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.
Читайте также:  Руководство по Webflow для новичков

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

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.

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