Strojno učenje revolucioniralo je način na koji pristupamo rel='noopener' target='_blank'>Pitonsa svojim bogatim ekosustavom knjižnica i alata postao je de facto jezik za implementaciju algoritama strojnog učenja. Bilo da ste novi u tom području ili želite proširiti svoje vještine, ključno je razumijevanje osnova strojnog učenja i kako ih primijeniti pomoću Pythona.

U ovom sveobuhvatnom vodiču zadubit ćemo se u temeljne koncepte strojnog učenja, istražiti ključne algoritme i naučiti kako ih implementirati pomoću popularnih Python biblioteka kao što su NumPy Pandas Matplotlib i Scikit-Learn. Na kraju ćete znati

Sadržaj

• Zašto Python za strojno učenje?
• Postavljanje Python okruženja za strojno učenje
• 1. Instalirajte Python
• 2. Instalirajte alate za upravljanje paketima
• 3. Postavljanje virtualnih okruženja (nije obavezno, ali se preporučuje)
• 4. Instalirajte osnovne Python biblioteke za strojno učenje
• Ključni koncepti strojnog učenja
• Implementacija vašeg prvog modela strojnog učenja
• Sljedeći koraci i resursi

Zašto Python za strojno učenje?

Python se pojavio kao preferirani jezik za strojno učenje (ML) iz nekoliko uvjerljivih razloga:

1. Jednostavnost korištenja i čitljivost: Pythonova sintaksa je jasna i koncizna i nalikuje pseudo-kodu što ga čini lakim za učenje i razumijevanje. Ova čitljivost smanjuje kognitivno opterećenje pri pisanju i održavanju ML koda, posebno važnog u složenim algoritmima.
2. Bogati ekosustav knjižnica: Python se može pohvaliti širokim nizom biblioteka i okvira posebno skrojenih za ML i podatkovnu znanost. Biblioteke kao što su NumPy Pandas Matplotlib i Scikit-Learn pružaju učinkovite alate za vizualizaciju numeričkih operacija manipulacije podacima i neprimjetnu implementaciju ML algoritama.
3. Podrška zajednice i popularnost: Python uživa široko prihvaćanje u zajednicama znanosti o podacima i ML-u. Njegova popularnost znači da postoji opsežna podrška zajednice, obilje resursa (upute, forumi, knjižnice) i aktivan razvoj koji osigurava brzi napredak i kontinuirano poboljšanje.
4. Fleksibilnost i svestranost: Raznovrsnost Pythona omogućuje inženjerima ML-a rad u različitim domenama od predobrade podataka do implementacije modela u proizvodnji. Dobro se integrira s drugim jezicima i platformama olakšavajući besprijekornu integraciju u postojeće sustave.
5. Vrhunski alati i okviri: Python služi kao temelj za vodeće ML okvire kao što su TensorFlow PyTorch i scikit-learn koji nude snažne mogućnosti za dubinsko učenje neuronskih mreža i tradicionalnih ML modela. Ovi okviri iskorištavaju prednosti Pythona u jednostavnosti i učinkovitosti.
6. Obrazovni resursi: Mnoge obrazovne ustanove i internetske platforme nude tečajeve i resurse u Pythonu za ML i znanost o podacima, čineći ga dostupnim početnicima i profesionalcima za učenje i ovladavanje konceptima i tehnikama ML-a.

Postavljanje Python okruženja za strojno učenje

1. Instalirajte Python

• Preuzmite Python : Idi na python.org i preuzmite najnoviju verziju Pythona (trenutno Python 3.x).
• Montaža : Slijedite upute za instalaciju za svoj operativni sustav (Windows macOS ili Linux). Svakako označite opciju za dodavanje Pythona u PATH tijekom instalacije.

2. Instalirajte alate za upravljanje paketima

• pip : Instalator Python paketapipdolazi u paketu s Python instalacijama od verzije 3.4 nadalje. Neophodan je za instaliranje i upravljanje Python paketima.

3. Postavljanje virtualnih okruženja (nije obavezno, ali se preporučuje)

• montaža : Instalirajte virtualenv koristeći pip

pip instaliraj virtualenv

• stvoriti virtualno okruženje

virtualenv venv

• Aktiviraj virtualno okruženje:

venvScriptsactivate

4. Instalirajte osnovne Python biblioteke za strojno učenje

• NumPy : Učinkovite numeričke operacije na velikim nizovima i matricama.

pip instaliraj numpy

• Pande : Manipulacija i analiza podataka.

pip instaliraj pande

• Matplotlib : Knjižnica za vizualizaciju podataka.

pip instaliraj matplotlib

• Scikit-Learn : Jednostavni i učinkoviti alati za rudarenje i analizu podataka.

pip instaliraj scikit-learn

Ključni koncepti strojnog učenja

1. Nadzirano učenje : Modeli obuke s označenim podacima za predviđanje ishoda.
   • Primjeri: Predviđanje cijena kuća klasificiranje e-pošte kao spama ili ne.
2. Učenje bez nadzora : Pronalaženje uzoraka i struktura u neoznačenim podacima.
   • Primjeri: otkrivanje anomalija segmentacije kupaca.
3. Mjerila evaluacije : Kako izmjeriti izvedbu svojih modela:
   • Regresija: Srednja kvadratna pogreška (MSE) R-kvadrat.
   • Klasifikacija: Točnost Preciznost Prisjećanje F1-rezultat.

Implementacija vašeg prvog modela strojnog učenja

Uronimo u jednostavan primjer pomoću poznatog skupa podataka o perunikama za klasifikaciju cvjetova irisa na temelju njihovih značajki.

# Import necessary libraries import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # Load the dataset url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' names = ['sepal-length' 'sepal-width' 'petal-length' 'petal-width' 'class'] dataset = pd.read_csv(url names=names) # Split dataset into features and target variable X = dataset.iloc[: :-1] y = dataset.iloc[: -1] # Split dataset into training set and test set X_train X_test y_train y_test = train_test_split(X y test_size=0.3 random_state=42) # Initialize the model model = LogisticRegression() # Train the model model.fit(X_train y_train) # Predict the response for test dataset y_pred = model.predict(X_test) # Evaluate accuracy print('Accuracy:' accuracy_score(y_test y_pred)) 

Sljedeći koraci i resursi

• Praksa : Eksperimentirajte s različitim skupovima podataka i modelima kako biste stekli praktično iskustvo.
• Online tečajevi : Platforme poput Coursera edX i Udemy nude izvrsne tečajeve o strojnom učenju s Pythonom.
• knjige : Toplo se preporučuje 'Praktično strojno učenje sa Scikit-Learn Keras i TensorFlow' Auréliena Gérona.
• Zajednica

Zaključak

čestitamo! Napravili ste svoje prve korake u uzbudljivi svijet strojnog učenja pomoću Pythona. Savladavanjem osnova i stalnim istraživanjem novih tehnika i skupova podataka, otključat ćete potencijal za rješavanje problema iz stvarnog svijeta i inovacije uz strojno učenje. Prihvatite putovanje učenja i ostanite znatiželjni!