Python 中的機器學習項目

機器學習是未來的技術。 它是我們生活各個領域的一部分，對我們有很大的影響。 隨著技術以如此快的速度發展，每秒鐘都會產生新數據，機器學習是一個巨大的福音。 機器學習是指訓練機器所涉及的技術，這樣它們就不必由人類監督或操作（什麼是機器學習？定義 – 專家系統，2017 年）。 它屬於超集人工智能 (AI)，涉及開發從提供給它們的數據中學習的軟件或程序。

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機器學習項目涉及以下過程：

• 目錄

  獲取數據

在這個過程中，數據被加載到編程環境中。 構建問題陳述，並根據系統要求選擇性能指標（Tyagi，2020）。 然後，驗證假設。

• 可視化和發現以獲取洞察力

在此過程中，通過對屬性的各種組合進行試驗並找出數據之間的相關性，將數據可視化。

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• 數據預處理

此步驟涉及處理缺失值、分類值和文本值。 此過程涉及異常值檢測和校正（Tyagi，2020）。 特徵縮放也被執行。

• 選擇和訓練機器學習算法

根據輸入數據選擇和訓練機器學習算法。 用戶可以選擇試驗不同的算法。

• 微調模型

這一步涉及超參數調優、特徵工程等。 集成技術用於評估測試數據集（Tyagi，2020）。 這樣做是為了提高模型的性能。

• 啟動、監控和維護系統

這是開發端到端機器學習項目的最後一步。 它涉及在服務器上部署模型以實現機器學習模型（Tyagi，2020）。 該系統得到維護和監控，以便發現和解決問題。

Python 是機器學習項目最受歡迎的編程語言。 Python 是機器學習的廣泛選擇，因為它提供了眾多優勢。 它是一種無需編譯的通用解釋型編程語言。 此外，Python 的語法非常容易學習和使用。 Python 相對於其他語言的一些優勢是：

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眾多機器學習庫

Python有很多適用於機器學習的庫。 Python 中的庫提供了隨時可用的函數和方法，開發人員可以直接使用這些函數和方法，而無需在實現它們之前對其進行編碼（Luashchuk，2019 年）。 機器學習涉及持續的數據處理，而 Python 擁有有助於訪問、處理和轉換數據的庫。 一些最廣泛使用的 Python 庫是：

• Scikit-learn ：它擁有所有可以直接導入並用於開發機器學習模型的基本機器學習算法。
• Pandas ：支持高級數據結構，也可用於分析。 它具有合併和過濾數據以及從不同來源（如 excel 文件、文本文件或 Web）加載數據的功能。
• TensorFlow ：深度學習中最常用的庫之一，可用於設置和訓練模型。
• Matplotlib ：該庫主要用於通過圖表、繪圖和直方圖實現數據可視化。

Python也可以用於完整的系統開發，因為它有框架也支持前端開發。

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Python的靈活性

Python 是一種非常靈活的編程語言，因為它為用戶提供了選擇面向對象編程概念或腳本概念的選項（Luashchuk，2019）。 由於不需要編譯 Python，因此當開發人員想要快速實施更改並查看結果時，這為他們提供了優勢。 開發者可以方便地結合其他編程語言使用Python。

Python 的平台獨立性

Python 可以在 MacOs、Linux、Windows 和 Unix 等不同平台上使用，並且不限於任何一種平台（Luashchuk，2019）。 開發人員只需進行一些小規模的更改，即可將代碼從一個平台移植到另一個平台。

可讀性和易於驗證

Python 提供快速執行，從而幫助機器學習開發人員做出更好的選擇。 由於 Python 具有類似英語的語法，因此任何人都可以輕鬆閱讀和理解它。 Python 還具有多範式的特性，這增加了它的適應性，並以盡可能簡單的方式解決問題（Luashchuk，2019）。

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