Un voyage pour débutant dans l'apprentissage automatique avec Python

Ouvrez votre parcours d'apprentissage automatique Python

Introduction: Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Pourquoi est-ce si important?

L'apprentissage automatique (ML) est l'une des technologies les plus révolutionnaires aujourd'hui. Il stimule tout, de la recommandation personnalisée de Netflix aux voitures autonomes et aux assistants virtuels. Mais qu'est-ce que c'est? Fondamentalement, l'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle. Contrairement à la programmation traditionnelle qui doit être clairement définie, le modèle d'apprentissage automatique sera ajusté et développé en fonction des données d'entrée, ce qui signifie qu'ils peuvent continuer à s'améliorer avec le temps. Avec l'utilisation continue de la technologie d'apprentissage automatique de tous les horizons, il est plus important de comprendre ses connaissances de base que jamais. Que vous souhaitiez résoudre les problèmes dans le monde réel, obtenir des avantages compétitifs ou explorer de nouvelles routes professionnelles, l'apprentissage automatique offre des opportunités illimitées.

Comprendre les connaissances de base de l'apprentissage automatique

Définition de l'apprentissage automatique: concept de base

L'apprentissage automatique est une méthode d'analyse des données qui peut automatiser la construction du modèle. Il est basé sur un tel concept: le système peut apprendre des données, identifier le mode et prendre des décisions dans le cas d'une intervention manuelle au moins. Les concepts de base sont traités avec des algorithmes de formation pour traiter de grandes quantités de données pour les prédictions ou les décisions. Une fois formés, ces algorithmes peuvent être utilisés pour prédire les résultats, classer les données et même recommander l'action. La puissance de l'apprentissage automatique est qu'elle peut améliorer la prédiction avec plus de disponibilité.

Types d'apprentissage automatique: apprentissage de supervision, apprentissage non supervisé et renforcement de l'apprentissage

L'apprentissage automatique peut être à peu près divisé en trois types:

Superviser l'apprentissage

: Dans cette méthode, utilisez le modèle de formation des données Mark. Chaque exemple de formation est associé à la sortie correcte et le modèle d'apprentissage mappe l'entrée à la sortie. Les exemples incluent des tâches classifiées, telles que la détection des spams par e-mail et les tâches de régression, telles que la prévision des prix des maisons.
1. Apprentissage non supervisé : Différent de l'apprentissage de supervision, l'apprentissage non supervisé implique l'utilisation de modèles de formation des données non signés. L'objectif est d'identifier le mode ou la structure cachée dans les données. La classification et l'association sont des technologies d'apprentissage non supervisées courantes. Un exemple est le segment de clientèle du marketing.
2. Apprentissage fort : Ce type d'apprentissage est affecté par la psychologie comportementale. Lors du renforcement de l'apprentissage, l'agence interagit avec l'environnement, effectue des actions et reçoit des commentaires sous forme de récompenses ou de punitions. L'objectif est de maximiser les récompenses cumulatives. Il est généralement utilisé pour la robotique, les jeux et les voitures autonomes.
3. Le terme clé que chaque débutant doit comprendre pour saisir pleinement l'apprentissage automatique et comprendre certains termes clés. Ceux-ci incluent:

• Mathématiques :: Représentation mathématique entre la relation entre l'entrée et la sortie.
Algorithme
• : Il est utilisé pour former le modèle pour résoudre le problème. Données de formation
: données pour les modèles de formation.
• Fonctionnalités : Variables ou attributs d'entrée utilisés pour la prédiction.
• Label : Le modèle vise à prédire la sortie ou la variable cible.
• Pourquoi choisir Python? Meilleur langage de programmation de l'apprentissage automatique Simple et lisibilité: pourquoi Python convient-il aux débutants

Python est devenu le langage de programmation d'apprentissage automatique le plus populaire, ce qui est suffisant. Sa grammaire est simple et facile à lire, ce qui est très adapté aux débutants. Contrairement à d'autres langages de programmation, Python n'a pas besoin de beaucoup de code de modèle pour permettre aux nouveaux apprenants de prêter plus d'attention à la résolution de problèmes, plutôt qu'à la complexité du code. Ses caractéristiques intuitives facilitent l'accès même à ceux qui ont une expérience de programmation limitée, leur permettant d'étudier le concept d'apprentissage automatique en profondeur sans être troublé par une grammaire complexe.

L'écosystème de bibliothèque d'apprentissage automatique riche de Python

L'écosystème de la base de données de Python est une autre raison de sa domination dans le domaine de l'apprentissage automatique. Librans comme Numpy

,

pandas

et

Matplotlib

Simplifiez le fonctionnement des données et les tâches visuelles. Une bibliothèque de niveau supérieur, comme Scikit-learn , tensorflow et keras , et et h> pytorch fournit un Bloc de construction pour construire un puissant système d'apprentissage automatique. Ces bibliothèques simplifient non seulement le processus d'encodage, mais fournissent également des outils puissants pour faciliter les modèles de construction, de formation et de déploiement. Python Machine Learning Community Support and Resources La communauté d'apprentissage automatique de Python est énorme et favorable, avec de nombreux forums, des communautés en ligne et des ressources open source. Des sites Web tels que Stack Overflow, GitHub et divers forums spécifiques à l'apprentissage automatique ont rassemblé de nombreuses connaissances partagées par des développeurs expérimentés. Les débutants peuvent trouver des tutoriels, des exemples de code et des suggestions utiles dans presque tous les aspects de l'apprentissage automatique pour s'assurer qu'ils n'ont pas à faire face à des défis seuls.

Définissez votre environnement d'apprentissage automatique Python

Installez Python et les outils nécessaires

La première étape du parcours de l'apprentissage automatique consiste à définir un environnement python approprié. Tout d'abord, installez la dernière version de Python à partir du site officiel pour vous assurer que l'installation comprend un outil de gestion des packages tels que

pip

. Vous devez également configurer un environnement virtuel pour gérer efficacement les éléments de dépendance. Cette étape est essentielle pour éviter les conflits entre les différentes dépendances du projet.

IDE et Profil de cahier

pycharm et vs code

Environnement de développement intégré (IDE) fournit des fonctions puissantes pour le codage, le débogage et l'exécution de scripts Python. Alternativement, Jupyter Notebook est un excellent outil pour ceux qui souhaitent enregistrer des travaux lorsqu'ils souhaitent exécuter le code Python en même temps. La fonction interactive de Jupyter vous permet de tester l'algorithme d'apprentissage automatique en temps réel et de visualiser les résultats.

Installez la bibliothèque d'apprentissage automatique Python nécessaire (Numpy, Pandas, Scikit-Learn)

Une fois votre environnement Python réglé, installez la bibliothèque d'apprentissage automatique nécessaire. Numpy et pandas Il est essentiel pour le fonctionnement et l'analyse des données. Scikit-learn Il s'agit d'un outil essentiel pour atteindre des algorithmes d'apprentissage automatique de base (tels que la régression linéaire, les arbres décisionnels et les modèles de cluster). Ces bibliothèques fournissent des outils nécessaires pour nettoyer, traiter et analyser efficacement les données.

PROPOSITION: BASIC PYTHON

En regardant en arrière sur votre compétence Python: le concept clé du débutant ML

Avant d'étudier l'apprentissage automatique, il est important de revoir le concept Python de la fondation. Comprendre la structure Python de base, tels que les variables , cycle , fonction et Les instructions conditionnelles sont essentielles. De plus, la compréhension du principe de la programmation orientée objet (POO) vous rendra plus avantageux lors de l'écriture de code modulaire et évolutif.

Structure de données Python et sa relation avec l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique dépend sérieusement d'une structure de données efficace. Dans Python, la liste , Metropolitan Group et Dictionary est généralement utilisée pour les données de stockage et d'organisation. Cependant, pour les opérations de données plus compliquées, le Numpy Array et Pandas DataFrame fournit une solution alternative plus rapide et plus efficace. Ces structures sont optimisées pour les opérations numériques et sont très adaptées pour gérer de grands ensembles de données couramment utilisés dans l'apprentissage automatique.

Données de traitement: l'importance de Numpy et Pandas

Les données pré-procédure sont une étape de base de l'apprentissage automatique.

Numpy Soutenir le calcul numérique rapide, et pandas bon pour traiter et nettoyer les données structurées. La combinaison de ces bibliothèques permet aux praticiens de l'apprentissage automatique de faire fonctionner des ensembles de données, de traiter les données manquantes et d'effectuer des opérations et de zoomer.

Le rôle des données dans l'apprentissage automatique

Comprendre l'ensemble de données: qu'est-ce qui constitue de bonnes données ML?

Un bon modèle d'apprentissage automatique commence par de bonnes données. Les ensembles de données de haute qualité sont liés aux problèmes que vous résolvez, divers et représentatifs. Pour faire en sorte que le modèle fasse des prédictions précises, elle doit être formée sur les données qui reflètent la distribution des entrées et des sorties dans le monde réel. Analyse et compréhension de vos ensembles de données avant la formation sont essentiels pour construire des solutions d'apprentissage automatique efficaces.

Nettoyage des données et pré-procédure Introduction

Le pré-procédure de données est généralement considéré comme la partie le plus à l'égard de l'apprentissage automatique. Le nettoyage des données d'origine en supprimant des éléments en double, une perte de valeurs traitée et des variables de classification de codage est essentielle. Le traitement préparatoire comprend également un format qui convertit les données en algorithme d'apprentissage automatique, qui peut inclure des caractéristiques de mise à l'échelle ou des données standardisées.

L'exploration de l'analyse des données d'exploration des débutants (EDA)

Avant de démarrer le modèle, il est essentiel d'effectuer Analyse des données exploratoires (EDA) . EDA implique les principales caractéristiques de l'ensemble de données, qui est généralement réalisée par des méthodes visuelles telles que l'histogramme, les points dispersés et les graphiques de boîte. Ce processus vous permet de comprendre le mode potentiel dans les données, d'identifier des valeurs anormales et de déterminer quelles fonctionnalités sont les plus liées à votre modèle.

Votre premier projet d'apprentissage automatique: Guide étape par étape

Sélectionnez le bon problème pour résoudre

D'après le bon problème, le début du succès de l'apprentissage automatique est la clé. Concentrez-vous sur les éléments cohérents avec vos intérêts, comme la prévision des scores de films ou la classification des images. Choisir une question pour les débutants est assez simple, mais il est suffisamment compliqué pour enseigner des concepts précieux.

Préparer les données de formation: segmentation des données, normalisation et codage

Une fois que vous avez un ensemble de données, divisez-le en ensembles de formation et ensembles de test pour évaluer les performances du modèle. Données standardisées pour garantir que toutes les caractéristiques sont similaires, ce qui peut améliorer la précision des algorithmes tels que la régression linéaire. Les données de classification du code (telles que 🎜 编 编 ) sont une autre étape de pré-procédure importante qui permet aux données de préparer le modèle d'apprentissage automatique.

Construisez votre premier modèle: formation et test

Après avoir préparé les données, vous pouvez former votre premier modèle. À partir d'algorithmes simples, tels que Régression linéaire ou Decision Tree , vous pouvez utiliser Scikit-Learn et d'autres bibliothèques pour l'implémenter facilement. Utilisez le modèle de formation des données de formation et utilisez l'ensemble de tests pour évaluer ses performances. Ajustez le modèle Super -digital et Fine le modèle pour obtenir une précision plus élevée.

Supervision et apprentissage: Apprenez le fondement de la plupart des modèles ML

Introduction à l'algorithme d'apprentissage de supervision

La supervision de l'apprentissage est la méthode la plus couramment utilisée dans l'apprentissage automatique. Cela implique l'utilisation de modèles de formation des données de marquage. Dans la tâche classifiée, l'objectif est de prédire les catégories discrètes (par exemple, le spam et le non-spam), et dans la mission de régression, l'objectif est de prédire la continuité (par exemple, les prix des logements).

Utiliser la régression linéaire

La régression linéaire est l'un des algorithmes de supervision et d'apprentissage les plus simples. Il vise à simuler la relation entre les variables et une ou plusieurs variables indépendantes. Cette technologie est utilisée pour prédire les résultats continus, tels que la prévision des ventes ou les prix estimés des produits.

Classification: arbre de décision et k proche (knn)

DÉCISION L'ARBRE ET KNN (KNN) est un algorithme de tâche de classification populaire. L'arbre de décision divise les données en sous-ensemble en fonction de la valeur de fonctionnalité et KNN classe les points de données en fonction de la catégorie principale de ses voisins. Les deux algorithmes sont relativement faciles à mettre en œuvre et sont efficaces pour de nombreux problèmes d'apprentissage automatique.

Apprentissage non supervisé: Explorez le mode dans les données sans étiquettes

Qu'est-ce que l'apprentissage non surveillé? Pourquoi est-ce utile?

L'apprentissage non supervisé est utilisé pour trouver des modes cachés dans les données UNP. Ce type d'apprentissage est très utile pour le regroupement ou la structure dans les données d'identification, et peut être appliqué à des tâches telles que la segmentation du marché ou la détection anormale.

Technologie de poésie: la moyenne k des débutants

k Le pool moyen est l'un des algorithmes d'apprentissage non supervisés les plus utilisés. Il est divisé en grappes en fonction de la similitude, ce qui le rend très utile pour la segmentation du client ou la compression d'image.

dis-dimension: comprendre PCA (analyse des composants principaux)

L'analyse principale des composants (PCA)

Cette technologie de réduction de dimension peut aider à simplifier l'ensemble de données complexes en réduisant le nombre de fonctionnalités tout en réduisant le nombre de fonctionnalités. Lors du traitement des données à haute dimension, l'ACP est particulièrement utile car elle peut améliorer l'efficacité de la formation et de la visualisation du modèle. Évaluer le modèle d'apprentissage automatique: comment savez-vous qu'il est efficace?

Comprendre l'ajustement et les arriérés

Over-ajustement et les arriérés se trouvent souvent dans le modèle d'apprentissage de la machine de formation.

over -the-iances hors des données de formation d'apprentissage du modèle, y compris le bruit et les valeurs anormales, entraînant de mauvaises performances dans les données invisibles.

欠 🎜 Le mode potentiel qui se produit dans le modèle est trop simple pour capturer le mode potentiel dans les données. Introduction à l'indicateur d'évaluation du modèle (précision, précision, taux de rappel) L'évaluation des performances du modèle d'apprentissage automatique est essentielle pour comprendre son efficacité. Les indicateurs clés incluent précision

,

précision

et

rappel . Le taux de précision mesure l'exactitude globale, et la précision et le taux de rappel font attention à la capacité de classer correctement les positifs et les négatifs du modèle. Vérification croisée: l'importance de la vérification du modèle Cross -Verification C'est une technologie qui est utilisée pour évaluer la généralisation de nouvelles données pour les modèles d'apprentissage automatique. En divisant les données en plusieurs sous-ensembles et modèles de formation dans différentes combinaisons, la vérification croisée fournit des estimations plus fiables pour les performances du modèle.

Le concept d'apprentissage automatique avancé que vous devez comprendre

Introduction au réseau neuronal et à l'apprentissage en profondeur inspiré par le cerveau humain est inspiré par le cerveau humain, c'est une classe d'algorithmes qui sont bons à apprendre à partir d'une grande quantité de données.

Deep Learning fait référence à l'utilisation de réseaux de neurones multi-utiles pour résoudre des problèmes complexes, tels que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel.

Utilisez Python pour le traitement du langage naturel (NLP) Introduction

Traitement du langage naturel (NLP)

C'est un domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'autorisation des ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain. Python fournit une bibliothèque puissante, telle que nltk et

spage

, qui est utilisée pour effectuer des tâches telles que l'analyse émotionnelle et la classification du texte.

Analyse des séquences temporelles: Présentation brève du professeur L'analyse des séquences temporelles est cruciale pour prédire la tendance future de la prévision à l'avenir. Il est généralement utilisé pour les prévisions des marchés boursiers, les prévisions météorologiques et la planification des ressources. Python fournit quelques outils, y compris statsmodels et prophéd pour aider à effectuer une analyse de séquence temporelle.

Machine Learning in Real Life: Explorest Exemples

L'application de l'apprentissage automatique dans les soins médicaux: diagnostic et prédiction L'apprentissage automatique modifie complètement les soins médicaux en aidant le diagnostic précoce, la recherche et le développement de médicaments et les solutions de traitement personnalisées. Les algorithmes peuvent analyser les images médicales, détecter des maladies telles que le cancer et prédire le pronostic des patients présentant une précision incroyable.

Comment changer l'industrie financière de l'apprentissage automatique

Dans le domaine financier, l'apprentissage automatique est utilisé pour détecter la fraude, optimiser les stratégies de trading et l'évaluation automatisée des risques. Le modèle ML peut analyser une grande quantité de données financières pour faire des prédictions et fournir des informations pour le processus de prise de décision.

Établir un système de recommandation pour E -Commerce

Les plateformes de commerce

E telles qu'Amazon et Netflix utilisent l'apprentissage automatique pour recommander des produits et du contenu. Ces systèmes de recommandation analysent les préférences et les comportements des clients, fournissent des suggestions personnalisées pour améliorer l'expérience utilisateur et promouvoir les ventes.

défis courants dans l'apprentissage automatique et comment les surmonter

Traitement des données manquantes et des ensembles de données déséquilibrés

L'un des défis les plus courants de l'apprentissage automatique est de traiter les données manquantes. Interture ou supprimer et d'autres technologies peuvent aider à remplir ou à éliminer les enregistrements incomplets. Les ensembles de données déséquilibrés (représentants inadéquats de certaines catégories) peuvent être résolus en utilisant d'échantillonnage excessif ou dû à l'échantillonnage et à d'autres technologies à résoudre.

Comprendre la déviation et la différence carrée dans le modèle

Balance Bandwad

(les erreurs causées par le modèle sont trop simples) et Différence de croc (erreurs causées par le modèle du modèle) sont la clé pour construire un modèle efficace d'apprentissage automatique . L'obtention de l'équilibre correct peut empêcher le sur-ajustement et les arriérés. surmonter la complexité de la sélection du modèle

En raison du grand nombre d'algorithmes disponibles, le choix du modèle correct peut être dépassé. Il est important d'essayer une variété de modèles, d'utiliser des indicateurs d'évaluation pour évaluer leurs performances et de sélectionner le modèle qui convient le plus au problème actuel.

Utilisez Python pour apprendre les ressources d'apprentissage automatique

Le meilleur cours en ligne et le tutoriel des débutants

De nombreuses plateformes en ligne offrent des cours amicaux aux débutants de l'apprentissage automatique, y compris

Coursera

, udemy et edx . Ces plateformes fournissent des chemins d'apprentissage structurel, des exercices pratiques et des conseils d'experts pour vous aider à démarrer. livres et livres e que chaque débutant doit lire

Aurélien Géron a écrit

"" Utilisez Scikit-Learn, Keras et TensorFlow pour pratiquer l'apprentissage automatique "

et le sébastian Raschka " Python Machine Learning " et d'autres livres sont excellents pour Beginners Resource Resource . Ces livres présentent entièrement les concepts, les algorithmes et les applications de l'apprentissage automatique. Participer à la communauté ML et au forum pour continuer à apprendre

Ajouter Kaggle

,

Stack Overflow et Reddit's Machine Learning sous-communautaire et autres communautés en ligne, vous permettant d'interagir avec des praticiens expérimentés, de poser des questions et des questions Et les questions partagent votre projet. La participation à ces communautés peut accélérer votre vitesse d'apprentissage et vous aider à comprendre les dernières tendances. La tendance future de l'apprentissage automatique et comment les débutants maintiennent une position de leader

L'essor de l'apprentissage automatique d'automatisation (Automl)

L'apprentissage automatique automatisé (Automl) pour simplifier le processus de création de modèles d'apprentissage automatique par le biais de pré-procédure de données automatisées, de sélection de modèles et de réglage de super-ajustement. Les débutants peuvent utiliser des outils automliques pour tester l'apprentissage automatique sans connaissances professionnelles élevées.

Apprentissage automatique à l'ère de l'intelligence artificielle (AI)

L'apprentissage automatique est un pilier d'un plus large éventail d'intelligence artificielle. Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, les modèles d'apprentissage automatique deviendront de plus en plus forts, automatisant plus de tâches et résolvant des problèmes complexes dans diverses industries.

Préparez-vous pour le prochain événement majeur: calcul quantique et ml

Le calcul quantique a le potentiel de modifier complètement l'apprentissage automatique en permettant des modèles complexes. Bien qu'il soit encore à un stade précoce, l'apprentissage automatique quantique peut améliorer considérablement l'efficacité de la formation des grands modèles.

Conclusion

Démarrer un voyage d'apprentissage automatique avec Python est une expérience passionnante et utile. En fixant des objectifs clairs, en exercices réguliers et en explorant l'application des mondes réels, vous obtiendrez les compétences nécessaires pour apporter des contributions significatives dans ce domaine. Continuez à apprendre, maintenez la curiosité et traitez les défis comme une opportunité de croissance. Vous venez de commencer à maîtriser l'apprentissage automatique - que trouverez-vous ensuite?

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!