Игорь Загальский

Аннотация. Машинное обучение (МО) стало важной областью в эпоху принятия решений на основе данных, и Python является одним из самых популярных языков программирования, используемых для разработки моделей МО. В этой статье рассматриваются основы машинного обучения с использованием Python и его библиотек, таких как NumPy, Matplotlib, Plotly и Scikit-Learn, включая предварительную обработку и визуализацию данных, выбор модели и оценку.

Ключевые слова: Python; машинное обучение; числовой; Матплотлиб; сюжетно; Scikit-Learn; предварительная обработка данных; выбор модели; оценка

Введение

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, которая стала важным инструментом для анализа данных и прогнозирования. Он включает в себя разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных без явного программирования. Python — популярный язык программирования для машинного обучения из-за его простоты и наличия мощных библиотек, таких как NumPy, Matplotlib, Plotly и Scikit-Learn.

NumPy — это библиотека Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также ряд математических функций для работы с этими массивами. Это делает NumPy основным инструментом для обработки и подготовки данных в проектах машинного обучения.

Matplotlib и Plotly — это библиотеки Python, используемые для визуализации данных. Они позволяют пользователям создавать широкий спектр графиков, диаграмм и графиков, что делает их важным инструментом для создания привлекательных и информативных визуализаций в ML.

Scikit-Learn — это популярная библиотека Python для машинного обучения, которая предоставляет ряд инструментов для анализа данных, классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности. Он также обеспечивает поддержку предварительной обработки данных, выбора модели и оценки.

Методы

Предварительная обработка данных — важный этап машинного обучения, который включает в себя очистку, преобразование и подготовку данных для анализа. Это включает в себя ряд методов, таких как очистка данных, выбор признаков и уменьшение размерности. NumPy — мощная библиотека для обработки и подготовки данных, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также ряд математических функций для работы с этими массивами.

Выбор модели включает в себя выбор наилучшего алгоритма или модели для использования в конкретной задаче. Это включает в себя тестирование и сравнение различных алгоритмов и моделей с использованием ряда показателей производительности, таких как точность, достоверность, полнота и оценка F1. Scikit-Learn предоставляет ряд инструментов для выбора модели, включая перекрестную проверку и настройку гиперпараметров. Он также предлагает согласованный API, который позволяет легко переключаться между различными моделями и алгоритмами. Можно начать с простых моделей, таких как линейная регрессия и деревья решений, и постепенно переходить к более сложным моделям, таким как нейронные сети и машины опорных векторов.

Оценка включает измерение производительности модели на тестовом наборе данных. Это включает в себя сравнение прогнозируемого результата модели с фактическим результатом с использованием ряда показателей производительности. Scikit-Learn также предоставляет множество инструментов для оценки моделей, включая отчеты о классификации, матрицы путаницы и кривые ROC.

Результаты

Используя Python и вышеупомянутые библиотеки, мы можем разрабатывать мощные модели машинного обучения для широкого круга задач, от распознавания изображений и обработки естественного языка до обнаружения мошенничества и профилактического обслуживания. Эти модели могут трансформировать отрасли и улучшить жизнь людей, что делает машинное обучение интересной и эффективной областью для работы.

Сотрудничество и постоянное обучение также важны в этой быстро развивающейся области. Делясь своими знаниями и опытом, а также работая с другими программистами и специалистами по данным, мы можем создать более динамичное и разнообразное сообщество, которое будет способствовать инновациям и прогрессу в области машинного обучения.

Заключение

Таким образом, машинное обучение — это надежное решение, которое можно использовать для решения широкого круга реальных проблем. Опираясь на основы программирования Python и используя такие библиотеки, как NumPy, Matplotlib, Plotly и Scikit-Learn, начинающие программисты могут начать свой путь в области машинного обучения и внести свой вклад в разработку инновационных решений.

Ссылки:

ВандерПлас, Дж. (2016). Справочник Python по науке о данных: основные инструменты для работы с данными. О'Рейли Медиа, Инк.

Жерон, А. (2017). Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем. О'Рейли Медиа, Инк.

МакКинни, В. (2018). Python для анализа данных: обработка данных с помощью Pandas, NumPy и IPython. О'Рейли Медиа, Инк.

Хантер, JD (2007). Matplotlib: среда 2D-графики. Вычисления в науке и технике, 9 (3), 90–95.

Plotly Technologies Inc. (2015). Сюжет: совместная наука о данных. https://plotly.com/

Педрегоса Ф., Вароко Г., Грамфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель О., Блондель М., Преттенхофер П., Вайс Р., Дюбур В., Вандерплас, Дж., Пассос, А., Курнапо, Д., Брюше, М., Перро, М., и Дюшене, Э. (2011). Scikit-learn: Машинное обучение в Python. Журнал исследований машинного обучения, 12 (октябрь), 28:25–28:30.