โครงการการเรียนรู้ของเครื่องใน Python
เผยแพร่แล้ว: 2023-02-02แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคต มันเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตของเราและมีผลกระทบอย่างมากต่อเรา ด้วยเทคโนโลยีที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และข้อมูลใหม่ๆ ถูกสร้างขึ้นทุกวินาที การเรียนรู้ของเครื่องจึงเป็นประโยชน์อย่างมาก แมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนฝึกหัดเพื่อให้ไม่ต้องดูแลหรือควบคุมโดยมนุษย์ ( แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร คำนิยาม – ระบบผู้เชี่ยวชาญ, 2017) มันเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เหนือกว่าและเกี่ยวข้องกับการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมที่เรียนรู้จากข้อมูลที่ให้ไว้
ลงทะเบียน เรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับปริญญาโท Executive PGP หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ
โครงการแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่อไปนี้:
สารบัญ
รับข้อมูล
ในกระบวนการนี้ ข้อมูลจะถูกโหลดเข้าสู่สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม ข้อความปัญหาถูกตีกรอบและเลือกการวัดประสิทธิภาพตามความต้องการของระบบ (Tyagi, 2020) จากนั้นสมมติฐานจะถูกตรวจสอบ
การสร้างภาพและการค้นพบเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก
ในกระบวนการนี้ ข้อมูลจะแสดงเป็นภาพโดยการทดลองกับชุดค่าผสมต่างๆ ของแอตทริบิวต์และค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและหลักสูตร AI ออนไลน์
| วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI จาก LJMU | หลักสูตรบัณฑิตศึกษาสำหรับผู้บริหารในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI จาก IIITB | |
| หลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและ NLP จาก IIITB | หลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกจาก IIITB | หลักสูตร Executive Post Graduate Program in Data Science & Machine Learning จาก University of Maryland |
| หากต้องการสำรวจหลักสูตรทั้งหมดของเรา โปรดไปที่หน้าของเราด้านล่าง | ||
| หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่อง | ||
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการค่าที่ขาดหายไป ค่าที่เป็นหมวดหมู่ และค่าที่เป็นข้อความ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจจับและแก้ไขค่าผิดปกติ (Tyagi, 2020) ทำการปรับขนาดคุณสมบัติด้วย
การเลือกและการฝึกอบรมอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องถูกเลือกและฝึกฝนตามข้อมูลที่ป้อนเข้า ผู้ใช้มีตัวเลือกในการทดลองกับอัลกอริทึมต่างๆ
ปรับโมเดลอย่างละเอียด
ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ วิศวกรรมฟีเจอร์ และอื่นๆ เทคนิค Ensemble ใช้เพื่อประเมินชุดข้อมูลทดสอบ (Tyagi, 2020) สิ่งนี้ทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล
เรียกใช้ ตรวจสอบ และบำรุงรักษาระบบ
นี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายในการพัฒนาโครงการแมชชีนเลิร์นนิงแบบครบวงจร มันเกี่ยวข้องกับการปรับใช้โมเดลบนเซิร์ฟเวอร์เพื่อใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (Tyagi, 2020) ระบบจะได้รับการบำรุงรักษาและตรวจสอบเพื่อให้สามารถตรวจพบและแก้ไขปัญหาได้
Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ต้องการมากที่สุดสำหรับโครงการแมชชีนเลิร์นนิง Python เป็นตัวเลือกที่แพร่หลายสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเนื่องจากข้อดีมากมายที่มีให้ เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมแบบตีความวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ไม่ต้องคอมไพล์ นอกจากนี้ ไวยากรณ์ของ Python ยังเรียนรู้และใช้งานได้ง่ายมาก ข้อดีบางประการที่ Python มีเหนือภาษาอื่นๆ คือ:
ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการ
| หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ | หลักสูตร Tableau |
| หลักสูตร NLP | หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก |
ห้องสมุดจำนวนมากสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
Python มีไลบรารีมากมายที่ใช้กับแมชชีนเลิร์นนิงได้ ไลบรารีใน Python มีฟังก์ชันและเมธอดที่พร้อมใช้งานซึ่งนักพัฒนาสามารถใช้ได้โดยตรงและไม่ต้องเขียนโค้ดก่อนที่จะนำไปใช้งาน (Luashchuk, 2019) การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และ Python มีไลบรารีที่ช่วยในการเข้าถึง จัดการ และแปลงข้อมูล ไลบรารี Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ :
- Scikit-learn : มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานทั้งหมดที่สามารถนำเข้าโดยตรงและใช้สำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
- Pandas : รองรับโครงสร้างข้อมูลระดับสูงและยังสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ได้อีกด้วย มีคุณสมบัติสำหรับการรวมและกรองข้อมูลและโหลดจากแหล่งต่างๆ เช่น ไฟล์ excel ไฟล์ข้อความ หรือเว็บ
- TensorFlow : หนึ่งในไลบรารีทั่วไปที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถใช้สำหรับการตั้งค่าและการฝึกอบรมโมเดล
- Matplotlib : ไลบรารีนี้ใช้เป็นหลักในการแสดงข้อมูลผ่านแผนภูมิ พล็อต และฮิสโตแกรม
Python ยังสามารถใช้สำหรับการพัฒนาระบบที่สมบูรณ์ได้เนื่องจากมีเฟรมเวิร์กที่รองรับการพัฒนาส่วนหน้าด้วย
บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ยอดนิยม
| IoT: ประวัติศาสตร์ ปัจจุบัน และอนาคต | บทช่วยสอนการเรียนรู้ของเครื่อง: เรียนรู้ ML | อัลกอริทึมคืออะไร? ง่ายและสะดวก |
| เงินเดือนวิศวกรหุ่นยนต์ในอินเดีย : ทุกบทบาท | หนึ่งวันในชีวิตของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง: พวกเขาทำอะไร | IoT (Internet of Things) คืออะไร |
| การเรียงสับเปลี่ยน vs การรวมกัน: ความแตกต่างระหว่างการเรียงสับเปลี่ยนและการรวมกัน | แนวโน้ม 7 อันดับแรกในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง | การเรียนรู้ของเครื่องด้วย R: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้ |
ความยืดหยุ่นของ Python
Python เป็นภาษาโปรแกรมที่มีความยืดหยุ่นมากเนื่องจากให้ผู้ใช้มีตัวเลือกในการเลือกแนวคิดการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุหรือแนวคิดการเขียนสคริปต์ (Luashchuk, 2019) เนื่องจากไม่จำเป็นต้องคอมไพล์ Python สิ่งนี้ทำให้นักพัฒนาได้เปรียบเมื่อพวกเขาต้องการใช้การเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและดูผลลัพธ์ นักพัฒนาสามารถใช้ Python ร่วมกับภาษาโปรแกรมอื่น ๆ ได้อย่างสะดวก
ความเป็นอิสระของแพลตฟอร์มของ Python
Python สามารถใช้บนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น MacO, Linux, Windows และ Unix และไม่จำกัดเฉพาะแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง (Luashchuk, 2019) นักพัฒนาต้องการเพียงการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยเพื่อพอร์ตโค้ดจากแพลตฟอร์มหนึ่งไปยังอีกแพลตฟอร์มหนึ่ง
อ่านง่ายและตรวจสอบได้ง่าย
Python ให้การดำเนินการที่รวดเร็วและช่วยให้นักพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องตัดสินใจเลือกได้ดีขึ้น เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์เหมือนภาษาอังกฤษ ทุกคนจึงสามารถอ่านและเข้าใจได้ง่าย Python ยังมีลักษณะหลายกระบวนทัศน์ซึ่งเพิ่มความสามารถในการปรับตัวและแก้ไขปัญหาด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ (Luashchuk, 2019)
ที่ upGrad ใบรับรองขั้นสูงของเราในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก เสนอโดยความร่วมมือกับ IIIT-B เป็นหลักสูตร 8 เดือนที่สอนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อให้คุณได้แนวคิดในโลกแห่งความเป็นจริงว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร ในหลักสูตรนี้ คุณจะมีโอกาสเรียนรู้แนวคิดที่สำคัญเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ คลาวด์ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ อีกมากมาย
ตรวจสอบหน้าหลักสูตรและสมัครเรียนเร็ว ๆ นี้!
