Wie der Begriff schon andeutet, geht es beim maschinellen Lernen darum, Computer oder jede andere Technologie so zu trainieren, dass sie in Abhängigkeit von dem von Ihnen bereitgestellten Datensatz etwas lernen. Während das Konzept futuristisch und seiner Zeit voraus klingt, haben Menschen zahlreiche Anwendungen für solche Technologien geschaffen, und auch Sie können eine für sich selbst erstellen. Zum Beispiel gibt es verschiedene Spracherkennungstechnologien oder virtuelle Assistenten wie Alexa, die Sie verwenden. Diese Technologien lösen Probleme auf Kommando, beantworten Fragen und ermöglichen es Ihnen, verschiedene andere Aufgaben und Aktivitäten auszuführen.

Erstellen eines eigenen Machine-Learning-Projekts

Das Erstellen eines Machine-Learning-Projekts ist im Jahr 2020 keine große Sache. In der Zukunft können wir jedoch sogar fortschrittliche Bots erstellen, die so ziemlich jedes Problem lösen können, das Sie ihnen geben. Um ein maschinelles Lernprojekt zu erstellen, können Sie die folgenden grundlegenden Schritte befolgen:
– Verstehen Ihres Problems
– Vorbereiten der Datensätze
– Auswählen des Tools für die Organisation des Modells
– Anwenden des Algorithmus
– Reduzieren der Fehler
– Vorhersage des Ergebnisses
Im Folgenden werden wir Ihnen helfen zu verstehen, wie man Projekte für maschinelles Lernen mit Python, Git, Anaconda, Code und ohne Jupyter organisiert. Lassen Sie uns also loslegen:

Organisieren Ihres ersten Machine-Learning-Projekts in Python

Schritt 1
Für den Anfang laden Sie Python und SciPy herunter und installieren Sie es. Sie müssen die folgenden SciPy-Bibliotheken installieren:
– Scipy
– NumPy
– matplotlib
– Pandas
– sklearn
Schritt 2
Danach müssen Sie ein Datenbanktool wie z.B. den IRIS-Blumendatensatz verwenden. Nun müssen Sie die Bibliotheken importieren. Achten Sie darauf, dass keine Fehler auftreten. Sie können den Datensatz mit Hilfe des UCI machine learning depositary laden.
Schritt 3
Sie müssen die Daten überprüfen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun:
– Überprüfen Sie die Dimensionen des Datensatzes
– Die Spitze des Datensatzes
– Zusammenfassung des Datensatzes
– Ausbrechen des Datensatzes in eine andere Klasse
Schritt 4
Visualisieren Sie nun die Daten, indem Sie jede Variable grafisch darstellen. Dadurch erhalten Sie eine klare Vorstellung von den Daten, die Sie als Eingabe verwenden.
Schritt 5
Nachdem Sie die Daten visualisiert und sichergestellt haben, dass alles korrekt ist, müssen Sie die Schätzung der ungesehenen Daten berechnen. Dazu müssen Sie:
– Erstellen Sie die Validierung des Datensatzes
– Test-Kabelbaum
– Erstellen Sie verschiedene Testmodelle
– Wählen Sie das Modell aus, das besser funktioniert als andere.
Schritt 6
Jetzt werden wir Vorhersagen aus unserem Algorithmus machen, um die Genauigkeit zu überprüfen.

Organisieren Ihres ersten Machine Learning-Projekts in Git

Schritt 1
Sie können Git von der Seite https://git-scm.com/downloads herunterladen.
Schritt 2
Erstellen Sie ein Konto auf GitHub
Schritt 3
Verbinden Sie nun Ihr GitHub mit Hilfe eines SSH-Schlüssels mit Ihrem System. Dadurch können Sie Code in den Cloud-Speicher von GitHub einfügen.
Schritt 4
Erstellen Sie ein neues Repository, indem Sie in Ihrem Profil auf den Reiter “Neu” klicken.
Schritt 5
Nun können Sie auf das Repository zugreifen, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit add README.md
git commit -m “erste Übergabe”.
git branch -M master
git remote add origin https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origin master

Organisieren Ihres ersten Machine-Learning-Projekts in Anaconda

Schritt 1
Als erstes müssen Sie das Tool Anaconda herunterladen. Dies ist ein kostenloses und benutzerfreundliches Tool, auf das Sie leicht zugreifen können.
Schritt 2
Installieren Sie nun die Software mit der folgenden Methode:
– Öffnen Sie die Download-Datei
– Folgen Sie den Anweisungen des Installationsassistenten
– Warten Sie nun knapp 10 Minuten, dann ist der Installationsvorgang abgeschlossen
Schritt 3
Sie müssen das Anaconda-Tool aktualisieren, bevor Sie es zum Erstellen eines neuen Projekts verwenden können.
Schritt 4
Nun müssen Sie die scikit-learn und SciPy Bibliotheken für Ihr Machine Learning Projekt aktualisieren.
Schritt 5
Als nächstes ist es an der Zeit, die Python-Bibliotheken für Ihr Projekt zu installieren. Sie müssen die folgenden Bibliotheken installieren:
– Theanodeep-Learning-Bibliotheken
– TensorFlow-Bibliotheken für tiefes Lernen
– Kerasdeep-Learning-Bibliotheken

Organisieren Ihres ersten Machine Learning Projekts in NO JupyterNoteBooks

Schritt 1
Um mit der Entwicklung eines Machine-Learning-Projekts mit NO JupyterNoteBook zu beginnen, müssen Sie sich im ersten Schritt für ein IBM Cloud-Konto registrieren.
Schritt 2
Nun müssen Sie im Suchtool nach Watson Machine Learning suchen und unten auf die Schaltfläche klicken. Das Tool stellt Ihnen 20 freie Kapazitäten zur Verfügung, mit denen Sie Ihr Projekt trainieren, einsetzen, auswerten und bewerten können.
Schritt 3
Sie müssen einen IBM Cloud API-Schlüssel auf der Seite für die Verwaltung von API-Schlüsseln erstellen. Nun sollten Sie den API-Schlüssel kopieren und in Ihr Notizbuch einfügen.
Schritt 4
Erstellen Sie einen Entwicklungsbereich, damit Sie die bereitgestellten Modelle speichern und verwalten können. Nun schreiben Sie Python-Code in das Notebook.
Schritt 5
Nun erstellen Sie ein Modell, indem Sie den folgenden Code im Watson Machine Learning verwenden. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in das Notizbuch ein.
importiert lernen
from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Schritt 6
Um ein Modell einzusetzen, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:
– Installieren Sie das Python-SDK, indem Sie
pip install IBM-Watson-machine-learning
– Importieren Sie das Paket und liefern Sie die WML
– Finden Sie die ID Ihres Bereitstellungsraums
– Nun veröffentlichen Sie das von Ihnen erstellte Modell
– Nun müssen Sie die ID des veröffentlichten Modells verwenden und Ihr Modell bereitstellen
Schritt 7
Nach dem Deployment Ihres Modells müssen Sie den Test überprüfen, ob das Modell ordnungsgemäß läuft oder nicht.

Fazit

Daten sind wichtig, damit Ihr Projekt für maschinelles Lernen aus Trainingsdatensätzen lernen kann. Die Auswahl genauer Daten hilft Ihnen, eine bessere Entscheidungsfindung zu treffen. Maschinelles Lernen hat Anwendungen in zahlreichen Branchen. Sie können Projekte für das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und andere Branchen erstellen. Projekte für maschinelles Lernen können Ihnen helfen, das Muster und die Struktur Ihrer Daten zu verstehen und Ihre betrieblichen Aufgaben durch eine fundierte Entscheidung zu verbessern.