Tutorial zum maschinellen Lernen in Python für Anfänger: Erstellen Sie Schritt für Schritt Ihr erstes Modell für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie wir mit der Welt interagieren, in unglaublichem Tempo. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur medizinischen Diagnostik ist maschinelles Lernen mittlerweile in vielen verschiedenen Bereichen allgegenwärtig. Wenn Sie Ihre eigene Reise zum maschinellen Lernen beginnen möchten, dann ist dieses „Python-Tutorial zum maschinellen Lernen“ genau das Richtige für Sie. Wir helfen Ihnen Schritt für Schritt beim Aufbau Ihrer ersten Anwendung für maschinelles Lernen, beginnend mit grundlegenden Konzepten. 1. Verstehen Sie die Grundkonzepte des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen eine Disziplin, die es Computersystemen ermöglicht, automatisch aus Daten zu lernen und daraus Wissen zu extrahieren. Dadurch kann das System seine Leistung verbessern, ohne dass es „programmiert“ werden muss. Zu den gängigen Algorithmen für maschinelles Lernen gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.

2. Wählen Sie eine geeignete Bibliothek für maschinelles Lernen

In Python stehen viele verschiedene Bibliotheken für maschinelles Lernen zur Auswahl. Zu den beliebtesten gehören Scikit-Learn, Keras und

Tensorflow

. Jede dieser Bibliotheken hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, daher müssen Sie bei der Auswahl einer Bibliothek Ihre spezifischen Bedürfnisse berücksichtigen.

3. Bereiten Sie Ihre Daten vor

Maschinelle Lernalgorithmen benötigen Daten zum Lernen. Sie können Daten aus einer Vielzahl von Quellen abrufen, darunter öffentliche Datensätze, das Web und Ihre eigene

Datenbank

. Bevor Sie die Daten für das Training verwenden, müssen Sie sie vorverarbeiten, um die Verarbeitung durch den Algorithmus zu erleichtern.

4. Wählen Sie einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen

Basierend auf Ihren Daten und Ihrer Aufgabe müssen Sie einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen auswählen. Es stehen viele verschiedene Algorithmen zur Auswahl, darunter lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen.

5. Trainieren Sie Ihr maschinelles Lernmodell

Sobald Sie einen Algorithmus ausgewählt haben, müssen Sie ihn mithilfe von Trainingsdaten trainieren. Der Trainingsprozess umfasst die Eingabe von Daten in den Algorithmus und die Möglichkeit, dass der Algorithmus aus den Daten lernt. Nach Abschluss des Trainings verfügen Sie über ein trainiertes Modell, das neue Daten klassifizieren oder regressieren kann.

6. Bewerten Sie Ihr maschinelles Lernmodell

Bevor Sie Ihr maschinelles Lernmodell auf reale Daten anwenden, müssen Sie es auswerten. Zu den gängigen Methoden zur Bewertung von Modellen gehören Präzision, Rückruf und F1-Score.

7. Stellen Sie Ihr maschinelles Lernmodell bereit

Sobald Sie mit Ihrem Modell für maschinelles Lernen zufrieden sind, können Sie es in der Produktion bereitstellen. Zu den gängigen Methoden zur Bereitstellung von Modellen gehören Cloud-Plattformen und Edge-Geräte.

8. Optimieren Sie Ihr maschinelles Lernmodell

Mit der Zeit kann Ihr maschinelles Lernmodell veraltet sein. Um die Genauigkeit Ihres Modells aufrechtzuerhalten, müssen Sie es regelmäßig „optimieren“. Zu den gängigen Methoden zur Optimierung eines Modells gehören das erneute Trainieren des Modells, das Anpassen von Hyperparametern und die Verwendung verschiedener Algorithmen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial zum maschinellen Lernen in Python für Anfänger: Erstellen Sie Schritt für Schritt Ihr erstes Modell für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!