Проекты машинного обучения в Python
Опубликовано: 2023-02-02Машинное обучение — технология будущего. Она является частью всех сфер нашей жизни и оказывает на нас огромное влияние. С учетом того, что технологии развиваются такими ускоренными темпами, а новые данные генерируются каждую секунду, машинное обучение является большим благом. Машинное обучение относится к технологии, используемой в обучающих машинах, чтобы люди не контролировали их и не управляли ими (Что такое машинное обучение? Определение — Expert System, 2017). Он относится к надмножеству искусственного интеллекта (ИИ) и включает в себя разработку программного обеспечения или программ, которые учатся на основе предоставленных им данных.
Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
Проект машинного обучения включает в себя следующие процессы:
Оглавление
Получение данных
В этом процессе данные загружаются в среду программирования. Формулируется постановка задачи, и показатель эффективности выбирается на основе требований системы (Tyagi, 2020). Затем предположения проверяются.
Визуализация и открытие для получения информации
В этом процессе данные визуализируются путем экспериментирования с различными комбинациями атрибутов и поиска корреляций между данными.
Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту
| Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта от LJMU | Высшая программа высшего образования в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIITB | |
| Продвинутая сертификационная программа по машинному обучению и НЛП от IIITB | Расширенная программа сертификации в области машинного обучения и глубокого обучения от IIITB | Программа Executive Post Graduate Program в области науки о данных и машинного обучения Университета Мэриленда |
| Чтобы изучить все наши курсы, посетите нашу страницу ниже. | ||
| Курсы по машинному обучению | ||
Предварительная обработка данных
Этот шаг включает в себя обработку пропущенных значений, категориальных значений и текстовых значений. Этот процесс включает обнаружение и исправление выбросов (Tyagi, 2020). Также выполняется масштабирование функций.
Выбор и обучение алгоритма машинного обучения
Алгоритм машинного обучения выбирается и обучается на основе входных данных. Пользователь может экспериментировать с различными алгоритмами.
Тонкая настройка модели
Этот шаг включает в себя настройку гиперпараметров, разработку функций и тому подобное. Методы ансамбля используются для оценки тестового набора данных (Tyagi, 2020). Это сделано для увеличения производительности модели.
Запуск, мониторинг и обслуживание системы
Это последний шаг в разработке сквозного проекта машинного обучения. Он включает в себя развертывание модели на сервере для реализации модели машинного обучения (Tyagi, 2020). Система поддерживается и контролируется, чтобы можно было обнаруживать и устранять проблемы.
Python — наиболее предпочтительный язык программирования для проектов машинного обучения. Python — широко распространенный выбор для машинного обучения благодаря многочисленным преимуществам, которые он предлагает. Это интерпретируемый язык программирования общего назначения, который не нужно компилировать. Кроме того, синтаксис Python чрезвычайно прост в изучении и использовании. Вот некоторые из преимуществ Python по сравнению с другими языками:
Востребованные навыки машинного обучения
| Курсы искусственного интеллекта | Курсы Табло |
| Курсы НЛП | Курсы глубокого обучения |
Многочисленные библиотеки для машинного обучения
Python имеет множество библиотек, применимых для машинного обучения. Библиотеки в Python предоставляют готовые к использованию функции и методы, которые разработчики могут использовать напрямую, и им не нужно кодировать их перед реализацией (Луащук, 2019). Машинное обучение предполагает непрерывную обработку данных, а в Python есть библиотеки, помогающие получать доступ к данным, обрабатывать их и преобразовывать. Некоторые из наиболее широко используемых библиотек Python:
- Scikit-learn : содержит все основные алгоритмы машинного обучения, которые можно напрямую импортировать и использовать для разработки моделей машинного обучения.
- Pandas : поддерживает высокоуровневые структуры данных, а также может использоваться для анализа. Он имеет функции для объединения и фильтрации данных и загрузки их из разных источников, таких как файлы Excel, текстовые файлы или Интернет.
- TensorFlow : одна из наиболее распространенных библиотек, используемых в глубоком обучении, которую можно использовать для настройки и обучения моделей.
- Matplotlib : эта библиотека в основном используется для визуализации данных в виде диаграмм, графиков и гистограмм.
Python также можно использовать для полной разработки системы, поскольку он имеет фреймворки, которые также поддерживают разработку интерфейса.
Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте
| Интернет вещей: история, настоящее и будущее | Учебное пособие по машинному обучению: Изучите машинное обучение | Что такое алгоритм? Просто и легко |
| Заработная плата инженера-робототехника в Индии: все роли | Один день из жизни инженера по машинному обучению: что они делают? | Что такое IoT (Интернет вещей) |
| Перестановка против комбинации: разница между перестановкой и комбинацией | 7 основных тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения | Машинное обучение с R: все, что вам нужно знать |
Гибкость Python
Python — очень гибкий язык программирования, поскольку он предлагает пользователю возможность выбора либо концепций объектно-ориентированного программирования, либо концепций сценариев (Луащук, 2019). Поскольку Python не нужно компилировать, это дает разработчикам преимущество, когда они хотят быстро внести изменения и просмотреть результаты. Разработчики могут удобно использовать Python в сочетании с другими языками программирования.
Платформенная независимость Python
Python можно использовать на разных платформах, таких как MacOs, Linux, Windows и Unix, и он не ограничен какой-либо одной платформой (Луащук, 2019). Разработчикам нужны лишь небольшие изменения для переноса кода с одной платформы на другую.
Читаемость и простая проверка
Python обеспечивает быстрое выполнение и, таким образом, помогает разработчикам машинного обучения делать лучший выбор. Поскольку Python имеет синтаксис, подобный английскому языку, его может легко прочитать и понять любой. Python также обладает мультипарадигмой, что повышает его адаптивность и решает проблемы максимально простым способом (Луащук, 2019).
В upGrad наш расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения , предлагаемый в сотрудничестве с IIIT-B, представляет собой 8-месячный курс, который преподают отраслевые эксперты, чтобы дать вам реальное представление о том, как работают глубокое обучение и машинное обучение. В этом курсе вы получите возможность изучить важные концепции, связанные с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением, облаком, нейронными сетями и многим другим.
Загляните на страницу курса и скорее записывайтесь!
