Zoals de term impliceert, gaat het bij het leren van machines om het trainen van computers, of om welke andere technologie dan ook, om iets te leren, afhankelijk van de dataset die u aanlevert. Hoewel het concept futuristisch klinkt en zijn tijd vooruit is, hebben mensen tal van toepassingen voor dergelijke technologieën gecreëerd, en je kunt er ook een voor jezelf creëren. Er zijn bijvoorbeeld verschillende spraakherkenningstechnologieën of virtuele assistenten, zoals Alexa, die u gebruikt. Deze technologieën lossen problemen op met betrekking tot commando’s en beantwoorden vragen, waardoor u verschillende andere taken en activiteiten kunt uitvoeren.

Het creëren van uw eigen machineleerproject

Het creëren van een machinaal leerproject is in 2020 niet zo’n groot probleem. Maar in de toekomst kunnen we zelfs geavanceerde bots maken die zo’n beetje elk probleem kunnen oplossen. Om een machinaal leerproject te maken, kunt u de onderstaande basisstappen volgen:
– Begrijp je probleem
– Voorbereiding van de datasets
– Het kiezen van het gereedschap voor het organiseren van het model
– Het toepassen van het algoritme
– Vermindering van de fouten
– Voorspellen van het resultaat
Hieronder zullen we u helpen om te begrijpen hoe u machine leren projecten python, Git, anaconda, code, en geen jupyter te organiseren. Dus laten we beginnen:

Het organiseren van uw eerste Machine Learning Project in Python

Stap 1
Om te beginnen kunt u Python en SciPy downloaden en installeren. U moet de volgende SciPy-bibliotheken installeren:
– SciPy
– NumPy
– matplotlib
– panda’s
– sklearn
Stap 2
Daarna moet u gebruik maken van een databasetool zoals de IRIS-bloemendataset. Nu moet u de bibliotheken importeren. Zorg ervoor dat u geen fouten maakt. U kunt de dataset laden met behulp van de UCI machine learning depositary.
Stap 3
Je moet de gegevens controleren. Er zijn verschillende manieren om dat te doen:
– Controleer de afmetingen van de dataset
– De piek van de dataset
– Samenvatting van de gegevensreeks
– Uitbreken van de dataset in een andere klasse
Stap 4
Visualiseer nu de gegevens door elke variabele te plotten. Dit geeft u een duidelijk beeld van de gegevens die u gebruikt als input.
Stap 5
Na het visualiseren van de gegevens en ervoor zorgen dat alles accuraat is, moet u de schatting van de ongeziene gegevens berekenen. Daarvoor moet je wel:
– De validatie van de dataset maken
– Testspanner
– Creëer verschillende testmodellen
– Kies het model dat beter werkt dan andere.
Stap 6
Nu zullen we voorspellingen doen uit ons algoritme om de nauwkeurigheid te controleren.

Het organiseren van uw eerste Machine Learning Project in Git

Stap 1
U kunt de Git downloaden van de https://git-scm.com/downloads
Stap 2
Maak een account aan op GitHub
Stap 3
Verbind nu uw GitHub met uw systeem met behulp van een SSH-sleutel. Dit stelt u in staat om code in te voeren in de cloud-opslag van GitHub.
Stap 4
Maak een nieuw archief aan door op het nieuwe tabblad van uw profiel te klikken.
Stap 5
Nu kunt u toegang krijgen tot het archief door het onderstaande commando te volgen:
echo “# PyTorch-computer-visie” >> README.md
gitinitgit README.md toevoegen
git commit -m “eerste commit.”
git tak -M master
git remote toevoegen oorsprong https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origin master

Het organiseren van uw eerste Machine Learning Project in Anaconda

Stap 1
In het begin moet u de Anaconda-tool downloaden. Dit is een gratis en gebruiksvriendelijke tool die u gemakkelijk kunt gebruiken.
Stap 2
Installeer de software nu op de volgende manier:
– Open het downloadbestand
– Volg de instructies van de installatiewizard
– Wacht nu bijna 10 minuten, en u bent klaar met het installatieproces…
Stap 3
U moet de Anaconda-tool updaten voordat u deze kunt gebruiken om een nieuw project te maken.
Stap 4
Nu moet u de scikit-learn en SciPy bibliotheken updaten voor uw machine leerproject.
Stap 5
Vervolgens is het tijd om Python-bibliotheken te installeren voor uw project. U moet de volgende bibliotheken installeren:
– Theanodeepleerbibliotheken
– TensorFlow dieptestudiebibliotheken
– Kerasdeepse leerbibliotheken

Het organiseren van uw eerste Machine Learning Project in NO JupyterNoteBooks

Stap 1
Om te beginnen met het ontwikkelen van een machine leerproject met NO JupyterNoteBook, is de eerste stap het registreren voor een IBM Cloud account.
Stap 2
Nu moet u zoeken naar Watson machinaal leren in de zoekfunctie en op de knop onderaan klikken. De Tool biedt u 20 vrije capaciteiten die uw project kunnen trainen, inzetten, evalueren en scoren.
Stap 3
U moet een IBM Cloud API-sleutel aanmaken vanaf de API-sleutelbeheerpagina. Nu moet u de API-sleutel kopiëren en in uw notebook plakken.
Stap 4
Creëer een ontwikkelruimte zodat u de ingezette modellen kunt opslaan en beheren. Nu schrijft u de Python-code in het notitieboekje.
Stap 5
Nu maakt u een model met behulp van de volgende code in de Watson machine learning. Kopieer en plak de onderstaande code en plak deze in het notitieboek.
importeren leren
uit sklearn.datasets load_irisiris = load_iris() importeren
X = iris.data
Y = iris.target
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit (X, Y)
Stap 6
Om een model in te zetten, moet u deze stappen volgen:
– Installeer de Python SDK door
pijp installeren IBM-Watson-machine-leren
– Importeer het pakket en de levering van de WML
– Vind de ID van uw inzetruimte
– Nu zal je het model dat je gemaakt hebt publiceren
– Nu moet u het ID van het gepubliceerde model gebruiken en uw model inzetten.
Stap 7
Na de inzet van uw model dient u te controleren of het model goed werkt of niet.

Conclusie

Data is essentieel om uw machine leerproject te helpen leren van trainingsdatasets. Het kiezen van nauwkeurige gegevens zal u helpen bij het maken van een beter besluitvormingsproces. Machine-leren heeft toepassingen in tal van industrieën. U kunt projecten creëren voor de gezondheidszorg, financiële diensten en andere industrieën. Machine learning-projecten kunnen u helpen het patroon en de structuur van uw gegevens te begrijpen en uw operationele taken te verbeteren door middel van een weloverwogen beslissing.