Jak sugeruje ten termin, uczenie się maszynowe polega na szkoleniu komputerów lub innych technologii, aby nauczyć się wszystkiego w zależności od dostarczonego zestawu danych. Podczas gdy koncepcja ta brzmi futurystycznie i wyprzedza swoje czasy, ludzie stworzyli wiele aplikacji dla takich technologii, a Ty możesz stworzyć je również dla siebie. Na przykład, istnieją różne technologie rozpoznawania mowy lub wirtualnych asystentów, takich jak Alexa, których używasz. Technologie te rozwiązują problemy na polecenie i odpowiadają na pytania, co pozwala na wykonywanie różnych innych zadań i czynności.

Tworzenie własnego projektu nauki maszynowej

Stworzenie projektu uczenia się maszynowego w 2020 r. to nic wielkiego. Jednak w przyszłości możemy nawet stworzyć zaawansowane boty, które rozwiążą niemal każdy problem, jaki mu dasz. Aby stworzyć projekt nauki maszynowej, możesz wykonać poniższe podstawowe kroki:
– Zrozumieć swój problem
– Przygotowywanie zbiorów danych
– Wybór narzędzia do zorganizowania modelu
– Stosowanie algorytmu
– Redukcja błędów
– Przewidywanie wyniku
Poniżej, pomożemy Ci zrozumieć jak zorganizować projekty nauki maszynowej python, Git, anakonda, kod i nie jupyter. Więc zaczynajmy:

Zorganizowanie twojego pierwszego projektu nauki maszynowej w Pythonie

Etap 1
Na początek, pobierz i zainstaluj Pythona i SciPy. Musisz zainstalować następujące biblioteki SciPy:
– scipy
– NumPy
– matplotlib
– pand
– sklearn
Etap 2
Następnie należy skorzystać z narzędzia bazodanowego, takiego jak IRIS flowers dataset. Teraz należy zaimportować biblioteki. Upewnij się, że nie ma żadnych błędów. Zbiór danych można wczytać za pomocą programu UCI machine learning depozytariusz.
Krok 3
Musisz sprawdzić te dane. Są różne sposoby, by to zrobić:
– Sprawdzić wymiary zbioru danych
– Szczyt zbioru danych
– Podsumowanie zestawu danych
– Podział zbioru danych na inną klasę
Etap 4
Teraz zwizualizuj dane poprzez wykreślenie każdej zmiennej. Daje to jasny pogląd na dane, których używasz jako danych wejściowych.
Krok 5
Po zwizualizowaniu danych i upewnieniu się, że wszystko jest dokładne, należy obliczyć oszacowanie niewidocznych danych. W tym celu musisz:
– Stworzyć walidację zbioru danych
– Uprząż testowa
– Tworzenie różnych modeli testowych
– Wybierz model, który działa lepiej niż inne.
Krok 6
Teraz zrobimy prognozy z naszego algorytmu, aby sprawdzić dokładność.

Zorganizowanie pierwszego projektu nauki maszynowej w Git

Etap 1
Git można pobrać ze strony https://git-scm.com/downloads.
Etap 2
Załóż konto na GitHubie
Etap 3
Teraz połącz swój GitHub z systemem za pomocą klucza SSH. Pozwoli to na umieszczenie kodu w pamięci masowej GitHuba w chmurze.
Krok 4
Utwórz nowe repozytorium, klikając na nową kartę w swoim profilu.
Krok 5
Teraz możesz uzyskać dostęp do repozytorium, wykonując poniższe polecenie:
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit dodać README.md
git commit -m “first commit.”
git branch -M master
git remote add origin https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origin master

Organizowanie pierwszego projektu nauki maszynowej w Anacondzie

Etap 1
Na początku musisz pobrać narzędzie Anaconda. Jest to bezpłatne i przyjazne dla użytkownika narzędzie, do którego możesz mieć łatwy dostęp.
Krok 2
Teraz należy zainstalować oprogramowanie w następujący sposób:
– Otwórz plik do pobrania
– Postępuj zgodnie z instrukcjami kreatora instalacji
– Teraz poczekaj prawie 10 minut, a zakończysz proces instalacji.
Etap 3
Musisz zaktualizować narzędzie Anaconda przed użyciem go do stworzenia nowego projektu.
Krok 4
Teraz musisz zaktualizować biblioteki scikit-learn i SciPy dla swojego projektu nauki maszynowej.
Krok 5
Następnie, czas zainstalować biblioteki Pythona dla swojego projektu. Musisz zainstalować następujące biblioteki:
– Biblioteki Theanodeep learning libraries
– TensorFlow biblioteki do nauki głębokiej
– Kerasdeep learning libraries

Zorganizowanie pierwszego projektu nauki maszynowej w książce NO JupyterNoteBooks

Etap 1
Aby rozpocząć pracę nad projektem nauki maszynowej z NO JupyterNoteBook, pierwszym krokiem jest rejestracja konta w IBM Cloud.
Krok 2
Teraz musisz wyszukać w wyszukiwarce naukę maszynową Watsona i kliknąć przycisk na dole. Narzędzie to zapewni Ci 20 darmowych możliwości, które pozwolą Ci trenować, wdrażać, oceniać i punktować Twój projekt.
Krok 3
Musisz utworzyć klucz API IBM Cloud na stronie zarządzania kluczami API. Teraz powinieneś skopiować i wkleić klucz API do swojego notebooka.
Krok 4
Stwórz przestrzeń roboczą, aby móc przechowywać i zarządzać wdrożonymi modelami. Teraz będziesz pisał kod Pythona w notesie.
Krok 5
Teraz tworzysz model, używając następującego kodu w nauce maszynowej Watsona. Skopiuj i wklej poniższy kod i wklej go do notatnika.
import nauczy się
z pliku sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
X = iris.data
Y = irys.cel
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Etap 6
Aby wdrożyć model, należy wykonać następujące kroki:
– Zainstaluj pakiet SDK Pythona, uruchamiając
instalacja instalacji IBM-Watson-machine-learning
– Import pakietu i dostawa WML
– Znajdź identyfikator swojej przestrzeni do rozmieszczania
– Teraz opublikujesz model, który stworzyłeś
– Teraz musisz użyć ID opublikowanego modelu i wdrożyć swój model
Krok 7
Po wdrożeniu modelu należy sprawdzić, czy działa on prawidłowo, czy też nie.

Wniosek

Dane są niezbędne, aby pomóc projektowi nauki maszynowej uczyć się na podstawie zestawów danych szkoleniowych. Wybór dokładnych danych pomoże Ci w podjęciu lepszych decyzji. Nauka maszynowa ma zastosowanie w wielu branżach. Możesz tworzyć projekty dla służby zdrowia, usług finansowych i innych branż. Projekty uczenia maszynowego mogą pomóc Ci w zrozumieniu wzorca i struktury Twoich danych, poprawiając Twoje zadania operacyjne poprzez podejmowanie świadomych decyzji.