Машинное обучение с Python: список алгоритмов, которые вам нужно освоить

Что такое Питон?

Это объектно-ориентированный язык программирования, разработанный в 1991 году Гвидо ван Россумом . Очень нужно понять и научиться. Python популярен среди разработчиков, потому что он улучшает возможность повторного использования кода и модульность программы. Python — это интерактивный язык программирования высокого уровня, обеспечивающий прямое взаимодействие между разработчиками и интерпретаторами, что значительно упрощает написание кода.

Что такое машинное обучение (ML)?

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам проходить автоматическое обучение и со временем становиться лучше благодаря опыту. Основная цель машинного обучения — разработать компьютерные программы, способные улучшать себя на основе новых данных, не требуя для этого какого-либо явного программирования.

Машинное обучение работает в сочетании со статистическими инструментами, а данные прогнозируют результаты. Он также связан с байесовской моделью прогнозирования и алгоритмом интеллектуального анализа данных. После получения ввода от пользователя компьютеры используют алгоритм для доставки вывода. Существует несколько приложений машинного обучения, включая профилактическое обслуживание, обнаружение мошенничества, автоматический перевод, видеонаблюдение и многое другое.

Если вы новичок и хотите узнать больше о науке о данных, ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных от ведущих университетов.

Как сочетаются машинное обучение и Python?

Python имеет несколько функций, которые идеально подходят для машинного обучения. Некоторые из этих функций упомянуты ниже:

1. Легко кодировать. Писать код на Python так же просто, как раз, два и три. Это намного проще, чем другие языки, такие как Java и C++.

2. Интегрированный. Его интеграция с C, C++ и другими языками программирования не требует много времени и усилий.

3. Портативный. Это независимый язык программирования. Одна и та же программа, написанная с использованием Python, может выполняться в macOS или Windows. Ему не нужны разные коды для работы в разных операционных системах.

4. Объектно-ориентированный. Это прекрасный пример языка программирования на основе ООП. Такие понятия, как объекты, классы, инкапсуляция, наследование и полиморфизм, среди прочего, являются общими для объектно-ориентированных языков. Python поддерживает все это и многое другое.

5. Динамический. Это один из очень немногих языков с динамической типизацией. Это означает, что вам не нужно объявлять тип данных при написании кода, так как он определяется во время выполнения при объявлении переменных.

Типы алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения в целом делятся на две категории: контролируемые и неконтролируемые. Остановимся подробно на этих двух видах.

1. Контролируемое обучение

Обучение с учителем является наиболее предпочтительным типом, когда речь идет о практических задачах машинного обучения. Он имеет два типа переменных — входные переменные и входные переменные. Алгоритм используется для изучения функции, которая отображает входные данные в выходные данные. Цель здесь состоит в том, чтобы оценить функцию отображения таким образом, чтобы вы или ваша машина могли предсказать выходную переменную на основе входной переменной, предоставленной вам для данного набора данных, это различные типы контролируемого обучения, которые вы должны знать.

Это называется контролируемым обучением, оно работает так же, как учителя контролируют процесс обучения в классе. Здесь набор обучающих данных контролирует обучение алгоритма. У нас есть желаемый результат — алгоритм под контролем набора данных продолжает делать итеративные прогнозы, пока не будет достигнут желаемый уровень производительности.

Этот тип алгоритма можно разделить на две группы: классификацию и регрессию. Алгоритмы классификации — это те, которые используют категорию в качестве выходной переменной. С другой стороны, алгоритмы регрессии — это те, которые имеют реальную ценность в качестве выходной переменной — вес или доллары.

2. Неконтролируемое машинное обучение

В этом типе алгоритма машинного обучения у вас есть входные переменные. Выходные переменные недоступны. Целью неконтролируемого обучения является моделирование распределения данных или структуры данных, чтобы узнать больше о наборе данных. Эти алгоритмы известны как алгоритмы обучения без учителя, потому что они не дают вам желаемых результатов и никто не наблюдает за обучением.

Алгоритмы полностью автономны, и они отвечают как за поиск, так и за представление интересных знаний в наборе данных. Эти алгоритмы далее сгруппированы в задачи ассоциации и кластеризации. Проблемы с кластеризацией — это те, которым присущи группировки данных. С другой стороны, проблемы ассоциации — это те, которые имеют правила, определяющие большие части данных.

Некоторые распространенные алгоритмы машинного обучения в Python

1. Линейная регрессия

Это контролируемый алгоритм машинного обучения в Python. Он предсказывает исход и наблюдает особенности. В зависимости от количества переменных, с которыми он работает — одной или многих — мы можем называть его простой линейной регрессией или множественной линейной регрессией. Это один из самых популярных алгоритмов машинного обучения в Python.

У него простая функция — создание линии путем сопоставления весов с переменными и последующего прогнозирования. Линейная регрессия часто используется для прогнозирования реальных значений, таких как стоимость товаров. Если существует линия, которая оптимально определяет отношение, существующее между независимыми и зависимыми переменными, это линия регрессии. Узнайте больше о линейной регрессии в машинном обучении.

2. Логистическая регрессия

Опять же, это контролируемый алгоритм машинного обучения. Он используется для прогнозирования дискретных значений, таких как истина или ложь, 0 или 1, да или нет. Он работает с независимыми переменными. Логистическая функция используется для оценки, которая дает либо 0, либо 1 на выходе. Хотя он называется регрессионным, этот алгоритм на самом деле является классификационным типом.

3. Машины опорных векторов (SVM)

Это также контролируемый алгоритм обучения. Он относится к классификации алгоритмов с учителем. Он создает линию, которая разделяет разные категории набора данных. Эта линия оптимизируется путем вычисления вектора. Это делается для того, чтобы убедиться, что точки, которые находятся ближе всего в каждом, находятся дальше всего друг от друга. В основном это линейный вектор, но иногда это может быть и что-то еще.

4. Дерево решений

Это снова подпадает под алгоритмы контролируемого машинного обучения. Однако он используется как для регрессии, так и для классификации. Как работает этот алгоритм? Он принимает экземпляр, перемещается по всему дереву и выполняет сравнение функций с использованием условного оператора. Боковой спуск зависит от результата. Этот алгоритм машинного обучения в Python может работать как с непрерывными, так и с категориальными зависимыми переменными.

Читайте: Предпосылки машинного обучения

5. Наивный Байес

Этот метод классификации основан на теореме Байеса. Этот метод классификации содержит предположение между предикторами. Таким образом, наивный байесовский классификатор работает, исходя из предположения, что конкретный признак в классе не имеет никакого отношения ни к какому другому признаку того же класса. Например, фрукт имеет несколько характеристик, которые делают его тем, чем он является.

Согласно наивному байесовскому классификатору, каждая из этих характеристик независимо влияет на вероятность того, что этот фрукт относится к определенному типу. Это справедливо даже в том случае, если функции зависят друг от друга. Его модель довольно проста и отлично работает с большими наборами данных.

Читайте также: Библиотеки машинного обучения, о которых вы должны знать

Заключение

В этом блоге мы узнали о машинном обучении в Python и различных алгоритмах, которые мы можем использовать, чтобы научить наши машины прогнозировать и работать лучше.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Если вы заинтересованы в изучении науки о данных и хотите запачкать руки различными инструментами и библиотеками, ознакомьтесь с программой Executive PG in Data Science.