Введение
Вы новичок в мире машинного обучения и хотите узнать, как использовать возможности Python для понимания ваших данных? Не смотрите дальше! В этом руководстве для начинающих мы познакомим вас с основами машинного обучения, предоставим обзор популярных библиотек Python и даже покажем несколько простых примеров кода для начала работы. Давайте погрузимся!
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы или решения на основе данных. Эти алгоритмы не программируются явно для конкретных задач, а предназначены для повышения их производительности с течением времени по мере того, как они подвергаются воздействию большего количества данных. К основным типам машинного обучения относятся:
- Контролируемое обучение
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
Популярные библиотеки Python для машинного обучения
Python — универсальный и широко используемый язык программирования, что делает его идеальным выбором для новичков в машинном обучении. Некоторые из самых популярных библиотек Python для машинного обучения включают в себя:
- Scikit-learn: библиотека для интеллектуального анализа и анализа данных, предлагающая широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии и кластеризации.
- TensorFlow. Библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для задач машинного и глубокого обучения.
- Keras: высокоуровневый API нейронных сетей, работающий поверх TensorFlow, упрощающий создание и обучение моделей глубокого обучения.
- Pandas: библиотека для обработки и анализа данных, предоставляющая структуры данных, такие как DataFrames, для простой обработки больших наборов данных.
- NumPy: библиотека для числовых вычислений на Python, предлагающая поддержку массивов, матриц и математических функций.
Начало работы с Scikit-learn
Чтобы начать наше путешествие по машинному обучению, давайте начнем с простого примера, используя scikit-learn. Мы создадим модель линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье на основе заданных характеристик.
Сначала устанавливаем необходимые библиотеки:
pip install scikit-learn pandas numpy
Теперь давайте импортируем необходимые библиотеки и загрузим набор данных Boston Housing:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Load the dataset
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Create and train the linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions using the testing set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: {:.2f}".format(mse))
Этот код демонстрирует базовый рабочий процесс машинного обучения: загрузка набора данных, разделение его на наборы для обучения и тестирования, создание и обучение модели и оценка ее производительности.
Заключение
В этом руководстве для начинающих мы познакомили вас с миром машинного обучения с помощью Python, рассмотрели популярные библиотеки и предоставили простой пример использования scikit-learn. Продолжая изучать машинное обучение, вы столкнетесь со многими более продвинутыми методами и алгоритмами. Но помните, прочная основа в основах проложит путь к вашему будущему успеху. Приятного обучения!
- Документация по Scikit-learn, Документация по TensorFlow, Документация по Keras, Документация по Pandas, Документация NumPy
