Perjalanan pemula ke pembelajaran mesin dengan python

Buka perjalanan pembelajaran mesin python anda

Pengenalan: Apakah Pembelajaran Mesin? Mengapa begitu penting?

Pembelajaran Mesin (ML) adalah salah satu teknologi paling revolusioner hari ini. Ia mendorong segala -galanya dari cadangan peribadi Netflix kepada kereta autonomi dan pembantu maya. Tetapi apa itu? Secara asasnya, pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan. Ia membolehkan komputer belajar, mengenal pasti mod dari data, dan membuat keputusan tanpa pengaturcaraan yang jelas. Tidak seperti pengaturcaraan tradisional yang perlu ditakrifkan dengan jelas, model pembelajaran mesin akan diselaraskan dan dibangunkan mengikut data input, yang bermaksud bahawa mereka dapat terus bertambah baik dari masa ke masa. Dengan penggunaan teknologi pembelajaran mesin yang berterusan dari semua lapisan masyarakat, lebih penting untuk memahami pengetahuan asasnya daripada sebelumnya. Sama ada anda ingin menyelesaikan masalah di dunia nyata, mendapatkan kelebihan daya saing, atau meneroka jalan profesional baru, pembelajaran mesin menyediakan peluang yang tidak terhad.

memahami pengetahuan asas pembelajaran mesin

Definisi Pembelajaran Mesin: Konsep Teras

Pembelajaran mesin adalah kaedah analisis data yang boleh mengautomasikan pembinaan model. Ia berdasarkan konsep sedemikian: Sistem boleh belajar dari data, mengenal pasti mod, dan membuat keputusan dalam kes sekurang -kurangnya campur tangan manual. Konsep teras dirawat dengan algoritma latihan untuk memproses sejumlah besar data untuk ramalan atau keputusan. Setelah dilatih, algoritma ini boleh digunakan untuk meramalkan hasil, mengklasifikasikan data, dan juga mengesyorkan tindakan. Kuasa pembelajaran mesin adalah bahawa ia dapat meningkatkan ramalan dengan lebih banyak ketersediaan.

jenis pembelajaran mesin: pembelajaran pengawasan, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pengukuhan pembelajaran

Pembelajaran mesin boleh dibahagikan kepada tiga jenis:

Mengawasi pembelajaran

: Dalam kaedah ini, gunakan model latihan data tanda. Setiap contoh latihan dipasangkan dengan output yang betul, dan model pembelajaran memetakan input ke output. Contohnya termasuk tugas dikelaskan, seperti pengesanan spam e -mel, dan tugas regresi, seperti meramalkan harga rumah.
1. Pembelajaran tanpa pengawasan : Berbeza dengan pembelajaran pengawasan, pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan penggunaan model latihan data yang tidak ditandatangani. Matlamatnya adalah untuk mengenal pasti mod tersembunyi atau struktur dalam data. Klasifikasi dan persatuan adalah teknologi pembelajaran yang tidak diselia. Contohnya ialah segmen pemasaran pelanggan.
2. Pembelajaran yang kuat : Pembelajaran jenis ini dipengaruhi oleh psikologi tingkah laku. Dalam mengukuhkan pembelajaran, agensi berinteraksi dengan alam sekitar, melakukan tindakan dan menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau hukuman. Matlamatnya adalah untuk memaksimumkan ganjaran kumulatif. Ia biasanya digunakan untuk robotik, permainan dan kereta autonomi.
3. istilah utama yang setiap pemula harus memahami untuk memahami pembelajaran mesin sepenuhnya dan memahami beberapa istilah utama. Ini termasuk:

• Matematik :: Perwakilan matematik antara hubungan antara input dan output. Algoritma
• : Ia digunakan untuk melatih model untuk menyelesaikan masalah. Data Latihan
: Data untuk model latihan.
• Ciri -ciri : pembolehubah input atau atribut yang digunakan untuk ramalan.
label
• : Model ini bertujuan untuk meramalkan pemboleh ubah output atau sasaran.
mengapa memilih python? Bahasa pengaturcaraan terbaik pembelajaran mesin
• mudah dan dibaca: Mengapa python sesuai untuk pemula
Python telah menjadi bahasa pengaturcaraan pembelajaran mesin yang paling popular, yang mencukupi. Tatabahasanya mudah dan mudah dibaca, yang sangat sesuai untuk pemula. Tidak seperti bahasa pengaturcaraan lain, Python tidak memerlukan banyak kod model untuk membolehkan pelajar baru memberi perhatian lebih kepada menyelesaikan masalah, dan bukannya kerumitan kod. Ciri -ciri intuitifnya menjadikannya mudah untuk mengakses walaupun mereka yang mempunyai pengalaman pengaturcaraan yang terhad, membolehkan mereka mengkaji konsep pembelajaran mesin secara mendalam tanpa disusahkan oleh tatabahasa yang kompleks.

Ekosistem Perpustakaan Pembelajaran Mesin Python

ekosistem pangkalan data Python yang luas adalah satu lagi sebab untuk dominasinya dalam bidang pembelajaran mesin. Librans seperti numpy

, Pandas

dan matplotlib

memudahkan operasi data dan tugas visual. Perpustakaan peringkat yang lebih tinggi, seperti

Scikit-learn

,

tensorflow dan keras , dan dan pytorch menyediakan a Blok pembinaan untuk membina sistem pembelajaran mesin yang kuat. Perpustakaan ini bukan sahaja memudahkan proses pengekodan, tetapi juga menyediakan alat yang kuat untuk memudahkan model pembinaan, latihan dan penempatan. Python Machine Learning Sokongan dan Sumber Komuniti Komuniti Pembelajaran Mesin Python sangat besar dan menyokong, dengan banyak forum, komuniti dalam talian dan sumber sumber terbuka. Laman web seperti Stack Overflow, GitHub, dan pelbagai forum pembelajaran mesin telah membawa banyak pengetahuan yang dikongsi oleh pemaju yang berpengalaman. Pemula boleh mencari tutorial, contoh kod dan cadangan berguna dalam hampir semua aspek pembelajaran mesin untuk memastikan bahawa mereka tidak perlu menghadapi cabaran sahaja. Tetapkan persekitaran pembelajaran mesin python anda Pasang python dan alat yang diperlukan

Langkah pertama perjalanan pembelajaran mesin menetapkan persekitaran python yang sesuai. Pertama, pasang versi terkini Python dari laman web rasmi untuk memastikan pemasangan termasuk alat pengurusan pakej seperti

pip

. Anda juga perlu menyediakan persekitaran maya untuk menguruskan item ketergantungan dengan berkesan. Langkah ini adalah penting untuk mengelakkan konflik antara kebergantungan projek yang berbeza.

Profil IDE dan Notebook

pycharm

dan

vs code

persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) menyediakan fungsi yang kuat untuk pengekodan, debugging dan menjalankan skrip python. Sebagai alternatif, Jupyter Notebook adalah alat yang sangat baik bagi mereka yang ingin merakam pekerjaan apabila mereka mahu menjalankan kod Python pada masa yang sama. Ciri interaktif Jupyter membolehkan anda menguji algoritma pembelajaran mesin dalam masa nyata dan menggambarkan hasilnya.

Pasang Perpustakaan Pembelajaran Mesin Python yang diperlukan (Numpy, Pandas, Scikit-Learn)

Setelah persekitaran python anda diselesaikan, pasang perpustakaan pembelajaran mesin yang diperlukan. numpy dan Pandas Ia adalah penting untuk operasi dan analisis data. SCIKIT-Learn Ini adalah alat penting untuk mencapai algoritma pembelajaran mesin asas (seperti regresi linear, pokok membuat keputusan dan model kluster). Perpustakaan ini menyediakan alat yang diperlukan untuk membersihkan, memproses dan menganalisis data dengan berkesan.

Bermula: Python Asas

melihat kembali kemahiran python anda: konsep utama pemula ml

Sebelum mengkaji pembelajaran mesin, adalah penting untuk mengkaji semula konsep python asas. Memahami struktur python asas, seperti

pembolehubah , kitaran , fungsi dan pernyataan bersyarat adalah penting. Di samping itu, pemahaman prinsip pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP) akan menjadikan anda lebih berfaedah apabila menulis kod modular dan berskala.

struktur data python dan hubungannya dengan pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin sangat bergantung kepada struktur data yang cekap. Dalam Python, senarai

, kumpulan metropolitan dan kamus biasanya digunakan untuk data penyimpanan dan organisasi. Walau bagaimanapun, untuk operasi data yang lebih rumit, array array dan Pandas dataframe menyediakan penyelesaian alternatif yang lebih cepat dan lebih cekap. Struktur ini dioptimumkan untuk operasi berangka dan sangat sesuai untuk mengendalikan set data besar yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin. Data Pemprosesan: Kepentingan numpy dan panda

Data pra -proses adalah langkah asas dalam pembelajaran mesin.

numpy

menyokong pengiraan berangka cepat, dan pandas baik pada pemprosesan dan pembersihan data berstruktur. Gabungan perpustakaan ini membolehkan pengamal pembelajaran mesin mengendalikan set data, memproses data yang hilang, dan melakukan operasi dan zum masuk. peranan data dalam pembelajaran mesin

Memahami set data: Apa yang menjadi data ML yang baik?

Model pembelajaran mesin yang baik bermula dengan data yang baik. Set data berkualiti tinggi berkaitan dengan masalah yang anda selesaikan, pelbagai dan mewakili. Untuk membuat model membuat ramalan yang tepat, ia perlu dilatih pada data yang mencerminkan pengagihan input dan output di dunia nyata. Analisis dan pemahaman set data anda sebelum latihan adalah penting untuk membina penyelesaian pembelajaran mesin yang berkesan.

pembersihan data dan pra -proses Pengenalan

Data pra -proses biasanya dianggap sebagai sebahagian besar masa yang memaksimumkan pembelajaran mesin. Membersihkan data asal dengan memadam item pendua, kehilangan nilai yang diproses dan pembolehubah klasifikasi pengekodan adalah penting. Pemprosesan persediaan juga termasuk format yang menukarkan data ke dalam algoritma pembelajaran mesin, yang mungkin termasuk ciri skala atau data standard.

Eksplorasi Analisis Data Eksplorasi Pemula (EDA)

Sebelum memulakan model, adalah penting untuk melaksanakan analisis data penerokaan (EDA) . EDA melibatkan ciri -ciri utama set data, yang biasanya dicapai dengan kaedah visual seperti histogram, titik bertaburan, dan carta kotak. Proses ini membolehkan anda memahami mod potensi dalam data, mengenal pasti nilai yang tidak normal dan menentukan ciri -ciri mana yang paling berkaitan dengan model anda.

Projek Pembelajaran Mesin Pertama Anda: Langkah -by -Step Guide

Pilih masalah yang betul untuk menyelesaikan

Dari masalah yang betul, permulaan kejayaan pembelajaran mesin adalah kunci. Fokus pada item yang konsisten dengan minat anda, seperti meramalkan skor filem atau klasifikasi imej. Memilih soalan untuk pemula adalah cukup mudah, tetapi ia cukup rumit untuk mengajar konsep yang berharga.

Sediakan data latihan: segmentasi data, normalisasi, dan pengekodan

Sebaik sahaja anda mempunyai dataset, bahagikannya ke set latihan dan set ujian untuk menilai prestasi model. Data standard untuk memastikan bahawa semua ciri adalah sama dalam skala, yang dapat meningkatkan ketepatan algoritma seperti regresi linear. Data klasifikasi kod (seperti 🎜 编 编 ) adalah satu lagi langkah pra -proses yang penting yang membuat data menyediakan model pembelajaran mesin.

Bina model pertama anda: Latihan dan Ujian

Selepas menyediakan data, anda boleh melatih model pertama anda. Bermula dari algoritma mudah, seperti regresi linear atau pokok keputusan , anda boleh menggunakan Scikit-Learn dan perpustakaan lain untuk melaksanakannya dengan mudah. Gunakan model latihan data latihan dan gunakan set ujian untuk menilai prestasinya. Laraskan super -digital dan halus -Tun model untuk mendapatkan ketepatan yang lebih tinggi.

Pengawasan dan Pembelajaran: Ketahui asas kebanyakan model ML

Pengenalan kepada Algoritma Pembelajaran Pengawasan

Pembelajaran Pengawasan adalah kaedah yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mesin. Ia melibatkan penggunaan model latihan data menandakan. Dalam tugas dikelaskan, matlamatnya adalah untuk meramalkan kategori diskret (contohnya, spam dan bukan -spam), dan dalam misi regresi, matlamatnya adalah untuk meramalkan kesinambungan (misalnya, harga rumah).

Gunakan Regresi Linear

Regresi linear adalah salah satu algoritma penyeliaan dan pembelajaran yang paling mudah. Ia bertujuan untuk mensimulasikan hubungan antara kerana pembolehubah dan satu atau lebih pembolehubah bebas. Teknologi ini digunakan untuk meramalkan hasil yang berterusan, seperti meramalkan jualan atau anggaran harga produk.

Klasifikasi: Pokok Keputusan dan K Dekat (KNN)

Pokok Keputusan dan KNN (KNN) adalah algoritma tugas klasifikasi yang popular. Pokok keputusan membahagikan data ke dalam subset mengikut nilai ciri, dan KNN mengklasifikasikan titik data berdasarkan kategori utama jirannya. Kedua -dua algoritma agak mudah dilaksanakan dan berkesan untuk banyak masalah pembelajaran mesin.

Pembelajaran tanpa pengawasan: meneroka mod dalam data tanpa label

Apakah pembelajaran yang tidak diselia? Mengapa ia berguna?

Pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk mencari mod tersembunyi dalam data unbar. Jenis pembelajaran ini sangat berguna untuk pengelompokan atau struktur dalam data pengenalan, dan boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti segmentasi pasaran atau pengesanan yang tidak normal.

Teknologi Puisi: Kata Para pemula

K kolam renang adalah salah satu algoritma pembelajaran yang paling banyak digunakan secara meluas. Ia dibahagikan kepada kelompok berdasarkan persamaan, menjadikannya sangat berguna untuk segmentasi pelanggan atau pemampatan imej.

dis -dimensi: memahami PCA (analisis komponen utama)

Analisis Komponen Utama (PCA)

Teknologi pengurangan dimensi ini dapat membantu memudahkan data kompleks yang ditetapkan dengan mengurangkan bilangan ciri sambil mengurangkan bilangan ciri. Apabila memproses data yang tinggi -dimensi, PCA amat berguna kerana ia dapat meningkatkan kecekapan latihan model dan visualisasi. Menilai Model Pembelajaran Mesin: Bagaimana anda tahu ia berkesan?

memahami pemasangan dan tunggakan

over -fitting and tage sering dijumpai dalam model pembelajaran mesin latihan.

over -The -iances daripada data latihan pembelajaran model, termasuk bunyi bising dan nilai -nilai yang tidak normal, mengakibatkan prestasi buruk dalam data yang tidak kelihatan.

欠 🎜 Mod berpotensi yang berlaku dalam model terlalu mudah untuk menangkap mod potensi dalam data. Pengenalan kepada penunjuk penilaian model (ketepatan, ketepatan, kadar penarikan balik) Menilai prestasi model pembelajaran mesin adalah penting untuk memahami keberkesanannya. Petunjuk utama termasuk ketepatan

,

ketepatan

dan

ingat . Kadar ketepatan mengukur ketepatan keseluruhan, dan ketepatan dan kadar penarikan balik memberi perhatian kepada keupayaan untuk mengklasifikasikan dengan betul positif dan negatif model. Pengesahan silang: Kepentingan pengesahan model Cross -Verification Ia adalah teknologi yang digunakan untuk menilai generalisasi data baru untuk model pembelajaran mesin. Dengan membahagikan data ke dalam pelbagai subset dan model latihan dalam kombinasi yang berbeza, penyebaran silang memberikan anggaran yang lebih dipercayai untuk prestasi model.

konsep pembelajaran mesin lanjutan yang harus anda fahami

Pengenalan kepada rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam Diilhamkan oleh otak manusia diilhamkan oleh otak manusia, ia adalah kelas algoritma yang baik untuk belajar dari sejumlah besar data.

Pembelajaran Deep merujuk kepada penggunaan rangkaian saraf multi -layer untuk menyelesaikan masalah yang rumit, seperti pengiktirafan imej dan pemprosesan bahasa semula jadi.

Gunakan python untuk pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) Pengenalan

Rawatan bahasa semulajadi (NLP)

Ia adalah bidang pembelajaran mesin yang memberi tumpuan kepada membolehkan komputer memahami, mentafsirkan dan menjana bahasa manusia. Python menyediakan perpustakaan yang kuat, seperti nltk dan

spage

, yang digunakan untuk melaksanakan tugas seperti analisis emosi dan klasifikasi teks.

Analisis urutan masa: Gambaran ringkas Profesor Analisis urutan masa adalah penting untuk meramalkan trend masa depan meramalkan pada masa akan datang. Ia biasanya digunakan untuk ramalan pasaran saham, ramalan cuaca dan perancangan sumber. Python menyediakan beberapa alat, termasuk statsmodels dan nabi untuk membantu melakukan analisis urutan masa.

Pembelajaran Mesin dalam Kehidupan Nyata: Contoh Explorest

Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Penjagaan Perubatan: Diagnosis dan Ramalan Pembelajaran mesin sepenuhnya mengubah penjagaan perubatan melalui membantu diagnosis awal, penyelidikan dadah dan pembangunan, dan penyelesaian rawatan yang diperibadikan. Algoritma boleh menganalisis imej perubatan, mengesan penyakit seperti kanser, dan meramalkan prognosis pesakit dengan ketepatan yang luar biasa.

bagaimana mengubah industri kewangan pembelajaran mesin

Dalam bidang kewangan, pembelajaran mesin digunakan untuk mengesan penipuan, mengoptimumkan strategi perdagangan dan penilaian risiko automatik. Model ML boleh menganalisis sejumlah besar data kewangan untuk membuat ramalan dan memberikan maklumat untuk proses membuat keputusan.

Mewujudkan sistem cadangan untuk e -commerce

platform e -dagang seperti Amazon dan Netflix menggunakan pembelajaran mesin untuk mengesyorkan produk dan kandungan. Sistem cadangan ini menganalisis keutamaan dan tingkah laku pelanggan, memberikan cadangan yang diperibadikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mempromosikan jualan.

cabaran umum dalam pembelajaran mesin dan bagaimana mengatasi mereka

memproses data yang hilang dan set data tidak seimbang

Salah satu cabaran yang paling biasa dalam pembelajaran mesin adalah untuk menangani data yang hilang. interture atau padam dan teknologi lain boleh membantu mengisi atau membuang rekod yang tidak lengkap. Set data yang tidak seimbang (wakil -wakil yang tidak mencukupi kategori tertentu) boleh diselesaikan dengan menggunakan pensampelan yang berlebihan atau hutang persampelan dan teknologi lain untuk diselesaikan.

memahami sisihan dan perbezaan persegi dalam model

Baki Bandwad

(ralat yang disebabkan oleh model terlalu mudah) dan

perbezaan fang (ralat yang disebabkan oleh model model) adalah kunci untuk membina model pembelajaran mesin yang berkesan . Mendapatkan baki yang betul boleh menghalang overfitting dan tunggakan. Mengatasi kerumitan pemilihan model

Oleh kerana sejumlah besar algoritma yang ada, memilih model yang betul mungkin terharu. Adalah penting untuk mencuba pelbagai model, menggunakan penunjuk penilaian untuk menilai prestasi mereka, dan memilih model yang paling sesuai untuk masalah semasa.

Gunakan python untuk mempelajari sumber pembelajaran mesin

kursus dalam talian terbaik dan tutorial pemula

Banyak platform dalam talian menyediakan kursus mesra untuk pemula pembelajaran mesin, termasuk

Coursera

,

udemy dan edx . Platform ini menyediakan laluan pembelajaran struktur, latihan praktikal, dan panduan pakar untuk membantu anda memulakan. buku dan e -buku yang setiap pemula harus membaca

aurélien géron wrote

"" Gunakan Scikit-learn, keras, dan tensorflow untuk pembelajaran mesin amalan "

dan Sebastian Raschka

" Python Machine Learning " . Buku -buku ini memperkenalkan sepenuhnya konsep, algoritma dan aplikasi pembelajaran mesin. mengambil bahagian dalam komuniti dan forum ML untuk terus belajar tambah kaggle

,

Stack Overflow

dan

Pembelajaran Mesin Reddit sub -Komuniti dan komuniti dalam talian yang lain, yang membolehkan anda berinteraksi dengan pengamal yang berpengalaman, bertanya dan pertanyaan dan soalan berkongsi projek anda. Mengambil bahagian dalam komuniti ini boleh mempercepat kelajuan pembelajaran anda dan membantu anda memahami trend terkini. trend masa depan pembelajaran mesin dan bagaimana pemula mengekalkan kedudukan utama Kebangkitan Pembelajaran Mesin Automasi (AUTOML)

Pembelajaran Mesin Automatik (AUTOML) Untuk memudahkan proses model pembelajaran mesin bangunan melalui data automatik pra -pemprosesan, pemilihan model dan penyesuaian penyesuaian super. Pemula boleh menggunakan alat automl untuk menguji pembelajaran mesin tanpa pengetahuan profesional yang tinggi.

Pembelajaran mesin di era kecerdasan buatan (AI)

Pembelajaran mesin adalah tiang dari pelbagai kecerdasan buatan yang lebih luas. Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan yang berterusan, model pembelajaran mesin akan menjadi lebih kuat dan lebih kuat, mengautomasikan lebih banyak tugas dan menyelesaikan masalah kompleks dalam pelbagai industri.

Sediakan untuk acara utama seterusnya: Pengkomputeran kuantum dan ml

Pengiraan kuantum mempunyai potensi untuk mengubah sepenuhnya pembelajaran mesin dengan membolehkan model kompleks. Walaupun masih di peringkat awal, pembelajaran mesin kuantum dapat meningkatkan kecekapan latihan model yang besar.

Kesimpulan

Memulakan perjalanan pembelajaran mesin dengan Python adalah pengalaman yang menarik dan berguna. Dengan menetapkan matlamat yang jelas, latihan biasa, dan meneroka penerapan dunia sebenar, anda akan mendapat kemahiran yang diperlukan untuk membuat sumbangan yang bermakna dalam bidang ini. Teruskan belajar, mengekalkan rasa ingin tahu, dan merawat cabaran sebagai peluang untuk pertumbuhan. Anda baru sahaja mula menguasai pembelajaran mesin -apa yang akan anda dapati seterusnya?

Atas ialah kandungan terperinci Perjalanan pemula ke pembelajaran mesin dengan python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!