Învățare automată cu Python: Listă de algoritmi pe care trebuie să-i stăpâniți

Ce este Python?

Este un limbaj de programare orientat către obiective care a fost dezvoltat în 1991 de Guido van Rossum . Este foarte mult să înțelegi și să înveți. Python este popular în rândul dezvoltatorilor, deoarece îmbunătățește reutilizarea codului și modularitatea programului. Python este un limbaj de programare interactiv la nivel înalt care permite interacțiunea directă între dezvoltatori și interpreți – ceva care face scrierea codului foarte ușoară.

Ce este învățarea automată (ML)?

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor să treacă prin învățare automată și să devină mai bune în timp prin experiență. Obiectivul principal al învățării automate este de a veni cu programe de calculator care să aibă capacitatea de a se îmbunătăți pe baza unor date noi, fără a necesita nicio programare explicită pentru acestea.

ML funcționează împreună cu instrumente statistice și rezultate de predicție a datelor. De asemenea, are o asociere cu modelul predictiv bayesian și algoritmul de extragere a datelor. După ce primesc informații de la utilizator, computerele folosesc un algoritm pentru a furniza o ieșire. Există mai multe aplicații ale învățării automate, inclusiv întreținerea predictivă, detectarea fraudei, traducerea automată, supravegherea video și multe altele.

Dacă sunteți începător și doriți să aflați mai multe despre știința datelor, consultați certificarea noastră în știința datelor de la universități de top.

Cum se adună învățarea automată și Python?

Python are mai multe caracteristici care îl fac o potrivire ideală cu învățarea automată. Unele dintre aceste caracteristici sunt menționate mai jos:

1. Este ușor de codat. Scrierea codului în Python este la fel de ușor ca unul, doi și trei. Este mult mai ușor decât alte limbaje precum Java și C++.

2. Integrat. Nu este nevoie de mult timp și nici de efort pentru a-l integra cu C, C++ și alte limbaje de programare.

3. Portabil. Este un limbaj de programare independent. Același program scris folosind Python poate fi executat pe macOS sau Windows. Nu are nevoie de coduri diferite pentru a rula pe sisteme de operare diferite.

4. Orientat pe obiecte. Este exemplul perfect de limbaj de programare bazat pe POO. Concepte precum obiectele, clasele, încapsularea, moștenirea și polimorfismul, printre altele, sunt comune în limbajele orientate pe obiecte. Python acceptă toate acestea și multe altele.

5. Dinamic. Este una dintre puținele limbi tipizate dinamic. Aceasta înseamnă că nu vi se cere să declarați tipul de date în timpul scrierii codului, deoarece este decis în timpul execuției atunci când sunt declarate variabilele.

Tipuri de algoritmi de învățare automată

Algoritmii de învățare automată sunt în general două categorii - supravegheați și nesupravegheați. Să discutăm în detaliu aceste două tipuri.

1. Învățare supravegheată

Învățarea supravegheată este tipul cel mai preferat atunci când vine vorba de probleme practice de învățare automată. Are două tipuri de variabile – variabile de intrare și variabile de intrare. Un algoritm este folosit pentru a învăța o funcție care mapează intrarea la ieșire. Obiectivul aici este de a estima funcția de mapare în așa fel încât dumneavoastră sau mașina dumneavoastră să puteți prezice variabila de ieșire pe baza variabilei de intrare furnizată pentru un anumit set de date, acestea sunt diferite tipuri de învățare supravegheată pe care trebuie să le cunoașteți.

Se numește învățare supravegheată, funcționează ca modul în care profesorii supraveghează procesul de învățare în clasă. Aici un set de date de antrenament supraveghează învățarea unui algoritm. Avem rezultatul dorit – algoritmul sub supravegherea setului de date continuă să facă predicții iterative până când este atins nivelul dorit de performanță.

Acest tip de algoritm poate fi separat în două grupuri - clasificare și regresie. Algoritmii de clasificare sunt cei care prezintă o categorie ca variabilă de ieșire. Pe de altă parte, algoritmii de regresie sunt cei care au valoare reală ca variabilă de ieșire – greutate sau dolari.

2. Învățare automată nesupravegheată

În acest tip de algoritm de învățare automată, aveți variabilele de intrare. Nu sunt disponibile variabile de ieșire. Obiectivul învățării nesupravegheate este modelarea distribuției datelor sau a structurii datelor pentru a afla mai multe despre setul de date. Acești algoritmi sunt cunoscuți sub denumirea de algoritmi de învățare nesupravegheată – deoarece nici nu vă oferă rezultatele dorite și nici nu au pe cineva care supraveghează învățarea.

Algoritmii sunt complet pe cont propriu și sunt responsabili atât pentru găsirea, cât și pentru prezentarea învățărilor interesante într-un set de date. Acești algoritmi sunt grupați în continuare în probleme de asociere și clustering. Problemele de grupare sunt cele care au grupări inerente în datele date. Pe de altă parte, problemele de asociere sunt cele care au reguli care definesc mari părți ale datelor.

Unii algoritmi comuni de învățare automată în Python

1. Regresia liniară

Acesta este un algoritm de învățare automată supravegheat în Python. Acesta prezice un rezultat și observă caracteristicile. Pe baza numărului de variabile pe care rulează – una sau mai multe – ne putem referi la aceasta ca regresie liniară simplă sau regresie liniară multiplă. Este printre cei mai populari algoritmi ML din Python.

Are o funcție simplă – crearea unei linii punând ponderi față de variabile și apoi făcând o predicție. Regresia liniară este adesea folosită pentru a prezice valori reale, cum ar fi costul articolelor. Dacă există o linie care definește în mod optim relația care există între variabilele independente și dependente, aceasta este linia de regresie. Aflați mai multe despre regresia liniară în Machine Learning.

2. Regresie logistică

Din nou, acesta este un algoritm ML supravegheat. Este folosit în prezicerea valorilor discrete, cum ar fi adevărat sau fals, 0 sau 1 și da sau nu. Funcționează pe variabile independente. O funcție logistică este utilizată pentru a face o estimare care furnizează fie 0, fie 1 ca rezultat. Deși este numit regresie, acest algoritm este de fapt tipul de clasificare.

3. Suport mașini vectoriale (SVM)

Acesta este, de asemenea, un algoritm de învățare supravegheată. Aparține clasificării algoritmilor supravegheați. Acesta creează o linie care separă diferite categorii ale unui set de date. Această linie este optimizată prin calcularea vectorului. Se face pentru a vă asigura că punctele care sunt cele mai apropiate în fiecare sunt cele mai îndepărtate unele de altele. În cea mai mare parte, este vectorul liniar, dar uneori ar putea fi și altceva.

4. Arborele de decizie

Acest lucru se încadrează din nou sub algoritmii ML supravegheați. Cu toate acestea, este folosit atât pentru regresie, cât și pentru clasificare. Cum funcționează acest algoritm? Este nevoie de o instanță, navighează în întregul arbore și deține o comparație de caracteristici folosind o declarație condiționată. Coborârea laterală se bazează pe rezultat. Acest algoritm ML în Python poate funcționa atât pe variabile dependente continue, cât și pe variabile categoriale.

Citiți: Condiția prealabilă a învățării automate

5. Bayes naiv

Această metodă de clasificare se bazează pe teorema lui Bayes. Această metodă de clasificare deține o ipoteză între predictori. Deci, un clasificator Naive Bayes funcționează pe presupunerea că o caracteristică specifică dintr-o clasă nu are nicio relație cu nicio altă caracteristică a aceleiași clase. De exemplu, un fruct are mai multe caracteristici care îl fac ceea ce este.

Potrivit unui clasificator Naive Bayes, fiecare dintre aceste caracteristici va contribui independent la probabilitatea ca acel fruct să fie un anumit tip. Acest lucru este valabil chiar dacă caracteristicile depind unele de altele. Modelul său este destul de simplu și funcționează excelent cu seturi de date mai mari.

Citește și: Biblioteci de învățare automată despre care ar trebui să știi

Concluzie

În acest blog, am aflat despre învățarea automată în Python și despre diferiții algoritmi pe care îi putem folosi pentru a ne antrena mașinile să prezică și să performeze mai bine.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.

Dacă sunteți interesat să învățați știința datelor și doriți să vă murdăriți mâinile cu diverse instrumente și biblioteci, consultați Programul Executive PG în Știința datelor.