Введение в машинное обучение Python с PyCaret

Введение в машинное обучение Python с PyCaret Изучение

Python и машинное обучение — две распространенные темы как среди опытных, так и среди начинающих разработчиков. PyCaret — это относительно новая библиотека Python, которая прекрасно сочетает в себе две темы. За последние пару десятилетий произошел бум данных. Активность пользователей быстро растет вместе с Интернетом, ежедневно создавая огромное количество информации. Этот бум называют «большими данными», и это означает, что специалистам по данным нужен способ учиться на всей этой полезной информации, не увязая в ней.

Специалистам по обработке и анализу данных в современных условиях требуется более быстрый и менее сложный метод для экспериментов с данными. Это основная причина, по которой машинное обучение сегодня так активно используется учеными, занимающимися данными. Давайте рассмотрим атрибуты PyCaret и то, как вы можете использовать его для машинного обучения с помощью Python!

Обзор машинного обучения

Машинное обучение использует статистические функции и алгоритмы, которые позволяют моделям делать определенные прогнозы и решения. Машинное обучение использует алгоритмы для организации данных, изучения этих данных и использования этих знаний для принятия разумных решений и классификаций без прямого участия разработчика. Это цель моделей машинного обучения: оптимизировать компьютеры для выполнения задач без необходимости взаимодействия с человеком или специального программирования. Эта практика оптимизирует функциональность и общую эффективность компьютера.

Анализ данных и подготовка данных, например, становятся намного более управляемыми, когда компьютер выполняет основную работу. Если оставить в стороне все научно-фантастические отсылки, машинное обучение — это буквально практика предоставления функционирующего «мозга» нашим компьютерам, чтобы они могли имитировать то, как мы растем и учимся.

Машинное обучение в основном используется специалистами по данным для подготовки и анализа большого количества данных. Это позволяет специалисту по обработке и анализу данных получать ключевую информацию за долю времени, которое потребовалось бы для оценки всех этих данных вручную. Машинное обучение позволяет компьютеру учиться и адаптироваться на основе этого постоянного потока данных без нашей помощи. Существует три основных типа машинного обучения :

  • Неконтролируемое обучение :
    • Включает кластеризацию (сегментацию рынка) и [обнаружение аномалий]
    • Помогает обнаружить скрытые тенденции и структуры в наших данных
  • Обучение под наблюдением :
    • Создает прогностические модели на основе обучающего набора данных (исходный набор данных)
    • Включает регрессию и классификацию
  • Обучение с подкреплением :
    • Направлен на создание интеллекта в системе, чтобы она могла взаимодействовать с окружающей средой (например, беспилотные автомобили).
    • Не поддерживается PyCaret
    • Поддерживается библиотеками Python, такими как Tensorforce и Keras-RL.

Модели машинного обучения можно научить находить решения с использованием шаблонов данных для решения проблем, которые слишком сложны для того, чтобы люди могли разработать алгоритм. Вы можете поблагодарить алгоритмы машинного обучения, если вы испытали любой из этих моментов:

  • LinkedIn точно знает, кого предложить в качестве потенциальной связи
  • Музыкальные сервисы знают, какая новая музыка вам понравится
  • Услуги GPS, способные точно прогнозировать трафик
  • Поисковая система, знающая, какие веб-сайты наиболее релевантны вашему вопросу
Читайте также:  Что такое цикл маршрутизации и как избежать цикла маршрутизации?

Что такое PyCaret?

PyCaret — одна из нескольких библиотек Python, созданных для машинного обучения. (К другим относятся NumPy, Keras и Pandas. Именно эта обширная коллекция библиотек и модулей сделала Python фаворитом среди специалистов по данным. PyCaret был вдохновлен популярным пакетом Caret для R и присоединяется к другим известным модулям Python. Caret это аббревиатура, расшифровывающаяся как » Классификация и регрессия «.дождь. Аббревиатура относится к способности обеих библиотек автоматизировать конвейеры машинного обучения для задач классификации и регрессии. PyCaret поставляется с набором модулей, содержащих различные функции для конкретных задач машинного обучения. Набор данных, содержащий проблему классификации, в основном будет использовать модуль классификации. Существуют также модули PyCaret для неконтролируемого обучения, включая обнаружение аномалий, кластеризацию и обработку естественного языка.

Каждый модуль содержит определенные алгоритмы для каждой особенности машинного обучения, но при этом распознает универсально используемые функции. Например, create_modelфункция будет обучать и оценивать модели во всех модулях PyCaret. PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и минимальным кодом. «Низкий код» означает автоматизацию определенных аспектов процесса разработки, что снижает зависимость от обычного процесса ручного кодирования. Модули с низким кодом облегчают участие в задачах машинного обучения тем, кто не имеет специальной подготовки. Благодаря платформам с низким кодом неопытные сотрудники могут взять на себя больше ответственности и контроля над проектами и получить требуемые результаты. Даже если вы опытный разработчик, вы можете использовать инструменты с минимальным кодом, чтобы добиться большего за гораздо меньшее время.

PyCaret также стремится обойти некоторые утомительные процессы машинного обучения с помощью автоматизации. Некоторые средства автоматизации PyCaret, которые можно выполнить с помощью простой команды, включают:

  • Анализ и сравнение стандартных моделей
  • Автоматическая настройка гиперпараметров модели
  • Преобразование данных (преобразование необработанных наборов данных в пригодные для использования форматы)
  • Выбор модели
  • Учебные модели
  • Регистрация эксперимента

PyCaret — это оболочка Python, построенная на других библиотеках и платформах машинного обучения, таких как Scikit-learn, LightGBM, Catboost и XGBoost. Поскольку PyCaret безупречно работает с существующими модулями и программами, вам не придется долго учиться. Это также означает, что вы можете переносить работу, выполненную с помощью PyCaret, между несколькими платформами и библиотеками. Кроме того, единый API PyCaret упрощает процесс обучения и делает общение еще более удобным.

Читайте также:  Как применить проверку Props в ReactJS?

Зачем использовать PyCaret для машинного обучения?

Этот вопрос не требует слишком большого анализа. Почему бы вам не заменить сотни строк кода несколькими? Если машинное обучение уже считается чемпионом по спринту в мире науки о данных, то PyCaret может еще больше ускорить создание проектов машинного обучения. Это не только быстрее, но и проще. PyCaret делает огромный шаг вперед, делая возможности машинного обучения для работы с большими данными более доступными.

PyCaret был разработан с расчетом на «гражданского специалиста по данным». PyCaret упрощает процесс машинного обучения, так что любой, кто не является высококвалифицированным специалистом по данным, может справиться со сложными аналитическими задачами. Из-за растущей зависимости от машинного обучения во многих отраслях квалифицированные специалисты по данным становятся все более дефицитными, поскольку их поглощают конкурирующие компании. Но с такими инструментами, как PyCaret, бизнес-аналитикам больше не нужно полагаться на небольшое экспертное сообщество для получения необходимого прогнозного анализа.

Если вы новичок и хотите заняться машинным обучением, это, безусловно, отличная новость. Если вы опытный специалист по данным, то это по-прежнему отличная новость. Возможность нанимать из большего числа людей, умеющих работать с наборами данных, повысит вашу продуктивность как руководителя группы. Сделать передовые технические навыки и опыт доступными для всех — это то, что объединяет нас в Educative и PyCaret.

Очевидно, что PyCaret может выполнять основные функции науки о данных, такие как визуализация данных, а также алгоритмы и модели машинного обучения. Но что конкретно вы можете сделать с PyCaret сегодня? Как и во многих библиотеках Python, существует множество интересных проектов, которые ждут своих участников. Например, взгляните на проекты FIFA Player Market Value Predictions и Wine Quality Dataset на GitHub. После небольшой практики вы сможете приступить к таким проектам, чтобы усовершенствовать свои навыки машинного обучения PyCaret и Python!

Если вы начинающий специалист по данным и хотите оставить свой след, соревнования Kaggle — отличное место для начала. Kaggle проводит обширную коллекцию соревнований по машинному обучению с разнообразными темами и наборами данных для работы. Независимо от того, где вы находитесь в своем путешествии по машинному обучению, Kaggle проводит соревнование, которое отлично подходит для вашего набора навыков! Проверка точности вашей модели в таблице лидеров — это удобный способ сравнить свои способности к машинному обучению со своими коллегами. Достижение вершины этой конкурентной таблицы лидеров также является отличным шансом заработать некоторые права хвастовства среди сообщества машинного обучения и науки о данных.

Заключение

Машинное обучение является сложным по своей природе, поэтому приятно работать с библиотекой Python, предназначенной для расширения области знаний для большего числа людей. Хотите попробовать PyCaret? Скачать PyCaret так же просто, как ввести команду pip install pycaret [full].

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector