Machine Learning con Python: elenco di algoritmi che devi padroneggiare

Cos'è Python?

È un linguaggio di programmazione orientato agli obiettivi che è stato sviluppato nel 1991 da Guido van Rossum . È molto da capire e imparare. Python è popolare tra gli sviluppatori perché migliora la riusabilità del codice e la modularità del programma. Python è un linguaggio di programmazione interattivo di alto livello che consente l'interazione diretta tra sviluppatori e interpreti, cosa che rende molto semplice la scrittura del codice.

Che cos'è l'apprendimento automatico (ML)?

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di sottoporsi all'apprendimento automatico e migliorare nel tempo attraverso l'esperienza. L'obiettivo principale dell'apprendimento automatico è creare programmi per computer che abbiano la capacità di migliorarsi sulla base di nuovi dati senza richiedere alcuna programmazione esplicita per gli stessi.

ML funziona insieme a strumenti statistici e i dati prevedono gli output. Ha anche un'associazione con il modello predittivo bayesiano e l'algoritmo di data mining. Dopo aver ricevuto l'input dall'utente, i computer utilizzano un algoritmo per fornire un output. Esistono diverse applicazioni dell'apprendimento automatico, tra cui manutenzione predittiva, rilevamento delle frodi, traduzione automatica, videosorveglianza e altro ancora.

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Come si sommano machine learning e Python?

Python ha diverse caratteristiche che lo rendono un abbinamento ideale con l'apprendimento automatico. Alcune di queste caratteristiche sono menzionate di seguito:

1. È facile da codificare. Scrivere codice in Python è facile come uno, due e tre. È molto più semplice di altri linguaggi come Java e C++.

2. Integrato. Non ci vuole molto tempo né sforzi per integrarlo con C, C++ e altri linguaggi di programmazione.

3. Portatile. È un linguaggio di programmazione indipendente. Lo stesso programma scritto usando Python può essere eseguito su macOS o Windows. Non ha bisogno di codici diversi per funzionare su sistemi operativi diversi.

4. Orientato agli oggetti. È l'esempio perfetto di un linguaggio di programmazione basato su OOP. Concetti come oggetti, classi, incapsulamento, ereditarietà e polimorfismo, tra gli altri, sono comuni con i linguaggi orientati agli oggetti. Python supporta tutto questo e altro.

5. Dinamico. È uno dei pochissimi linguaggi tipizzati dinamicamente. Ciò significa che non è necessario dichiarare il tipo di dati durante la scrittura del codice poiché viene deciso in fase di esecuzione quando vengono dichiarate le variabili.

Tipi di algoritmi di apprendimento automatico

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono sostanzialmente di due categorie: supervisionati e non supervisionati. Discutiamo questi due tipi in dettaglio.

1. Apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è il tipo più preferito quando si tratta di problemi pratici di apprendimento automatico. Ha due tipi di variabili: variabili di input e variabili di input. Un algoritmo viene utilizzato per apprendere una funzione che associa l'input all'output. L'obiettivo qui è stimare la funzione di mappatura in modo tale che tu o la tua macchina possiate prevedere la variabile di output in base alla variabile di input fornita per un determinato set di dati, sono vari tipi di apprendimento supervisionato che devi conoscere.

Viene definito apprendimento supervisionato, funziona come il modo in cui gli insegnanti supervisionano il processo di apprendimento in classe. Qui un set di dati di addestramento supervisiona l'apprendimento di un algoritmo. Abbiamo l'output desiderato: l'algoritmo sotto la supervisione del set di dati continua a fare previsioni iterative fino al raggiungimento del livello di prestazioni desiderato.

Questo tipo di algoritmo può essere ulteriormente separato in due gruppi: classificazione e regressione. Gli algoritmi di classificazione sono quelli che presentano una categoria come variabile di output. D'altra parte, gli algoritmi di regressione sono quelli che hanno un valore reale come variabile di output: peso o dollari.

2. Apprendimento automatico senza supervisione

In questo tipo di algoritmo di apprendimento automatico, hai le variabili di input. Non sono disponibili variabili di uscita. L'obiettivo dell'apprendimento non supervisionato è modellare la distribuzione dei dati o la struttura dei dati per saperne di più sul set di dati. Questi algoritmi sono noti come algoritmi di apprendimento senza supervisione, perché non forniscono gli output desiderati né hanno nessuno che supervisioni l'apprendimento.

Gli algoritmi sono completamente autonomi e sono responsabili sia della ricerca che della presentazione di apprendimenti interessanti in un set di dati. Questi algoritmi sono ulteriormente raggruppati in problemi di associazione e clustering. I problemi di clustering sono quelli che hanno raggruppamenti intrinseci nei dati forniti. D'altra parte, i problemi di associazione sono quelli che hanno regole che definiscono grandi parti dei dati.

Alcuni algoritmi di apprendimento automatico comuni in Python

1. Regressione lineare

Questo è un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato in Python. Predice un risultato e osserva le caratteristiche. In base al numero di variabili su cui gira, una o più, possiamo chiamarla regressione lineare semplice o regressione lineare multipla. È tra gli algoritmi ML più popolari in Python.

Ha una funzione semplice: creare una linea mettendo pesi rispetto alle variabili e quindi facendo una previsione. La regressione lineare viene spesso utilizzata per prevedere valori reali come il costo degli articoli. Se esiste una retta che definisce in modo ottimale la relazione che esiste tra variabili indipendenti e dipendenti, è la retta di regressione. Ulteriori informazioni sulla regressione lineare in Machine Learning.

2. Regressione logistica

Ancora una volta, questo è un algoritmo ML supervisionato. Viene utilizzato per prevedere valori discreti, come vero o falso, 0 o 1 e sì o no. Funziona su variabili indipendenti. Una funzione logistica viene utilizzata per effettuare una stima che fornisce 0 o 1 come output. Sebbene sia chiamato regressione, questo algoritmo è in realtà il tipo di classificazione.

3. Supporta macchine vettoriali (SVM)

Questo è anche un algoritmo di apprendimento supervisionato. Appartiene alla classificazione dell'algoritmo supervisionato. Crea una linea che separa diverse categorie di un set di dati. Questa linea viene ottimizzata calcolando il vettore. Viene fatto per assicurarsi che i punti più vicini in ciascuno siano i più lontani l'uno dall'altro. Per lo più è il vettore lineare ma a volte potrebbe essere anche qualcos'altro.

4. Albero decisionale

Anche questo rientra negli algoritmi ML supervisionati. Tuttavia, viene utilizzato sia per la regressione che per la classificazione. Come funziona questo algoritmo? Richiede un'istanza, esplora l'intero albero e mantiene un confronto delle funzionalità utilizzando un'istruzione condizionale. Il lato discende si basa sul risultato. Questo algoritmo ML in Python può funzionare su variabili dipendenti continue e categoriali.

Leggi: Prerequisito del Machine Learning

5. Bayes ingenuo

Questo metodo di classificazione si basa sul teorema di Bayes. Questo metodo di classificazione contiene un'ipotesi tra i predittori. Quindi un classificatore Naive Bayes funziona partendo dal presupposto che una caratteristica specifica in una classe non abbia alcuna relazione con nessun'altra caratteristica della stessa classe. Ad esempio, un frutto ha diverse caratteristiche che lo rendono quello che è.

Secondo un classificatore Naive Bayes, ciascuna di queste caratteristiche contribuirà in modo indipendente alla probabilità che quel frutto sia di un certo tipo. Ciò vale anche se le caratteristiche dipendono l'una dall'altra. Il suo modello è abbastanza semplice e funziona alla grande con set di dati più grandi.

Leggi anche: Librerie di apprendimento automatico che dovresti conoscere

Conclusione

In questo blog, abbiamo appreso dell'apprendimento automatico in Python e dei vari algoritmi che possiamo utilizzare per addestrare le nostre macchine a prevedere e ottenere prestazioni migliori.

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