Comme le terme l’indique, l’apprentissage machine consiste à former des ordinateurs, ou toute autre technologie d’ailleurs, à apprendre quoi que ce soit en fonction de l’ensemble de données que vous fournissez. Bien que le concept semble futuriste et en avance sur son temps, les gens ont créé de nombreuses applications pour ces technologies, et vous pouvez en créer une pour vous-même aussi. Par exemple, vous pouvez utiliser diverses technologies de reconnaissance vocale ou des assistants virtuels, comme Alexa. Ces technologies permettent de résoudre des problèmes sur commande et de répondre à des questions, ce qui vous permet d’effectuer diverses autres tâches et activités.

Créer votre propre projet d’apprentissage sur machine

Créer un projet d’apprentissage machine n’est pas un problème en 2020. Cependant, à l’avenir, nous pourrons même créer des robots avancés qui pourront résoudre à peu près tous les problèmes que vous leur donnerez. Pour créer un projet d’apprentissage machine, vous pouvez suivre les étapes de base ci-dessous :
– Comprendre votre problème
– Préparation des ensembles de données
– Choisir l’outil pour organiser le modèle
– Application de l’algorithme
– Réduire les erreurs
– Prévoir le résultat
Ci-dessous, nous vous aiderons à comprendre comment organiser des projets d’apprentissage machine : python, Git, anaconda, code, et pas de jupyter. Alors, commençons :

Organiser votre premier projet d’apprentissage machine en Python

Étape 1
Pour commencer, téléchargez et installez Python et SciPy. Vous devez installer les bibliothèques SciPy suivantes :
– scipy
– NumPy
– matplotlib
– pandas
– sklearn
Étape 2
Ensuite, vous devez utiliser un outil de base de données tel que l’ensemble de données IRIS sur les fleurs. Maintenant, vous devez importer les bibliothèques. Veillez à éviter toute erreur. Vous pouvez charger l’ensemble de données avec l’aide du dépositaire d’apprentissage machine de l’UCI.
Étape 3
Vous devez vérifier les données. Il y a plusieurs façons de le faire :
– Vérifier les dimensions de l’ensemble de données
– Le pic de l’ensemble des données
– Résumé de l’ensemble des données
– Répartition de l’ensemble de données dans une classe différente
Étape 4
Maintenant, visualisez les données en traçant chaque variable. Cela vous donne une idée précise des données que vous utilisez comme données d’entrée.
Étape 5
Après avoir visualisé les données et vous être assuré que tout est exact, vous devez calculer l’estimation des données invisibles. Pour cela, vous devez :
– Créer la validation de l’ensemble des données
– Harnais de test
– Créer divers modèles de tests
– Choisissez le modèle qui fonctionne le mieux.
Étape 6
Nous allons maintenant faire des prédictions à partir de notre algorithme pour en vérifier la précision.

Organiser votre premier projet d’apprentissage machine à Git

Étape 1
Vous pouvez télécharger le Git sur le site https://git-scm.com/downloads
Étape 2
Créer un compte sur GitHub
Étape 3
Reliez maintenant votre GitHub à votre système à l’aide d’une clé SSH. Cela vous permettra d’insérer du code dans le stockage en nuage de GitHub.
Étape 4
Créez un nouveau dépôt en cliquant sur le nouvel onglet de votre profil.
Étape 5
Vous pouvez maintenant accéder au dépôt en suivant la commande ci-dessous :
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit add README.md
git commit -m “premier commit”.
git branch -M master
git remote add origin https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origin master

Organiser votre premier projet d’apprentissage machine à Anaconda

Étape 1
Dans un premier temps, vous devez télécharger l’outil Anaconda. Il s’agit d’un outil gratuit et convivial auquel vous pouvez accéder facilement.
Deuxième étape
Maintenant, installez le logiciel en suivant la méthode suivante :
– Ouvrez le fichier de téléchargement
– Suivez les instructions de l’assistant d’installation
– Attendez maintenant pendant près de 10 minutes, et vous en aurez fini avec le processus d’installation
Étape 3
Vous devez mettre à jour l’outil Anaconda avant de l’utiliser pour créer un nouveau projet.
Étape 4
Vous devez maintenant mettre à jour les bibliothèques Scikit-learn et SciPy pour votre projet d’apprentissage sur machine.
Étape 5
Ensuite, il est temps d’installer les bibliothèques Python pour votre projet. Vous devez installer les bibliothèques suivantes :
– Les bibliothèques d’apprentissage Theanodeep
– Bibliothèques d’apprentissage approfondi TensorFlow
– Bibliothèques d’apprentissage Kerasdeep

Organiser votre premier projet d’apprentissage machine dans NO JupyterNoteBooks

Étape 1
Pour commencer à développer un projet d’apprentissage machine avec NO JupyterNoteBook, la première étape consiste à s’inscrire pour obtenir un compte IBM Cloud.
Deuxième étape
Maintenant, vous devez rechercher l’apprentissage sur machine Watson dans l’outil de recherche et cliquer sur le bouton en bas. L’outil vous fournira 20 capacités gratuites qui peuvent former, déployer, évaluer et noter votre projet.
Étape 3
Vous devez créer une clé API IBM Cloud à partir de la page de gestion des clés API. Vous devez maintenant copier et coller la clé API dans votre ordinateur portable.
Étape 4
Créez un espace de développement pour pouvoir stocker et gérer les modèles déployés. Vous allez maintenant écrire du code Python dans le carnet.
Étape 5
Maintenant, vous créez un modèle en utilisant le code suivant dans l’apprentissage de la machine Watson. Copiez et collez le code ci-dessous et collez-le dans le carnet.
importations apprendre
à partir de sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Étape 6
Pour déployer un modèle, vous devez suivre les étapes suivantes :
– Installez le SDK Python en exécutant
pip installer IBM-Watson-machine-apprentissage
– Importer le paquet et la fourniture du WML
– Trouvez l’identifiant de votre espace de déploiement
– Vous allez maintenant publier le modèle que vous avez créé
– Vous devez maintenant utiliser l’ID du modèle publié et déployer votre modèle
Étape 7
Après le déploiement de votre modèle, vous devez vérifier si le modèle fonctionne correctement ou non.

Conclusion

Les données sont essentielles pour aider votre projet d’apprentissage machine à tirer parti des ensembles de données de formation. Le choix de données précises vous aidera à prendre de meilleures décisions. L’apprentissage machine a des applications dans de nombreuses industries. Vous pouvez créer des projets pour les soins de santé, les services financiers et d’autres secteurs. Les projets d’apprentissage automatique peuvent vous aider à comprendre le schéma et la structure de vos données, améliorant ainsi vos tâches opérationnelles grâce à une décision éclairée.