Como o termo implica, a aprendizagem de máquinas envolve a formação de computadores, ou qualquer outra tecnologia para o efeito, para aprender qualquer coisa, dependendo do conjunto de dados fornecido. Embora o conceito soe futurista e à frente do seu tempo, as pessoas criaram numerosas aplicações para tais tecnologias, e também se pode criar uma para si próprio. Por exemplo, existem várias tecnologias de reconhecimento da fala ou assistentes virtuais, tais como o Alexa, que utiliza. Estas tecnologias resolvem problemas sob comando e respondem a perguntas, permitindo-lhe realizar várias outras tarefas e actividades.

Criar o seu próprio projecto de aprendizagem de máquinas

A criação de um projecto de aprendizagem por máquinas não é um grande negócio em 2020. No entanto, no futuro, podemos até criar bots avançados que podem resolver praticamente qualquer problema que lhe seja dado. Para criar um projecto de aprendizagem de máquinas, pode seguir os passos básicos abaixo:
– Compreender o seu problema
– Preparação dos Datasets
– Escolha da ferramenta para organizar o modelo
– Aplicação do Algoritmo
– Reduzir os erros
– Previsão do resultado
Abaixo, vamos ajudá-lo a compreender como organizar projectos de aprendizagem de máquinas python, Git, anaconda, código, e nenhum jupyter. Portanto, vamos começar:

Organizar o seu primeiro projecto de aprendizagem de máquinas em Python

Passo 1
Para começar, descarregar e instalar Python e SciPy. É necessário instalar as seguintes bibliotecas SciPy:
– scipy
– NumPy
– matplotlib
– pandas
– sklearn
Passo 2
Depois disso, é necessário utilizar uma ferramenta de base de dados como o conjunto de dados de flores IRIS. Agora, é necessário importar as bibliotecas. Certifique-se de evitar quaisquer erros. Pode carregar o conjunto de dados com a ajuda do depositário de aprendizagem da máquina UCI.
Passo 3
É necessário verificar os dados. Há várias maneiras de o fazer:
– Verificar as dimensões do conjunto de dados
– O pico do conjunto de dados
– Resumo do conjunto de dados
– Divida o conjunto de dados numa classe diferente
Passo 4
Agora, visualize os dados, traçando cada variável. Isto dá-lhe uma ideia clara sobre os dados que está a utilizar como entrada.
Passo 5
Depois de visualizar os dados e certificar-se de que tudo está correcto, é necessário calcular a estimativa dos dados invisíveis. Para isso, é necessário:
– Criar a validação do conjunto de dados
– Arnês de teste
– Criar vários modelos de teste
– Seleccionar o modelo que está a funcionar melhor do que outros.
Passo 6
Agora vamos fazer previsões a partir do nosso algoritmo para verificar a exactidão.

Organizando o seu primeiro projecto de aprendizagem de máquinas em Git

Passo 1
Pode descarregar o Git a partir do site https://git-scm.com/downloads
Passo 2
Criar uma conta no GitHub
Etapa 3
Agora ligue o seu GitHub ao seu sistema com a ajuda de uma chave SSH. Isto permitir-lhe-á inserir o código no armazenamento em nuvem do GitHub.
Passo 4
Crie um novo repositório carregando no novo separador do seu perfil.
Passo 5
Agora pode aceder ao repositório, seguindo o comando abaixo:
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit adicionar README.md
git commit -m “first commit”.
git branch -M master
git remoto adicionar origem https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
git push -u origin master

Organizando o seu primeiro Projecto de Aprendizagem Automática no Anaconda

Passo 1
No início, é necessário descarregar a ferramenta Anaconda. Esta é uma ferramenta gratuita e de fácil utilização, à qual pode aceder facilmente.
Passo 2
Agora, instale o software através do seguinte método:
– Abra o ficheiro de download
– Siga as instruções do assistente de instalação
– Agora aguarde quase 10 minutos, e o processo de instalação está concluído
Etapa 3
É necessário actualizar a ferramenta Anaconda antes de a utilizar para criar um novo projecto.
Passo 4
Agora precisa de actualizar as bibliotecas scikit-learn e SciPy para o seu projecto de aprendizagem de máquinas.
Passo 5
A seguir, é tempo de instalar bibliotecas Python para o seu projecto. Necessita de instalar as seguintes bibliotecas:
– bibliotecas de aprendizagem Theanodeep
– Bibliotecas de aprendizagem profunda TensorFlow
– Bibliotecas de aprendizagem Kerasdeep

Organizando o seu primeiro projecto de aprendizagem automática em NO JupyterNoteBooks

Passo 1
Para começar a desenvolver um projecto de aprendizagem de máquinas com NO JupyterNoteBook, o primeiro passo envolve o registo de uma conta IBM Cloud.
Passo 2
Agora, precisa de procurar a aprendizagem da máquina Watson na ferramenta de pesquisa e clicar no botão no fundo. A Ferramenta fornecer-lhe-á 20 capacidades livres que podem treinar, implementar, avaliar, e pontuar o seu projecto.
Passo 3
É necessário criar uma chave API IBM Cloud a partir da página de gestão de chaves API. Agora deve copiar e colar a chave API no seu bloco de notas.
Passo 4
Criar um espaço de desenvolvimento para que possa armazenar e gerir os modelos implantados. Agora irá escrever o código Python no bloco de notas.
Passo 5
Agora cria um modelo utilizando o seguinte código na aprendizagem da máquina Watson. Copie e cole o código abaixo e cole-o no bloco de notas.
importar aprender
de sklearn.datasets importar load_irisiris = load_iris()
X = íris.data
Y = iris.target
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Passo 6
Para implementar um modelo, é necessário seguir estes passos:
– Instalar o Python SDK executando
pip instalar IBM-Watson-machine-learning
– Importar o pacote e fornecimento da WML
– Encontre o ID do seu espaço de implantação
– Agora vai publicar o modelo que criou
– Agora precisa de usar o ID do modelo publicado e implantar o seu modelo
Passo 7
Após a implantação do seu modelo, é necessário verificar o teste se o modelo está a funcionar correctamente ou não.

Conclusão

Os dados são essenciais para ajudar o seu projecto de aprendizagem de máquinas a aprender a partir de conjuntos de dados de formação. A escolha de dados precisos ajudá-lo-á a fazer um melhor processo de tomada de decisão. A aprendizagem de máquinas tem aplicações em numerosas indústrias. Pode criar projectos para os cuidados de saúde, serviços financeiros e outras indústrias. Os projectos de aprendizagem automática podem ajudá-lo a compreender o padrão e a estrutura dos seus dados, melhorando as suas tarefas operacionais através de uma decisão informada.