Tutoriel d'apprentissage automatique Python pour les débutants : créez votre premier modèle d'apprentissage automatique étape par étape

L'apprentissage automatique change la façon dont nous interagissons avec le monde à un rythme incroyable. Des voitures autonomes aux diagnostics médicaux, l’apprentissage automatique est désormais omniprésent dans de nombreux domaines différents. Si vous souhaitez commencer votre propre parcours d'apprentissage automatique, alors ce pythonMachine LearningTutoriel est parfait pour vous. Nous vous aiderons à créer votre première application de machine learning étape par étape, en commençant par les concepts de base.

1. Comprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est essentiellement une discipline qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre automatiquement à partir de données et d'en extraire des connaissances. Il permet au système d'améliorer ses performances sans être programmé. Les algorithmes d'apprentissage automatique courants incluent les algorithmes d'apprentissage supervisé, d'apprentissage non supervisé et d'apprentissage par renforcement.

2. Choisissez une bibliothèque d'apprentissage automatique adaptée

Dans

Python, vous avez le choix entre de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique différentes. Les plus populaires incluent Scikit-Learn, Keras et Tensorflow. Chacune de ces bibliothèques a ses propres avantages et inconvénients, vous devez donc tenir compte de vos besoins spécifiques lors du choix d'une bibliothèque.

3. Préparez vos données

Les algorithmes d'apprentissage automatique ont besoin de données pour apprendre. Vous pouvez obtenir des données à partir de diverses sources, notamment des ensembles de données publics, du

web et de votre propre base de données. Avant d'utiliser les données pour la formation, vous devez les prétraiter pour faciliter le traitement de l'algorithme.

4. Choisissez un algorithme d'apprentissage automatique approprié

En fonction de vos données et de votre tâche, vous devez choisir un algorithme d'apprentissage automatique approprié. Il existe de nombreux algorithmes différents parmi lesquels choisir, notamment la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision et les machines vectorielles de support.

5. Entraînez votre modèle d'apprentissage automatique

Une fois que vous avez choisi un algorithme, vous devez l'entraîner à l'aide de données d'entraînement. Le processus de formation consiste à introduire des données dans l'algorithme et à permettre à l'algorithme d'apprendre à partir des données. Une fois la formation terminée, vous disposerez d'un modèle entraîné capable de classer ou de régresser de nouvelles données.

6. Évaluez votre modèle d'apprentissage automatique

Avant d'appliquer votre modèle d'apprentissage automatique à des données réelles, vous devez l'évaluer. Les moyens courants d'évaluer les modèles incluent la précision, le rappel et le score F1.

7. Déployez votre modèle d'apprentissage automatique

Une fois que vous êtes satisfait de votre modèle de machine learning, vous pouvez le déployer en production. Les moyens courants de déployer des modèles incluent les plates-formes cloud et les appareils de périphérie.

8. Optimisez votre modèle d'apprentissage automatique

Au fil du temps, votre modèle d'apprentissage automatique peut devenir obsolète. Pour maintenir la précision de votre modèle, vous devez

l'optimiser régulièrement. Les méthodes courantes d'optimisation d'un modèle incluent le recyclage du modèle, l'ajustement des hyperparamètres et l'utilisation de différents algorithmes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!