Maschinelles Lernen mit Python: Liste der Algorithmen, die Sie beherrschen müssen

Was ist Python?

Es ist eine zielorientierte Programmiersprache, die 1991 von Guido van Rossum entwickelt wurde . Es ist sehr zu verstehen und zu lernen. Python ist bei Entwicklern beliebt, weil es die Wiederverwendbarkeit von Code und die Modularität von Programmen verbessert. Python ist eine interaktive Programmiersprache auf hohem Niveau, die eine direkte Interaktion zwischen Entwicklern und Interpretern ermöglicht – etwas, das das Schreiben von Code sehr einfach macht.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, automatisch zu lernen und durch Erfahrung mit der Zeit besser zu werden. Das Hauptziel des maschinellen Lernens besteht darin, Computerprogramme zu entwickeln, die in der Lage sind, sich auf der Grundlage neuer Daten selbst zu verbessern, ohne dass dafür eine explizite Programmierung erforderlich ist.

ML funktioniert in Verbindung mit Statistik-Tools und Datenprognoseausgaben. Es hat auch eine Verbindung mit dem Bayes'schen Vorhersagemodell und dem Data-Mining-Algorithmus. Nach Erhalt einer Eingabe vom Benutzer verwenden Computer einen Algorithmus, um eine Ausgabe zu liefern. Es gibt verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens, darunter vorausschauende Wartung, Betrugserkennung, automatische Übersetzung, Videoüberwachung und mehr.

Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Zertifizierung von Top-Universitäten an.

Wie ergänzen sich maschinelles Lernen und Python?

Python verfügt über mehrere Funktionen, die es zu einer idealen Ergänzung für maschinelles Lernen machen. Einige dieser Funktionen werden im Folgenden erwähnt:

1. Es ist einfach zu codieren. Das Schreiben von Code in Python ist so einfach wie eins, zwei und drei. Es ist viel einfacher als andere Sprachen wie Java und C++.

2. Integriert. Es kostet weder viel Zeit noch Mühe, es mit C, C++ und anderen Programmiersprachen zu integrieren.

3. Tragbar. Es ist eine eigenständige Programmiersprache. Dasselbe Programm, das mit Python geschrieben wurde, kann auf macOS oder Windows ausgeführt werden. Es sind keine unterschiedlichen Codes erforderlich, um auf verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt zu werden.

4. Objektorientiert. Es ist das perfekte Beispiel für eine OOPs-basierte Programmiersprache. Konzepte wie Objekte, Klassen, Kapselung, Vererbung und Polymorphismus sind unter anderem bei objektorientierten Sprachen üblich. Python unterstützt all dies und mehr.

5. Dynamisch. Es ist eine der wenigen dynamisch typisierten Sprachen. Dies bedeutet, dass Sie den Datentyp nicht beim Schreiben von Code deklarieren müssen, da dies zur Laufzeit entschieden wird, wenn Variablen deklariert werden.

Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen sind im Großen und Ganzen zwei Kategorien – überwacht und nicht überwacht. Lassen Sie uns diese beiden Arten im Detail besprechen.

1. Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist die am meisten bevorzugte Art, wenn es um praktische Probleme des maschinellen Lernens geht. Es hat zwei Arten von Variablen – Eingabevariablen und Eingabevariablen. Ein Algorithmus wird verwendet, um eine Funktion zu lernen, die die Eingabe auf die Ausgabe abbildet. Das Ziel hier ist, die Abbildungsfunktion so zu schätzen, dass Sie oder Ihre Maschine die Ausgangsvariable basierend auf der Ihnen für einen bestimmten Datensatz bereitgestellten Eingangsvariablen vorhersagen können. Es gibt verschiedene Arten von überwachtem Lernen, die Sie kennen müssen.

Es wird als überwachtes Lernen bezeichnet und funktioniert so, wie Lehrer den Lernprozess in der Klasse überwachen. Hier überwacht ein Trainingsdatensatz das Lernen eines Algorithmus. Wir haben die gewünschte Ausgabe – der Algorithmus unter der Aufsicht des Datensatzes macht weiterhin iterative Vorhersagen, bis das gewünschte Leistungsniveau erreicht ist.

Diese Art von Algorithmus kann weiter in zwei Gruppen unterteilt werden – Klassifizierung und Regression. Klassifikationsalgorithmen sind solche, die eine Kategorie als Ausgabevariable aufweisen. Auf der anderen Seite sind Regressionsalgorithmen solche, die einen realen Wert als Ausgabevariable haben – Gewicht oder Dollar.

2. Unüberwachtes maschinelles Lernen

Bei dieser Art von maschinellem Lernalgorithmus haben Sie die Eingabevariablen. Es sind keine Ausgangsvariablen verfügbar. Das Ziel des unüberwachten Lernens ist die Modellierung der Datenverteilung oder Datenstruktur, um mehr über den Datensatz zu erfahren. Diese Algorithmen werden als unüberwachte Lernalgorithmen bezeichnet, da sie Ihnen weder die gewünschten Ergebnisse liefern noch jemanden haben, der das Lernen überwacht.

Algorithmen sind völlig eigenständig, und sie sind sowohl dafür verantwortlich, interessante Erkenntnisse in einem Datensatz zu finden als auch zu präsentieren. Diese Algorithmen werden weiter in Assoziations- und Clustering-Probleme gruppiert. Clustering-Probleme sind solche, die inhärente Gruppierungen in den gegebenen Daten haben. Andererseits sind Assoziationsprobleme solche, die Regeln haben, die große Teile der Daten definieren.

Einige gängige Algorithmen für maschinelles Lernen in Python

1. Lineare Regression

Dies ist ein überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen in Python. Es sagt ein Ergebnis voraus und beobachtet Merkmale. Basierend auf der Anzahl der Variablen, auf denen es läuft – eine oder viele – können wir es als einfache lineare Regression oder multiple lineare Regression bezeichnen. Es gehört zu den beliebtesten ML-Algorithmen in Python.

Es hat eine einfache Funktion – Erstellen einer Linie durch Gewichten gegen Variablen und dann Treffen einer Vorhersage. Die lineare Regression wird häufig verwendet, um reale Werte wie die Kosten von Artikeln vorherzusagen. Wenn es eine Linie gibt, die die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen optimal definiert, ist dies die Regressionslinie. Erfahren Sie mehr über die lineare Regression beim maschinellen Lernen.

2. Logistische Regression

Auch dies ist ein überwachter ML-Algorithmus. Es wird verwendet, um diskrete Werte wie wahr oder falsch, 0 oder 1 und ja oder nein vorherzusagen. Es funktioniert mit unabhängigen Variablen. Eine logistische Funktion wird verwendet, um eine Schätzung vorzunehmen, die entweder 0 oder 1 als Ausgabe liefert. Obwohl er als Regression bezeichnet wird, ist dieser Algorithmus tatsächlich der Klassifizierungstyp.

3. Support-Vektor-Maschinen (SVM)

Dies ist auch ein überwachter Lernalgorithmus. Es gehört zur überwachten Algorithmusklassifikation. Es erstellt eine Linie, die verschiedene Kategorien eines Datensatzes trennt. Diese Linie wird durch Berechnung des Vektors optimiert. Es wird getan, um sicherzustellen, dass die Punkte, die jeweils am nächsten sind, am weitesten voneinander entfernt sind. Meistens ist es der lineare Vektor, aber manchmal kann es auch etwas anderes sein.

4. Entscheidungsbaum

Dies fällt wiederum unter die überwachten ML-Algorithmen. Es wird jedoch sowohl für die Regression als auch für die Klassifizierung verwendet. Wie funktioniert dieser Algorithmus? Es nimmt eine Instanz, navigiert durch den gesamten Baum und hält einen Feature-Vergleich mit einer bedingten Anweisung. Der seitliche Abstieg basiert auf dem Ergebnis. Dieser ML-Algorithmus in Python kann sowohl mit kontinuierlichen als auch mit kategorialen abhängigen Variablen arbeiten.

Lesen Sie: Voraussetzung für maschinelles Lernen

5. Naive Bayes

Diese Klassifizierungsmethode basiert auf dem Satz von Bayes. Diese Klassifizierungsmethode enthält eine Annahme zwischen Prädiktoren. Ein Naive-Bayes-Klassifikator geht also davon aus, dass ein bestimmtes Merkmal in einer Klasse keinerlei Beziehung zu irgendeinem anderen Merkmal derselben Klasse hat. Zum Beispiel hat eine Frucht mehrere Eigenschaften, die sie zu dem machen, was sie ist.

Nach einem Naive-Bayes-Klassifikator trägt jedes dieser Merkmale unabhängig voneinander zur Wahrscheinlichkeit bei, dass es sich bei dieser Frucht um einen bestimmten Typ handelt. Dies gilt auch dann, wenn die Merkmale voneinander abhängig sind. Sein Modell ist recht einfach und funktioniert hervorragend mit größeren Datensätzen.

Lesen Sie auch: Bibliotheken für maschinelles Lernen, die Sie kennen sollten

Fazit

In diesem Blog haben wir etwas über maschinelles Lernen in Python und die verschiedenen Algorithmen gelernt, mit denen wir unsere Maschinen trainieren können, um bessere Vorhersagen und Leistungen zu erzielen.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben bietet, IIIT- B-Alumni-Status, mehr als 5 praktische, praktische Abschlussprojekte und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.

Wenn Sie Data Science lernen und sich mit verschiedenen Tools und Bibliotheken vertraut machen möchten, sehen Sie sich das Executive PG Program in Data Science an.