Как следует из этого термина, машинное обучение включает в себя обучение компьютеров или любой другой технологии в этой области, чтобы научиться чему-либо, в зависимости от набора данных, который вы предоставляете. Хотя концепция звучит футуристично и опережает свое время, люди создали множество приложений для таких технологий, и вы можете создать одно из них и для себя. Например, есть различные технологии распознавания речи или виртуальные помощники, такие как Alexa, которые вы используете. Эти технологии решают проблемы по команде и отвечают на вопросы, позволяя вам выполнять различные другие задачи и действия.

Создание собственного обучающего проекта на машине

Создание проекта машинного обучения в 2020 году не является большой проблемой. Однако в будущем мы даже сможем создавать продвинутые боты, которые смогут решить практически любую задачу. Чтобы создать обучающий проект на машине, вы можете выполнить следующие основные шаги:
– Понимание вашей проблемы
– Подготовка наборов данных
– Выбор инструмента для организации модели
– Применение алгоритма
– Уменьшение ошибок
– Прогнозирование результата
Ниже мы поможем вам понять, как организовать машинные обучающие проекты python, Git, анаконда, код и не джупитер. Так что давайте начнем:

Организуем ваш первый проект по машинному обучению в Питоне.

Шаг 1
Для начала скачайте и установите Python и SciPy. Вам нужно установить следующие библиотеки SciPy:
– SciPy
– NumPy
– matplotlib
– панды
– sklearn
Шаг 2
После этого вам нужно использовать инструмент базы данных, такой как набор данных IRIS цветов. Теперь вам нужно импортировать библиотеки. Убедитесь, что не было ошибок. Вы можете загрузить набор данных с помощью депозитария машинного обучения UCI.
Шаг 3
Вам нужно проверить данные. Есть различные способы сделать это:
– Проверить размеры массива данных
– Пик набора данных
– Краткое изложение набора данных
– Разбейте набор данных на другой класс.
Шаг 4
Теперь визуализируйте данные, рисуя каждую переменную. Это даст вам четкое представление о данных, которые вы используете в качестве входных.
Шаг 5
После визуализации данных и удостоверившись, что все точно, необходимо рассчитать оценку невидимых данных. Для этого нужно:
– Создать валидацию набора данных
– Тестовый жгут
– Создание различных моделей тестирования
– Выберите модель, которая работает лучше других.
Шаг 6
Теперь мы будем делать прогнозы из нашего алгоритма для проверки точности.

Организация вашего первого обучающего проекта в Git’е.

Шаг 1
Вы можете скачать Git с сайта https://git-scm.com/downloads.
Шаг 2
Создайте учётную запись на GitHub
Шаг 3
Теперь подключите GitHub к вашей системе с помощью ключа SSH. Это позволит вам вставить код в облачное хранилище GitHub.
Шаг 4
Создайте новое хранилище, перейдя на новую вкладку вашего профиля.
Шаг 5
Теперь вы можете получить доступ к репозиторию, выполнив следующую команду:
echo “# PyTorch-computer-vision” >> README.md
gitinitgit добавляет README.md
git-комммит -m “первый коммит”.
git-ветка -M master
git-удаленное добавление происхождения https://github.com/rachellea/pytorch-computer-vision.git
мастер нажимать на клавиши

Организация вашего первого проекта по машинному обучению в Анаконде.

Шаг 1
Сначала нужно скачать инструмент Anaconda. Это бесплатный и удобный инструмент, к которому вы можете легко получить доступ.
Шаг 2
Теперь установите программное обеспечение следующим образом:
– Открыть файл для скачивания
– Следуйте инструкциям мастера установки
– Теперь подождите почти 10 минут, и вы закончите процесс установки.
Шаг 3
Вам необходимо обновить инструмент Anaconda, прежде чем использовать его для создания нового проекта.
Шаг 4
Теперь вам нужно обновить библиотеки scikit-learn и SciPy для вашего проекта машинного обучения.
Шаг 5
Далее, пришло время установить библиотеки Python для вашего проекта. Вам необходимо установить следующие библиотеки:
– Библиотеки обучения Theanodeep
– Библиотеки глубокого изучения TensorFlow
– учебные библиотеки Kerasdeep

Организация вашего первого обучающего проекта с помощью машинного оборудования в НЕТ JupyterNoteBooks.

Шаг 1
Чтобы начать разработку проекта машинного обучения с НЕТ JupyterNoteBook, первым шагом является регистрация аккаунта в IBM Cloud.
Шаг 2
Теперь вам нужно искать в поисковом инструменте машинное обучение Watson и нажать на кнопку внизу. Инструмент предоставит вам 20 бесплатных возможностей, которые позволят обучать, развертывать, оценивать и оценивать ваш проект.
Шаг 3
Необходимо создать ключ IBM Cloud API со страницы управления ключами API. Теперь необходимо скопировать и вставить ключ API в ноутбук.
Шаг 4
Создайте пространство для разработки, чтобы вы могли хранить и управлять развернутыми моделями. Теперь вы будете писать код Python в ноутбуке.
Шаг 5
Теперь вы создаёте модель, используя следующий код в машинном обучении Watson. Скопируйте и вставьте приведенный ниже код и вставьте его в ноутбук.
импорт учиться
из наборов данных sklearn.datasets импортировать load_irisiris = load_iris()
X = радужная оболочка
Y = диафрагма. цель
clf = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X, Y)
Шаг 6
Чтобы развернуть модель, нужно выполнить следующие шаги:
– Установите SDK Python, запустив
установка трубопроводов IBM-Watson-машина обучения
– Импорт пакета и поставки WML
– Найдите идентификатор вашего места развертывания
– Теперь вы опубликуете созданную вами модель
– Теперь вам нужно использовать ID опубликованной модели и развернуть вашу модель.
Шаг 7
После установки модели необходимо проверить, работает ли она должным образом.

Заключение

Данные необходимы для того, чтобы помочь вашему машинному учебному проекту учиться на основе учебных наборов данных. Выбор точных данных поможет вам улучшить процесс принятия решений. Обучение работе на станках применяется во многих отраслях промышленности. Вы можете создавать проекты для здравоохранения, финансовых услуг и других отраслей. Проекты по машинному обучению помогут вам понять закономерности и структуру данных, а также усовершенствовать рабочие задачи благодаря принятию обоснованных решений.