Proiecte de învățare automată în Python

Publicat: 2023-02-02

Machine Learning este tehnologia viitorului. Face parte din toate sferele vieții noastre și are un mare impact asupra noastră. Cu tehnologia care evoluează într-un ritm atât de accelerat și date noi care sunt generate în fiecare secundă, învățarea automată este o mare avantaj. Învățarea automată se referă la tehnologia implicată în antrenarea mașinilor, astfel încât acestea să nu fie supravegheate sau operate de oameni (Ce este Machine Learning? O definiție – Expert System, 2017). Ea aparține inteligenței artificiale (IA) superset și implică dezvoltarea de software sau programe care învață din datele furnizate acestora.

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Un proiect de învățare automată implică următoarele procese:

  • Cuprins

    Obținerea datelor

În acest proces, datele sunt încărcate în mediul de programare. Declarația problemei este încadrată și o măsură de performanță este selectată pe baza cerințelor sistemului (Tyagi, 2020). Apoi, ipotezele sunt verificate.

  • Vizualizare și descoperire pentru a obține informații

În acest proces, datele sunt vizualizate prin experimentarea cu diferite combinații de atribute și găsirea corelațiilor dintre date.

Cele mai bune cursuri de învățare automată și cursuri AI online

Master în învățare automată și IA de la LJMU Program executiv postuniversitar în Machine Learning și AI de la IIITB
Program de certificat avansat în Machine Learning și NLP de la IIITB Program de certificat avansat în Machine Learning și Deep Learning de la IIITB Program executiv postuniversitar în știința datelor și învățarea automată de la Universitatea din Maryland
Pentru a explora toate cursurile noastre, vizitați pagina noastră de mai jos.
Cursuri de învățare automată

  • Preprocesarea Datelor

Acest pas implică gestionarea valorilor lipsă, a valorilor categoriale și a valorilor textuale. Acest proces implică detectarea și corectarea valorii aberante (Tyagi, 2020). De asemenea, se realizează scalarea caracteristicilor.

  • Selectarea și antrenarea unui algoritm de învățare automată

Un algoritm de învățare automată este selectat și antrenat pe baza datelor de intrare. Utilizatorul are de ales să experimenteze cu diferiți algoritmi.

  • Reglarea fină a modelului

Acest pas implică reglarea hiper-parametrului, ingineria caracteristicilor și altele asemenea. Tehnicile de ansamblu sunt utilizate pentru a evalua setul de date de testare (Tyagi, 2020). Acest lucru se face pentru a crește performanța modelului.

  • Lansați, monitorizați și întrețineți sistemul

Acesta este pasul final în dezvoltarea unui proiect de învățare automată end-to-end. Aceasta implică implementarea modelului pe un server pentru a implementa un model de învățare automată (Tyagi, 2020). Sistemul este întreținut și monitorizat astfel încât problemele să poată fi detectate și rezolvate.

Python este cel mai preferat limbaj de programare pentru proiectele de învățare automată. Python este o alegere larg răspândită pentru învățarea automată datorită numeroaselor avantaje pe care le oferă. Este un limbaj de programare interpretat, de uz general, care nu trebuie să fie compilat. De asemenea, sintaxa lui Python este extrem de ușor de învățat și utilizat. Unele dintre beneficiile pe care le are Python față de alte limbi sunt:

Abilități de învățare automată la cerere

Cursuri de inteligență artificială Cursuri Tableau
Cursuri NLP Cursuri de învățare profundă

Numeroase biblioteci pentru învățarea automată

Python are o mulțime de biblioteci aplicabile învățării automate. Bibliotecile din Python oferă funcții și metode gata de utilizare pe care dezvoltatorii le pot folosi direct și nu trebuie să le codifice înainte de a le implementa (Luashchuk, 2019). Învățarea automată implică procesarea continuă a datelor, iar Python are biblioteci care ajută la accesarea, manipularea și transformarea datelor. Unele dintre cele mai utilizate biblioteci Python sunt:

  • Scikit-learn : are toți algoritmii de bază de învățare automată care pot fi importați și utilizați direct pentru dezvoltarea modelelor de învățare automată.
  • Pandas : acceptă structuri de date la nivel înalt și poate fi folosit și pentru analiză. Are caracteristici pentru îmbinarea și filtrarea datelor și încărcarea acestora din diferite surse, cum ar fi fișiere Excel, fișiere text sau web.
  • TensorFlow : Una dintre cele mai comune biblioteci utilizate în deep learning, care poate fi folosită pentru configurarea și antrenamentul modelelor.
  • Matplotlib : Această bibliotecă este utilizată în principal pentru vizualizarea datelor prin diagrame, diagrame și histograme.

Python poate fi folosit și pentru dezvoltarea completă a sistemului, deoarece are cadre care susțin și dezvoltarea front-end.

Bloguri populare de învățare automată și inteligență artificială

IoT: istorie, prezent și viitor Tutorial de învățare automată: Învățați ML Ce este algoritmul? Simplu și Ușor
Salariu inginer robotic în India: toate rolurile O zi din viața unui inginer de învățare automată: ce fac ei? Ce este IoT (Internet of Things)
Permutare vs combinație: diferența dintre permutare și combinație Top 7 tendințe în inteligența artificială și învățarea automată Învățare automată cu R: tot ce trebuie să știți

Flexibilitatea lui Python

Python este un limbaj de programare foarte flexibil, deoarece oferă utilizatorului opțiunea de a alege fie concepte de programare orientată pe obiecte, fie concepte de scripting (Luashchuk, 2019). Deoarece Python nu trebuie compilat, acest lucru oferă dezvoltatorilor un avantaj atunci când doresc să implementeze rapid modificări și să vadă rezultatele. Dezvoltatorii pot folosi comod Python în combinație cu alte limbaje de programare.

Independența platformei Python

Python poate fi folosit pe diferite platforme, cum ar fi MacOs, Linux, Windows și Unix, și nu este limitat la nicio platformă (Luashchuk, 2019). Dezvoltatorii au nevoie doar de câteva modificări la scară mică pentru a porta codul de la o platformă la alta.

Lizibilitate și validare ușoară

Python oferă o execuție rapidă și astfel îi ajută pe dezvoltatorii de învățare automată să facă alegeri mai bune. Deoarece Python are o sintaxă asemănătoare limbii engleze, poate fi citit și înțeles cu ușurință de oricine. Python are, de asemenea, o natură multi-paradigmă, care se adaugă la adaptabilitatea sa și rezolvă problemele în cel mai simplu mod posibil (Luashchuk, 2019).

La upGrad, certificatul nostru avansat în învățare automată și învățare profundă , oferit în colaborare cu IIIT-B, este un curs de 8 luni predat de experți din industrie pentru a vă oferi o idee reală despre modul în care funcționează învățarea profundă și învățarea automată. În acest curs, veți avea șansa de a învăța concepte importante despre învățarea automată, învățarea profundă, viziunea computerizată, cloud, rețelele neuronale și multe altele.

Consultați pagina cursului și înscrieți-vă în curând!

Vrei să distribui acest articol?

Planifică-ți acum cariera de dezvoltare software!

Aplicați pentru Master of Science în Informatică