Uczenie maszynowe z Pythonem: lista algorytmów, które musisz opanować

Co to jest Python?

Jest to język programowania zorientowany na cel, który został opracowany w 1991 roku przez Guido van Rossuma . Jest bardzo do zrozumienia i uczenia się. Python jest popularny wśród programistów, ponieważ poprawia możliwość ponownego wykorzystania kodu i modułowość programu. Python to interaktywny język programowania wysokiego poziomu, który umożliwia bezpośrednią interakcję między programistami a interpretatorami — coś, co bardzo ułatwia pisanie kodu.

Co to jest uczenie maszynowe (ML)?

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom przechodzić automatyczne uczenie się i stawać się lepszymi z biegiem czasu dzięki doświadczeniu. Głównym celem uczenia maszynowego jest wymyślanie programów komputerowych, które mają możliwość doskonalenia się w oparciu o nowe dane bez konieczności ich wyraźnego programowania.

ML działa w połączeniu z narzędziami statystycznymi i przewidywaniem danych wyjściowych. Ma również powiązanie z bayesowskim modelem predykcyjnym i algorytmem eksploracji danych. Po otrzymaniu danych wejściowych od użytkownika komputery używają algorytmu do dostarczenia danych wyjściowych. Istnieje kilka zastosowań uczenia maszynowego, w tym konserwacja predykcyjna, wykrywanie oszustw, tłumaczenie automatyczne, nadzór wideo i wiele innych.

Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, zapoznaj się z naszą certyfikacją w zakresie nauki o danych wydawaną przez najlepsze uniwersytety.

Jak sumują się uczenie maszynowe i Python?

Python ma kilka funkcji, które sprawiają, że idealnie pasuje do uczenia maszynowego. Niektóre z tych funkcji są wymienione poniżej:

1. Kodowanie jest łatwe. Pisanie kodu w Pythonie jest tak proste, jak jeden, dwa i trzy. Jest o wiele łatwiejszy niż inne języki, takie jak Java i C++.

2. Zintegrowany. Nie zajmuje dużo czasu ani wysiłku, aby zintegrować go z C, C++ i innymi językami programowania.

3. Przenośny. Jest to niezależny język programowania. Ten sam program napisany w Pythonie można uruchomić w systemie macOS lub Windows. Nie wymaga różnych kodów do działania w różnych systemach operacyjnych.

4. Zorientowany obiektowo. Jest to doskonały przykład języka programowania opartego na obiektach OOP. Pojęcia takie jak obiekty, klasy, enkapsulacja, dziedziczenie i polimorfizm są powszechne w językach obiektowych. Python obsługuje wszystkie te i więcej.

5. Dynamiczny. Jest to jeden z nielicznych języków dynamicznie typowanych. Oznacza to, że nie musisz deklarować typu danych podczas pisania kodu, ponieważ jest to określane w czasie wykonywania, gdy deklarowane są zmienne.

Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego dzielą się zasadniczo na dwie kategorie — nadzorowane i nienadzorowane. Omówmy szczegółowo te dwa typy.

1. Nauka nadzorowana

Uczenie nadzorowane jest najbardziej preferowanym typem, jeśli chodzi o praktyczne problemy z uczeniem maszynowym. Posiada dwa rodzaje zmiennych – zmienne wejściowe i zmienne wejściowe. Algorytm służy do uczenia się funkcji, która mapuje wejście do wyjścia. Celem jest tutaj oszacowanie funkcji mapowania w taki sposób, abyś Ty lub Twoja maszyna mogli przewidzieć zmienną wyjściową na podstawie zmiennej wejściowej dostarczonej dla danego zestawu danych, są to różne rodzaje nadzorowanego uczenia się, które musisz znać.

Nazywa się to uczeniem nadzorowanym i działa tak, jak nauczyciele nadzorują proces uczenia się w klasie. Tutaj zestaw danych uczących nadzoruje uczenie się algorytmu. Mamy pożądany wynik — algorytm pod nadzorem zestawu danych kontynuuje tworzenie iteracyjnych predykcji, aż do osiągnięcia pożądanego poziomu wydajności.

Ten typ algorytmu można dalej podzielić na dwie grupy – klasyfikację i regresję. Algorytmy klasyfikacji to takie, w których zmienną wyjściową jest kategoria. Z drugiej strony algorytmy regresji to takie, które mają rzeczywistą wartość jako zmienną wyjściową – wagę lub dolary.

2. Nienadzorowane uczenie maszynowe

W tego typu algorytmie uczenia maszynowego masz zmienne wejściowe. Brak dostępnych zmiennych wyjściowych. Celem uczenia nienadzorowanego jest modelowanie dystrybucji danych lub struktury danych, aby dowiedzieć się więcej o zbiorze danych. Algorytmy te są znane jako nienadzorowane algorytmy uczenia się – ponieważ nie zapewniają pożądanych wyników ani nikt nie nadzoruje uczenia się.

Algorytmy działają całkowicie samodzielnie i są odpowiedzialne zarówno za znajdowanie, jak i prezentowanie interesujących informacji w zbiorze danych. Algorytmy te są dalej pogrupowane w problemy asocjacji i klastrowania. Problemy klastrowania to takie, które mają nieodłączne grupowanie w danych danych. Z drugiej strony problemy asocjacyjne to te, które mają reguły definiujące duże części danych.

Niektóre popularne algorytmy uczenia maszynowego w Pythonie

1. Regresja liniowa

Jest to nadzorowany algorytm uczenia maszynowego w Pythonie. Przewiduje wynik i obserwuje cechy. Na podstawie liczby zmiennych, na których działa – jednej lub wielu – możemy ją określić jako prostą regresję liniową lub wielokrotną regresję liniową. Jest to jeden z najpopularniejszych algorytmów ML w Pythonie.

Ma prostą funkcję – tworzenie linii poprzez nałożenie wag na zmienne, a następnie wykonanie prognozy. Regresja liniowa jest często używana do przewidywania rzeczywistych wartości, takich jak koszt przedmiotów. Jeśli istnieje linia, która optymalnie definiuje zależność zachodzącą między zmiennymi niezależnymi i zależnymi, jest to linia regresji. Dowiedz się więcej o regresji liniowej w uczeniu maszynowym.

2. Regresja logistyczna

Ponownie jest to nadzorowany algorytm ML. Służy do przewidywania wartości dyskretnych, takich jak prawda lub fałsz, 0 lub 1 oraz tak lub nie. Działa na zmiennych niezależnych. Funkcja logistyczna służy do oszacowania, które daje 0 lub 1 jako wynik. Chociaż nazywa się to regresją, ten algorytm jest w rzeczywistości typem klasyfikacji.

3. Wsparcie maszyn wektorowych (SVM)

Jest to również algorytm uczenia nadzorowanego. Należy do nadzorowanej klasyfikacji algorytmów. Tworzy linię oddzielającą różne kategorie zbioru danych. Linia ta jest optymalizowana przez obliczenie wektora. Ma to na celu upewnienie się, że punkty znajdujące się najbliżej każdego z nich są jak najdalej od siebie. Przeważnie jest to wektor liniowy, ale czasami może to być też coś innego.

4. Drzewo decyzyjne

To znowu wchodzi w zakres nadzorowanych algorytmów ML. Jest jednak używany zarówno do regresji, jak i klasyfikacji. Jak działa ten algorytm? Pobiera instancję, nawiguje po całym drzewie i przechowuje porównanie funkcji za pomocą instrukcji warunkowej. Strona opada w oparciu o wynik. Ten algorytm ML w Pythonie może działać zarówno na zmiennych ciągłych, jak i zależnych od kategorii.

Przeczytaj: Warunek wstępny uczenia maszynowego

5. Naiwny Bayes

Ta metoda klasyfikacji oparta jest na twierdzeniu Bayesa. Ta metoda klasyfikacji zawiera założenie między predyktorami. Tak więc klasyfikator Naive Bayes działa przy założeniu, że określona cecha w klasie nie ma żadnego związku z żadną inną cechą tej samej klasy. Na przykład owoc ma kilka cech, które sprawiają, że jest tym, czym jest.

Według klasyfikatora Naive Bayes, każda z tych cech wpływa niezależnie na prawdopodobieństwo, że dany owoc będzie określony. Dzieje się tak, nawet jeśli cechy są od siebie zależne. Jego model jest dość prosty i świetnie sprawdza się w przypadku większych zbiorów danych.

Przeczytaj także: Biblioteki uczenia maszynowego, o których powinieneś wiedzieć

Wniosek

W tym blogu dowiedzieliśmy się o uczeniu maszynowym w Pythonie i różnych algorytmach, których możemy używać do trenowania naszych maszyn, aby przewidywały i działały lepiej.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych i chcesz pobrudzić sobie ręce różnymi narzędziami i bibliotekami, zapoznaj się z programem Executive PG w dziedzinie nauki o danych.