แมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python: รายการอัลกอริทึมที่คุณต้องเชี่ยวชาญ

ไพทอนคืออะไร?

เป็นภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุประสงค์ที่ พัฒนาขึ้นในปี 1991 โดย Guido van Rossum เป็นเรื่องที่เข้าใจและเรียนรู้มาก Python เป็นที่นิยมในหมู่นักพัฒนาเพราะมันช่วยปรับปรุงความสามารถในการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่และโมดูลของโปรแกรม Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงโต้ตอบระดับสูงที่ช่วยให้มีปฏิสัมพันธ์โดยตรงระหว่างนักพัฒนาและล่าม ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้การเขียนโค้ดเป็นเรื่องง่าย

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ได้รับการเรียนรู้อัตโนมัติและจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปผ่านประสบการณ์ วัตถุประสงค์หลักของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือการสร้างโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการปรับปรุงตนเองโดยอาศัยข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนสำหรับสิ่งเดียวกัน

ML ทำงานร่วมกับเครื่องมือทางสถิติและผลลัพธ์การคาดการณ์ข้อมูล นอกจากนี้ยังมีการเชื่อมโยงกับแบบจำลองการคาดการณ์แบบเบย์และอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล หลังจากได้รับอินพุตจากผู้ใช้แล้ว คอมพิวเตอร์จะใช้อัลกอริธึมในการส่งข้อมูลออก มีแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องหลายตัว รวมถึงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การตรวจจับการฉ้อโกง การแปลอัตโนมัติ การเฝ้าระวังวิดีโอ และอื่นๆ

หากคุณเป็นมือใหม่และสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

การเรียนรู้ของเครื่องและ Python รวมกันได้อย่างไร

Python มีคุณสมบัติหลายอย่างที่ทำให้เหมาะกับการเรียนรู้ของเครื่อง คุณลักษณะเหล่านี้บางส่วนมีการกล่าวถึงด้านล่าง:

1. ง่ายต่อการเขียนโค้ด การเขียนโค้ดใน Python นั้นง่ายเหมือนหนึ่ง สอง และสาม มันง่ายกว่าภาษาอื่นๆ เช่น Java และ C++ มาก

2. บูรณาการ ไม่ต้องใช้เวลามากในการรวมเข้ากับ C, C++ และภาษาโปรแกรมอื่นๆ

3. แบบพกพา เป็นภาษาโปรแกรมอิสระ โปรแกรมเดียวกันที่เขียนโดยใช้ Python สามารถดำเนินการได้บน macOS หรือ Windows ไม่จำเป็นต้องใช้รหัสที่แตกต่างกันเพื่อทำงานบนระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกัน

4. เชิงวัตถุ เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้ OOP แนวคิดเช่นอ็อบเจกต์ คลาส การห่อหุ้ม การสืบทอด และพหุสัณฐาน เป็นเรื่องปกติของภาษาเชิงวัตถุ Python รองรับสิ่งเหล่านี้และอื่น ๆ อีกมากมาย

5. ไดนามิก เป็นหนึ่งในภาษาที่พิมพ์แบบไดนามิกเพียงไม่กี่ภาษา ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องประกาศชนิดข้อมูลขณะเขียนโค้ด เนื่องจากจะตัดสินใจเมื่อรันไทม์เมื่อมีการประกาศตัวแปร

ประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงแบ่งออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ คือ มีการควบคุมดูแลและไม่มีการกำกับดูแล ให้เราพูดถึงรายละเอียดทั้งสองประเภทนี้

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นประเภทที่ต้องการมากที่สุดเมื่อพูดถึงปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้งานได้จริง มันมีตัวแปรสองประเภท - ตัวแปรอินพุตและตัวแปรอินพุต อัลกอริทึมใช้เพื่อเรียนรู้ฟังก์ชันที่จับคู่อินพุตกับเอาต์พุต วัตถุประสงค์คือเพื่อประเมินฟังก์ชันการทำแผนที่ในลักษณะที่คุณหรือเครื่องของคุณสามารถคาดการณ์ตัวแปรเอาต์พุตตามตัวแปรอินพุตที่จัดเตรียมให้คุณสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด ซึ่งเป็นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลประเภทต่างๆ ที่คุณต้องรู้

มันถูกเรียกว่าการเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่งทำงานเหมือนกับวิธีที่ครูดูแลกระบวนการเรียนรู้ในชั้นเรียน ที่นี่ชุดข้อมูลการฝึกอบรมควบคุมการเรียนรู้ของอัลกอริทึม เรามีผลลัพธ์ที่ต้องการ – อัลกอริทึมภายใต้การดูแลของชุดข้อมูลยังคงทำการทำนายซ้ำๆ จนกว่าจะบรรลุระดับประสิทธิภาพที่ต้องการ

อัลกอริธึมประเภทนี้สามารถแยกได้อีกเป็นสองกลุ่ม - การจำแนกและการถดถอย อัลกอริธึมการจำแนกประเภทคืออัลกอริธึมที่มีหมวดหมู่เป็นตัวแปรเอาต์พุต ในทางกลับกัน อัลกอริธึมการถดถอยคืออัลกอริธึมที่มีค่าจริงเป็นตัวแปรเอาต์พุต – น้ำหนักหรือดอลลาร์

2. แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแล

ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทนี้ คุณมีตัวแปรอินพุต ไม่มีตัวแปรเอาต์พุต วัตถุประสงค์ของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการสร้างแบบจำลองการกระจายข้อมูลหรือโครงสร้างข้อมูลเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูล อัลกอริธึมเหล่านี้เรียกว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล - เนื่องจากไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการและไม่มีใครดูแลการเรียนรู้

อัลกอริธึมทำงานด้วยตัวเองโดยสมบูรณ์ และมีหน้าที่รับผิดชอบในการค้นหาและนำเสนอการเรียนรู้ที่น่าสนใจในชุดข้อมูล อัลกอริธึมเหล่านี้ถูกจัดกลุ่มเพิ่มเติมในปัญหาการเชื่อมโยงและการจัดกลุ่ม ปัญหาการจัดกลุ่มคือปัญหาที่มีการจัดกลุ่มโดยธรรมชาติในข้อมูลที่กำหนด ในทางกลับกัน ปัญหาความสัมพันธ์คือปัญหาที่มีกฎเกณฑ์ที่กำหนดข้อมูลส่วนใหญ่

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปใน Python

1. การถดถอยเชิงเส้น

นี่คืออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลใน Python มันทำนายผลลัพธ์และสังเกตคุณสมบัติ ขึ้นอยู่กับจำนวนของตัวแปรที่ทำงานบน - หนึ่งหรือหลายตัว - เราสามารถอ้างถึงเป็นการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายหรือการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ เป็นหนึ่งในอัลกอริทึม ML ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดใน Python

มันมีฟังก์ชั่นง่ายๆ – การสร้างเส้นโดยใส่น้ำหนักเทียบกับตัวแปรแล้วทำการทำนาย การถดถอยเชิงเส้นมักใช้เพื่อคาดการณ์มูลค่าที่แท้จริง เช่น ต้นทุนของสินค้า หากมีเส้นที่กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามอย่างเหมาะสม นั่นคือเส้นการถดถอย เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการถดถอยเชิงเส้นในการเรียนรู้ของเครื่อง

2. การถดถอยโลจิสติก

นี่เป็นอัลกอริธึม ML ที่มีการควบคุมดูแล ใช้ในการทำนายค่าที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น จริงหรือเท็จ 0 หรือ 1 และใช่หรือไม่ใช่ มันทำงานบนตัวแปรอิสระ ฟังก์ชันลอจิสติกส์ใช้สำหรับการประมาณค่าที่ให้ 0 หรือ 1 เป็นเอาต์พุต แม้ว่าจะตั้งชื่อว่าการถดถอย แต่จริงๆ แล้วอัลกอริธึมนี้เป็นประเภทการจำแนกประเภท

3. รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM)

นี่เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เป็นการจัดประเภทอัลกอริทึมภายใต้การดูแล มันสร้างบรรทัดที่แยกหมวดหมู่ต่าง ๆ ของชุดข้อมูล บรรทัดนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยการคำนวณเวกเตอร์ ทำเพื่อให้แน่ใจว่าจุดที่ใกล้เคียงที่สุดในแต่ละจุดอยู่ห่างจากกันมากที่สุด ส่วนใหญ่เป็นเวกเตอร์เชิงเส้น แต่บางครั้ง มันก็เป็นอย่างอื่นได้เช่นกัน

4. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

สิ่งนี้อยู่ภายใต้อัลกอริธึม ML ที่ได้รับการดูแลอีกครั้ง อย่างไรก็ตาม ใช้สำหรับทั้งการถดถอยและการจำแนกประเภท อัลกอริทึมนี้ทำงานอย่างไร ใช้ตัวอย่าง นำทางต้นไม้ทั้งหมด และเก็บการเปรียบเทียบคุณลักษณะโดยใช้คำสั่งแบบมีเงื่อนไข ด้านข้างลงมาขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ อัลกอริธึม ML นี้ใน Python สามารถทำงานกับตัวแปรตามแบบต่อเนื่องและแบบแบ่งหมวดหมู่

อ่าน: ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้ของเครื่อง

5. อ่าวไร้เดียงสา

วิธีการจำแนกประเภทนี้ใช้ทฤษฎีบทของเบย์ วิธีการจำแนกประเภทนี้ถือเป็นสมมติฐานระหว่างตัวทำนาย ดังนั้นตัวแยกประเภท Naive Bayes ทำงานบนสมมติฐานที่ว่าคุณลักษณะเฉพาะในชั้นเรียนไม่มีความสัมพันธ์ใดๆ กับคุณลักษณะอื่นๆ ของชั้นเรียนเดียวกัน ตัวอย่างเช่น ผลไม้มีลักษณะหลายอย่างที่ทำให้มันเป็นอย่างนั้น

ตามตัวแยกประเภท Naive Bayes แต่ละลักษณะเหล่านี้จะมีส่วนสนับสนุนอย่างอิสระต่อความน่าจะเป็นที่ผลไม้นั้นเป็นผลไม้บางประเภท สิ่งนี้ถือเป็นจริงแม้ว่าคุณลักษณะต่างๆ จะขึ้นอยู่กับกันและกัน โมเดลนี้ค่อนข้างเรียบง่ายและใช้งานได้ดีกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

อ่านเพิ่มเติม: ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณควรรู้

บทสรุป

ในบล็อกนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงใน Python และอัลกอริธึมต่างๆ ที่เราสามารถใช้ฝึกเครื่องจักรของเราให้คาดการณ์และทำงานได้ดีขึ้น

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและต้องการทำให้เครื่องมือและไลบรารีต่างๆ สกปรก ให้ตรวจสอบโปรแกรม Executive PG ใน Data Science