Pythonを使用した機械学習：習得する必要のあるアルゴリズムのリスト

Pythonとは何ですか？

これは、 1991年にGuidovanRossumによって開発されたオブジェクト指向プログラミング言語です。 理解し、学ぶことは非常に重要です。 Pythonは、コードの再利用性とプログラムのモジュール性を向上させるため、開発者の間で人気があります。 Pythonは、開発者とインタプリタの間の直接的な対話を可能にする高級インタラクティブプログラミング言語です。これにより、コードの記述が非常に簡単になります。

機械学習（ML）とは何ですか？

機械学習は人工知能の分野であり、コンピューターが自動学習を受け、経験を通じて時間の経過とともに向上することを可能にします。 機械学習の主な目的は、新しいデータに基づいて、明示的なプログラミングを必要とせずに、新しいデータに基づいて自分自身を改善する機能を備えたコンピュータープログラムを考案することです。

MLは、統計ツールおよびデータ予測出力と連携して機能します。 また、ベイズ予測モデルおよびデータマイニングアルゴリズムとの関連もあります。 ユーザーからの入力を受け取った後、コンピューターはアルゴリズムを使用して出力を配信します。 予知保全、不正検出、自動翻訳、ビデオ監視など、機械学習にはいくつかのアプリケーションがあります。

初心者でデータサイエンスの詳細に興味がある場合は、一流大学のデータサイエンス認定を確認してください。

機械学習とPythonはどのように加算されますか？

Pythonには、機械学習と理想的に一致するいくつかの機能があります。 これらの機能の一部を以下に示します。

1.コーディングは簡単です。 Pythonでコードを書くのは、1、2、3と同じくらい簡単です。 JavaやC++などの他の言語よりもはるかに簡単です。

2.統合。 また、C、C ++、およびその他のプログラミング言語と統合するのに手間がかからず、多くの時間もかかりません。

3.ポータブル。 これは独立したプログラミング言語です。 Pythonを使用して作成された同じプログラムは、macOSまたはWindowsで実行できます。 異なるオペレーティングシステムで実行するために異なるコードは必要ありません。

4.オブジェクト指向。 これは、OOPベースのプログラミング言語の完璧な例です。 オブジェクト指向言語では、オブジェクト、クラス、カプセル化、継承、ポリモーフィズムなどの概念が一般的です。 Pythonは、これらすべてとそれ以上をサポートしています。

5.動的。 これは、動的に型付けされる数少ない言語の1つです。 これは、変数が宣言されるときに実行時に決定されるため、コードの記述中にデータ型を宣言する必要がないことを意味します。

機械学習アルゴリズムの種類

機械学習アルゴリズムは、教師ありと教師なしの2つのカテゴリに大きく分けられます。 これら2つのタイプについて詳しく説明します。

1.教師あり学習

教師あり学習は、実際の機械学習の問題に関して最も好ましいタイプです。 入力変数と入力変数の2種類の変数があります。 アルゴリズムは、入力を出力にマップする関数を学習するために使用されます。 ここでの目的は、特定のデータセットに対して提供された入力変数に基づいて出力変数を予測できるようにマッピング関数を推定することです。これらは、知っておく必要のあるさまざまな種類の教師あり学習です。

これは教師あり学習と呼ばれ、教師がクラスの学習プロセスを監督する方法と同じように機能します。 ここで、トレーニングデータセットはアルゴリズムの学習を監督します。 目的の出力が得られます。データセットの監視下にあるアルゴリズムは、目的のレベルのパフォーマンスが達成されるまで反復予測を続けます。

このタイプのアルゴリズムは、分類と回帰の2つのグループにさらに分けることができます。 分類アルゴリズムは、出力変数としてカテゴリを特徴とするアルゴリズムです。 一方、回帰アルゴリズムは、出力変数として実際の値（重みまたはドル）を持つアルゴリズムです。

2.教師なし機械学習

このタイプの機械学習アルゴリズムには、入力変数があります。 使用可能な出力変数はありません。 教師なし学習の目的は、データセットについてさらに学習するためにデータ分布またはデータ構造をモデル化することです。 これらのアルゴリズムは、教師なし学習アルゴリズムとして知られています。これは、目的の出力を提供せず、学習を監督する人がいないためです。

アルゴリズムは完全に独自のものであり、データセット内の興味深い学習を見つけて提示する役割を果たします。 これらのアルゴリズムは、関連付けとクラスタリングの問題にさらにグループ化されます。 クラスタリングの問題は、特定のデータに固有のグループ化がある問題です。 一方、関連付けの問題は、データの大部分を定義するルールがある問題です。

Pythonのいくつかの一般的な機械学習アルゴリズム

1.線形回帰

これは、Pythonの教師あり機械学習アルゴリズムです。 結果を予測し、機能を観察します。 実行される変数の数（1つまたは複数）に基づいて、単純線形回帰または重回帰と呼ぶことができます。 これは、Pythonで最も人気のあるMLアルゴリズムの1つです。

単純な機能があります。変数に重みを付けて線を作成し、予測を行います。 線形回帰は、アイテムのコストなどの実際の値を予測するためによく使用されます。 独立変数と従属変数の間に存在する関係を最適に定義する線がある場合、それは回帰線です。 機械学習の線形回帰の詳細をご覧ください。

2.ロジスティック回帰

繰り返しますが、これは教師ありMLアルゴリズムです。 これは、trueまたはfalse、0または1、yesまたはnoなどの離散値の予測に使用されます。 独立変数で機能します。 ロジスティック関数は、出力として0または1のいずれかを提供する推定を行うために使用されます。 回帰と呼ばれていますが、このアルゴリズムは実際には分類タイプです。

3.サポートベクターマシン（SVM）

これも教師あり学習アルゴリズムです。 教師ありアルゴリズム分類に属します。 データセットのさまざまなカテゴリを区切る線を作成します。 この線は、ベクトルを計算することによって最適化されます。 それぞれの中で最も近いポイントが互いに最も離れていることを確認するために行われます。 ほとんどは線形ベクトルですが、他の何かである場合もあります。

4.デシジョンツリー

これも教師ありMLアルゴリズムに該当します。 ただし、回帰と分類の両方に使用されます。 このアルゴリズムはどのように機能しますか？ インスタンスを取得し、ツリー全体をナビゲートし、条件ステートメントを使用して機能比較を保持します。 下降する側は結果に基づいています。 PythonのこのMLアルゴリズムは、連続変数とカテゴリ従属変数で機能します。

読む：機械学習の前提条件

5.ナイーブベイズ

この分類方法は、ベイズの定理に基づいています。 この分類方法は、予測子間の仮定を保持します。 したがって、単純ベイズ分類器は、クラス内の特定の機能が同じクラスの他の機能とはまったく関係がないという前提で機能します。 たとえば、果物にはそれが何であるかを作るいくつかの特徴があります。

単純ベイズ分類器によると、これらの特性のそれぞれは、その果実が特定の種類である確率に独立して寄与します。 これは、機能が相互に依存している場合でも当てはまります。 そのモデルは非常に単純で、より大きなデータセットでうまく機能します。

また読む：あなたが知っておくべき機械学習ライブラリ

結論

このブログでは、Pythonでの機械学習と、機械をトレーニングして予測とパフォーマンスを向上させるために使用できるさまざまなアルゴリズムについて学びました。

機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのPGディプロマをご覧ください。これは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題、IIIT-を提供します。 B卒業生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との仕事の支援。

データサイエンスの学習に興味があり、さまざまなツールやライブラリを手に入れたい場合は、データサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。