Como el término implica, el aprendizaje de la máquina implica el entrenamiento de las computadoras, o cualquier otra tecnología, para aprender cualquier cosa dependiendo del conjunto de datos que usted proporcione. Aunque el concepto suena futurista y adelantado a su tiempo, la gente ha creado numerosas aplicaciones para tales tecnologías, y usted puede crear una para usted también. Por ejemplo, hay varias tecnologías de reconocimiento de voz o asistentes virtuales, como Alexa, que usted utiliza. Estas tecnologías resuelven problemas a pedido y responden preguntas, permitiéndote realizar otras tareas y actividades.

Crear tu propio proyecto de aprendizaje automático

La creación de un proyecto de aprendizaje de la máquina no es gran cosa en 2020. Sin embargo, en el futuro, podemos incluso crear bots avanzados que pueden resolver casi cualquier problema que le des. Para crear un proyecto de aprendizaje de máquinas, puedes seguir los siguientes pasos básicos:
– Comprender tu problema
– Preparando los conjuntos de datos
– Elección de la herramienta para organizar el modelo
– Aplicando el algoritmo
– Reduciendo los errores
– Predecir el resultado
A continuación, le ayudaremos a entender cómo organizar proyectos de aprendizaje de máquinas pitón, Git, anaconda, código, y no jupyter. Así que empecemos:

Organizando tu primer proyecto de aprendizaje automático en Python

Paso 1
Para empezar, descargue e instale Python y SciPy. Necesitas instalar las siguientes librerías de SciPy:
– scipy
– NumPy
– matplotlib
– pandas
– sklearn
Paso 2
Después de eso, necesitas usar una herramienta de base de datos como el conjunto de datos de flores IRIS. Ahora, necesitas importar las bibliotecas. Asegúrate de evitar cualquier error. Puedes cargar el conjunto de datos con la ayuda de la máquina de aprendizaje de la UCI.
Paso 3
Tienes que comprobar los datos. Hay varias maneras de hacerlo:
– Comprobar las dimensiones del conjunto de datos
– El pico del conjunto de datos
– Resumen del conjunto de datos
– Salir del conjunto de datos en una clase diferente
Paso 4
Ahora, visualiza los datos trazando cada variable. Esto te da una idea clara sobre los datos que estás usando como entrada.
Paso 5
Después de visualizar los datos y asegurarse de que todo es exacto, hay que calcular la estimación de los datos no vistos. Para ello, es necesario:
– Crear la validación del conjunto de datos
– Arnés de prueba
– Crear varios modelos de prueba
– Seleccione el modelo que funciona mejor que los demás.
Paso 6
Ahora haremos predicciones de nuestro algoritmo para comprobar la exactitud.

Organizando su primer proyecto de aprendizaje de máquinas en Git

Paso 1
Puedes descargar el Git desde el https://git-scm.com/downloads
Paso 2
Crear una cuenta en GitHub
Paso 3
Ahora conecta tu GitHub a tu sistema con la ayuda de una llave SSH. Esto te permitirá insertar el código en la nube de almacenamiento de GitHub.
Paso 4
Crea un nuevo repositorio pulsando la nueva pestaña de tu perfil.
Paso 5
Ahora puedes acceder al repositorio siguiendo el siguiente comando:
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit añade README.md
git commit -m “first commit”.
rama de git -M master
git remote add origin https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origen maestro

Organizando su primer Proyecto de Aprendizaje de la Máquina en Anaconda

Paso 1
Al principio, necesitas descargar la herramienta Anaconda. Es una herramienta gratuita y fácil de usar a la que puedes acceder fácilmente.
Paso 2
Ahora, instale el software de la siguiente manera:
– Abra el archivo de descarga
– Siga las instrucciones del asistente de instalación
– Ahora espera casi 10 minutos, y habrás terminado con el proceso de instalación
Paso 3
Necesitas actualizar la herramienta Anaconda antes de usarla para crear un nuevo proyecto.
Paso 4
Ahora necesitas actualizar las bibliotecas de scikit-learn y SciPy para tu proyecto de aprendizaje automático.
Paso 5
A continuación, es hora de instalar las bibliotecas de Python para su proyecto. Necesitas instalar las siguientes librerías:
– Bibliotecas de aprendizaje Theanodeep
– Las bibliotecas de aprendizaje profundo de TensorFlow
– Bibliotecas de aprendizaje Kerasdeep

Organizando su primer proyecto de aprendizaje de la máquina en NO JupyterNoteBooks

Paso 1
Para empezar a desarrollar un proyecto de aprendizaje de máquinas sin JupyterNoteBook, el primer paso implica registrarse para una cuenta en la Nube de IBM.
El segundo paso…
Ahora, tienes que buscar el aprendizaje de la máquina Watson en la herramienta de búsqueda y hacer clic en el botón de la parte inferior. La herramienta le proporcionará 20 capacidades gratuitas que pueden entrenar, desplegar, evaluar y puntuar su proyecto.
Paso 3
Necesitas crear una clave de IBM Cloud API desde la página de administración de claves de API. Ahora debes copiar y pegar la clave de API en tu portátil.
Paso 4
Crear un espacio de desarrollo para poder almacenar y gestionar los modelos desplegados. Ahora escribirás código Python en el cuaderno.
Paso 5
Ahora se crea un modelo usando el siguiente código en el aprendizaje de la máquina Watson. Copie y pegue el siguiente código y péguelo en el cuaderno.
importa aprender
de sklearn.datasets importar load_irisiris = load_iris()
X = iris.data
Y = iris.objetivo
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Paso 6
Para desplegar un modelo, hay que seguir estos pasos:
– Instale el SDK de Python ejecutando
pip instalar IBM-Watson-machine-learning
– Importar el paquete y el suministro del WML
– Encuentra la identificación de tu espacio de despliegue
– Ahora publicará el modelo que ha creado
– Ahora necesitas usar la identificación del modelo publicado y desplegar tu modelo
Paso 7
Después del despliegue de su modelo, debe comprobar la prueba si el modelo funciona correctamente o no.

Conclusión

Los datos son esenciales para ayudar a su proyecto de aprendizaje de máquinas a aprender de los conjuntos de datos de entrenamiento. La elección de datos precisos le ayudará a tomar una mejor decisión. El aprendizaje automático tiene aplicaciones en numerosas industrias. Puede crear proyectos para el cuidado de la salud, servicios financieros y otras industrias. Los proyectos de aprendizaje automático pueden ayudarle a comprender el patrón y la estructura de sus datos, mejorando sus tareas operativas a través de una decisión informada.