Come il termine implica, l’apprendimento automatico comporta l’addestramento dei computer, o di qualsiasi altra tecnologia, ad apprendere qualsiasi cosa a seconda del set di dati che si fornisce. Anche se il concetto sembra futuristico e in anticipo sui tempi, la gente ha creato numerose applicazioni per tali tecnologie, ed è possibile crearne una anche per se stessi. Per esempio, ci sono varie tecnologie di riconoscimento vocale o assistenti virtuali, come Alexa, che si utilizzano. Queste tecnologie risolvono i problemi a comando e rispondono alle domande, consentendo di svolgere vari altri compiti e attività.
Creare il proprio progetto di apprendimento automatico
Creare un progetto di machine learning non è un grosso problema nel 2020. Tuttavia, in futuro, possiamo anche creare dei bot avanzati in grado di risolvere praticamente qualsiasi problema. Per creare un progetto di machine learning, potete seguire i seguenti passi fondamentali:
– Capire il vostro problema
– Preparazione dei set di dati
– Scelta dello strumento per l’organizzazione del modello
– Applicazione dell’algoritmo
– Riduzione degli errori
– Prevedere il risultato
Di seguito, vi aiuteremo a capire come organizzare progetti di machine learning python, Git, anaconda, codice e no jupyter. Quindi, cominciamo:
Organizzare il vostro primo progetto di Machine Learning in Python
Passo 1
Per iniziare, scaricare e installare Python e SciPy. È necessario installare le seguenti librerie SciPy:
– scipy
– NumPy
– matplotlib
– panda
– sklearn
Passo 2
Dopodiché, è necessario utilizzare uno strumento di database come il dataset di fiori IRIS. Ora, è necessario importare le librerie. Assicuratevi di evitare errori. È possibile caricare il dataset con l’aiuto del depositario di machine learning UCI.
Passo 3
È necessario controllare i dati. Ci sono vari modi per farlo:
– Controllare le dimensioni del set di dati
– Il picco del set di dati
– Riepilogo del set di dati
– Uscire dal set di dati in un’altra classe
Passo 4
Ora, visualizzare i dati tracciando ogni variabile. Questo vi dà un’idea chiara dei dati che state usando come input.
Passo 5
Dopo aver visualizzato i dati ed essersi assicurati che tutto sia accurato, è necessario calcolare la stima dei dati non visti. Per questo, è necessario:
– Creare la validazione del set di dati
– Imbracatura di prova
– Creare vari modelli di test
– Selezionare il modello che funziona meglio di altri.
Passo 6
Ora faremo delle previsioni con il nostro algoritmo per verificarne l’accuratezza.
Organizzare il vostro primo progetto di Machine Learning a Git
Passo 1
Potete scaricare il Git dal sito https://git-scm.com/downloads
Passo 2
Crea un account su GitHub
Passo 3
Ora collegate il vostro GitHub al vostro sistema con l’aiuto di una chiave SSH. Questo ti permetterà di inserire il codice nel cloud storage di GitHub.
Passo 4
Create un nuovo repository cliccando sulla nuova scheda del vostro profilo.
Passo 5
Ora è possibile accedere al repository seguendo il seguente comando:
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit aggiungere README.md
git commit -m “first commit”.
git ramo -M master
git remote add origin https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origine master
Organizzare il tuo primo progetto di Machine Learning ad Anaconda
Passo 1
All’inizio è necessario scaricare lo strumento Anaconda. Si tratta di uno strumento gratuito e di facile utilizzo a cui si può accedere facilmente.
Passo 2
Ora, installare il software con il seguente metodo:
– Aprire il file di download
– Seguire le istruzioni della procedura guidata di installazione
– Ora aspettate per quasi 10 minuti e avete finito con il processo di installazione
Passo 3
È necessario aggiornare lo strumento Anaconda prima di utilizzarlo per creare un nuovo progetto.
Passo 4
Ora è necessario aggiornare le librerie scikit-learn e SciPy per il vostro progetto di machine learning.
Passo 5
A seguire, è il momento di installare le librerie Python per il vostro progetto. È necessario installare le seguenti librerie:
– Librerie di apprendimento Theanodeep
– Librerie di apprendimento profondo TensorFlow
– Biblioteche di apprendimento Kerasdeep
Organizzare il tuo primo progetto di Machine Learning in NO JupyterNoteBooks
Passo 1
Per iniziare a sviluppare un progetto di machine learning con NO JupyterNoteBook, il primo passo è la registrazione per un account IBM Cloud.
Passo 2
Ora, è necessario cercare Watson machine learning nello strumento di ricerca e fare clic sul pulsante in basso. Lo strumento vi fornirà 20 capacità gratuite che possono formare, distribuire, valutare e dare un punteggio al vostro progetto.
Passo 3
È necessario creare una chiave API IBM Cloud dalla pagina di gestione delle chiavi API. Ora è necessario copiare e incollare la chiave API nel notebook.
Passo 4
Creare uno spazio di sviluppo in modo da poter memorizzare e gestire i modelli distribuiti. Ora scriverai il codice Python nel notebook.
Passo 5
Ora si crea un modello utilizzando il seguente codice nel machine learning Watson. Copiare e incollare il codice sottostante e incollarlo nel notebook.
Imparare le importazioni
da sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
clf = sklearn.neighbors.kNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Passo 6
Per implementare un modello, è necessario seguire questi passi:
– Installare l’SDK Python eseguendo
pip installare IBM-Watson-macchina di apprendimento
– Importare il pacchetto e la fornitura del WML
– Trova l’ID del tuo spazio di distribuzione
– Ora pubblicherete il modello che avete creato
– Ora è necessario utilizzare l’ID del modello pubblicato e distribuire il modello
Passo 7
Dopo l’implementazione del modello, è necessario controllare il test se il modello funziona correttamente o meno.
Conclusione
I dati sono essenziali per aiutare il vostro progetto di machine learning ad imparare da set di dati di formazione. La scelta di dati precisi vi aiuterà a migliorare il processo decisionale. Il machine learning ha applicazioni in numerosi settori industriali. Potete creare progetti per la sanità, i servizi finanziari e altri settori. I progetti di machine learning possono aiutarvi a comprendere il modello e la struttura dei vostri dati, migliorando i vostri compiti operativi attraverso una decisione informata.