máquina? Uma definição – Sistema Especialista, 2017). Pertence ao superconjunto de inteligência artificial (IA) e envolve o desenvolvimento de software ou programas que aprendem com os dados fornecidos a eles.
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Um projeto de aprendizado de máquina envolve os seguintes processos:
Índice
Obtendo os dados
Nesse processo, os dados são carregados no ambiente de programação. A declaração do problema é enquadrada e uma medida de desempenho é selecionada com base no requisito do sistema (Tyagi, 2020). Em seguida, as suposições são verificadas.
Visualização e Descoberta para Derivar Insights
Nesse processo, os dados são visualizados experimentando várias combinações de atributos e encontrando as correlações entre os dados.
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Pré-processamento dos Dados
Esta etapa envolve a manipulação dos valores ausentes, valores categóricos e valores textuais. Esse processo envolve detecção e correção de outliers (Tyagi, 2020). O dimensionamento de recursos também é executado.
Selecionando e treinando um algoritmo de aprendizado de máquina
Um algoritmo de aprendizado de máquina é selecionado e treinado com base nos dados de entrada. O usuário tem a opção de experimentar diferentes algoritmos.
Ajustando o Modelo
Esta etapa envolve ajuste de hiperparâmetros, engenharia de recursos e afins. Técnicas de conjunto são usadas para avaliar o conjunto de dados de teste (Tyagi, 2020). Isso é feito para aumentar o desempenho do modelo.
Iniciar, monitorar e manter o sistema
Esta é a etapa final no desenvolvimento de um projeto de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Envolve a implantação do modelo em um servidor para implementar um modelo de aprendizado de máquina (Tyagi, 2020). O sistema é mantido e monitorado para que problemas possam ser detectados e resolvidos.
Python é a linguagem de programação preferida para os projetos de aprendizado de máquina. Python é uma escolha difundida para aprendizado de máquina devido às inúmeras vantagens que oferece. É uma linguagem de programação interpretada de uso geral que não precisa ser compilada. Além disso, a sintaxe do Python é extremamente fácil de aprender e usar. Alguns dos benefícios que o Python tem sobre outras linguagens são:
Habilidades de aprendizado de máquina sob demanda
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Inúmeras bibliotecas para aprendizado de máquina
O Python possui muitas bibliotecas aplicáveis ao aprendizado de máquina. As bibliotecas em Python fornecem funções e métodos prontos para uso que os desenvolvedores podem usar diretamente e não precisam codificá-los antes de implementá-los (Luashchuk, 2019). O aprendizado de máquina envolve processamento contínuo de dados, e o Python possui bibliotecas que auxiliam no acesso, manipulação e transformação de dados. Algumas das bibliotecas Python mais usadas são:
- Scikit-learn : Possui todos os algoritmos básicos de aprendizado de máquina que podem ser importados diretamente e usados para desenvolver modelos de aprendizado de máquina.
- Pandas : Suporta estruturas de dados de alto nível e também pode ser usado para análise. Possui recursos para mesclar e filtrar os dados e carregá-los de diferentes fontes, como arquivos do Excel, arquivos de texto ou da web.
- TensorFlow : Uma das bibliotecas mais comuns usadas em aprendizado profundo que pode ser usada para configurar e treinar modelos.
- Matplotlib : Esta biblioteca é usada principalmente para a visualização de dados por meio de gráficos, plotagens e histogramas.
O Python também pode ser usado para o desenvolvimento completo do sistema, pois possui estruturas que também suportam o desenvolvimento front-end.
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Flexibilidade do Python
Python é uma linguagem de programação muito flexível, pois oferece ao usuário a opção de escolher conceitos de Programação Orientada a Objetos ou conceitos de script (Luashchuk, 2019). Como o Python não precisa ser compilado, isso dá aos desenvolvedores uma vantagem quando desejam implementar alterações rapidamente e visualizar os resultados. Os desenvolvedores podem usar Python convenientemente em combinação com outras linguagens de programação.
A independência de plataforma do Python
O Python pode ser usado em diferentes plataformas como MacOs, Linux, Windows e Unix, e não está restrito a nenhuma plataforma (Luashchuk, 2019). Os desenvolvedores precisam apenas de algumas alterações em pequena escala para portar o código de uma plataforma para outra.
Legibilidade e fácil validação
O Python fornece execução rápida e, portanto, ajuda os desenvolvedores de aprendizado de máquina a fazerem escolhas melhores. Como o Python tem uma sintaxe semelhante à da língua inglesa, ele pode ser facilmente lido e compreendido por qualquer pessoa. O Python também possui uma natureza multiparadigmática, o que aumenta sua adaptabilidade e resolve problemas da maneira mais simples possível (Luashchuk, 2019).
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