파이썬으로 기계 학습으로 초보자의 여정

파이썬 머신 러닝 여정을 열어

소개 : 기계 학습이란 무엇입니까? 왜 그렇게 중요한가요?

머신 러닝 (ML)은 오늘날 가장 혁신적인 기술 중 하나입니다. Netflix의 개인화 된 추천에서부터 자율 주행 자동차 및 가상 비서에 이르기까지 모든 것을 주도합니다. 그러나 그것은 무엇입니까? 기본적으로 머신 러닝은 인공 지능의 한 분기입니다. 명확하게 정의 해야하는 기존 프로그래밍과 달리, 기계 학습 모델은 입력 데이터에 따라 조정 및 개발되므로 시간이 지남에 따라 계속 개선 될 수 있습니다. 모든 생계에서 기계 학습 기술을 지속적으로 사용함으로써 그 어느 때보 다 기본 지식을 이해하는 것이 더 중요합니다. 머신 러닝은 현실 세계의 문제를 해결하거나 경쟁력있는 이점을 얻거나 새로운 전문 도로를 탐색하든 무한한 기회를 제공합니다.

머신 러닝의 기본 지식을 이해하십시오 머신 러닝의 정의 : 핵심 개념 머신 러닝은 모델의 구성을 자동화 할 수있는 데이터 분석 방법입니다. 이러한 개념을 기반으로합니다. 시스템은 데이터에서 배우고 모드를 식별하며 최소한 수동 개입의 경우 결정을 내릴 수 있습니다. 핵심 개념은 예측 또는 결정을 위해 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 교육 알고리즘으로 처리됩니다. 일단 교육을 받으면 이러한 알고리즘은 결과를 예측하고 데이터를 분류하며 조치를 권장하는 데 사용될 수 있습니다. 머신 러닝의 힘은 더 많은 가용성으로 예측을 향상시킬 수 있다는 것입니다.

머신 러닝 유형 : 감독 학습, 감독되지 않은 학습 및 학습 강화 머신 러닝은 대략 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 감독 학습

:이 방법에서는 마크 데이터 교육 모델을 사용하십시오. 각 교육 예제는 올바른 출력과 쌍을 이루고 모델 학습은 입력을 출력에 매핑합니다. 예를 들어 이메일 스팸 탐지와 같은 분류 된 작업 및 주택 가격 예측과 같은 회귀 작업이 포함됩니다.

감독되지 않은 학습

: 감독 학습과는 달리 감독되지 않은 학습은 서명되지 않은 데이터 교육 모델의 사용을 포함합니다. 목표는 데이터의 숨겨진 모드 또는 구조를 식별하는 것입니다. 분류 및 협회는 일반적인 감독되지 않은 학습 기술입니다. 예를 들어 마케팅의 고객 세그먼트가 있습니다.

강한 학습 :이 유형의 학습은 행동 심리학의 영향을받습니다. 학습을 강화할 때, 대행사는 환경과 상호 작용하고 행동을 수행하며 보상이나 처벌의 형태로 피드백을받습니다. 목표는 누적 보상을 극대화하는 것입니다. 일반적으로 로봇 공학, 게임 및 자율 자동차에 사용됩니다.

모든 초보자가 이해해야하는 핵심 용어

머신 러닝을 완전히 파악하고 몇 가지 주요 용어를 이해합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다

수학 :: 입력과 출력 사이의 관계 사이의 수학적 표현. 알고리즘 : 문제를 해결하기 위해 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 훈련 데이터 : 교육 모델에 대한 데이터. 특징 레이블 : 모델은 출력 또는 대상 변수를 예측하는 것을 목표로합니다.
• 왜 파이썬을 선택합니까? 머신 러닝의 최상의 프로그래밍 언어 단순하고 가독성 : 초보자에게 적합한 이유
Python은 가장 인기있는 기계 학습 프로그래밍 언어가되었으며 충분합니다. 문법은 간단하고 읽기 쉬우므로 초보자에게 매우 적합합니다. 다른 프로그래밍 언어와 달리 Python은 새로운 학습자가 코드의 복잡성보다는 문제 해결에 더 많은주의를 기울일 수 있도록 많은 모델 코드가 필요하지 않습니다. 직관적 인 기능을 통해 프로그래밍 경험이 제한된 사람들조차도 쉽게 액세스 할 수있어 복잡한 문법에 어려움을 겪지 않고 기계 학습 개념을 깊이 연구 할 수 있습니다.
• 파이썬의 풍부한 기계 학습 라이브러리 생태계 Python의 광범위한 데이터베이스 생태계는 기계 학습 분야에서 우위를 점하는 또 다른 이유입니다. numpy , pandas 및 matplotlib 와 같은 라이브러리는 데이터 작동 및 시각적 작업을 단순화합니다. scikit-learn ,
tensorflow

및 및 및 pytorch 파이썬 머신 러닝 커뮤니티 지원 및 자원 Python의 기계 학습 커뮤니티는 많은 포럼, 온라인 커뮤니티 및 오픈 소스 리소스와 함께 거대하고 지원적입니다. Stack Overflow, Github 및 다양한 기계 학습 특정 포럼과 같은 웹 사이트는 숙련 된 개발자가 공유하는 많은 지식을 모았습니다. 초보자는 기계 학습의 거의 모든 측면에서 튜토리얼, 코드 예제 및 유용한 제안을 찾아 도전에 직면 할 필요가 없습니다. 파이썬 머신 러닝 환경을 설정하십시오 파이썬과 필요한 도구 를 설치하십시오 머신 러닝 여정의 첫 단계는 적합한 파이썬 환경을 설정하는 것입니다. 먼저, 공식 웹 사이트에서 최신 버전의 Python을 설치하여 설치에 pip 와 같은 패키지 관리 도구가 포함되어 있는지 확인하십시오. 또한 종속성 항목을 효과적으로 관리하기 위해 가상 환경을 설정해야합니다. 이 단계는 다른 프로젝트 종속성 간의 충돌을 피하기 위해 필수적입니다. ide 및 노트북 프로필 pycharm 및 통합 개발 환경 (IDE)은 코딩, 디버깅 및 파이썬 스크립트 실행을위한 강력한 기능을 제공합니다. 또는 Jupyter Notebook은 Python 코드를 동시에 실행하려는 경우 작업을 녹음하고자하는 사람들에게 훌륭한 도구입니다. Jupyter의 대화식 기능을 사용하면 기계 학습 알고리즘을 실시간으로 테스트하고 결과를 시각화 할 수 있습니다.

필요한 파이썬 머신 러닝 라이브러리 설치 (Numpy, Pandas, Scikit-Learn) 파이썬 환경이 해결되면 필요한 머신 러닝 라이브러리를 설치하십시오. numpy 및 판다

는 데이터 운영 및 분석에 필수적입니다. Scikit-Learn 기본 기계 학습 알고리즘 (예 : 선형 회귀, 의사 결정 트리 및 클러스터 모델)을 달성하는 데 필수적인 도구입니다. 이 라이브러리는 데이터를 효과적으로 정리, 처리 및 분석하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 시작하기 : 기본 Python 파이썬 기술을 되돌아 보는 것 : ML 초보자의 주요 개념 머신 러닝을 공부하기 전에 재단의 파이썬 개념을 검토하는 것이 중요합니다. 변수 , 사이클 , 기능 및 와 같은 기본 파이썬 구조를 이해하는 것이 필수적입니다. 또한 OP (Object -Oriented Programming)의 원리를 이해하면 모듈 식 및 확장 가능한 코드를 작성할 때 더 유리하게 만듭니다.

파이썬 데이터 구조 및 기계 학습과의 관계

머신 러닝은 효율적인 데이터 구조에 심각하게 의존합니다. 파이썬에서 목록 , 메트로폴리탄 그룹 및 사전 는 일반적으로 저장 및 조직 데이터에 사용됩니다. 그러나보다 복잡한 데이터 운영의 경우 numpy 어레이 및 pandas dataframe 는 더 빠르고 효율적인 대체 솔루션을 제공합니다. 이러한 구조는 수치 작업에 최적화되어 있으며 기계 학습에 일반적으로 사용되는 대형 데이터 세트를 처리하는 데 매우 적합합니다. <: :> 처리 데이터 : Numpy 및 Pandas의 중요성 데이터 사전 프로세싱은 기계 학습의 기본 단계입니다. numpy 는 빠른 수치 계산을 지원하고 pandas 구조화 된 데이터 처리 및 청소에 적합합니다. 이러한 라이브러리의 조합을 통해 기계 학습 실무자는 데이터 세트를 운영하고, 누락 된 데이터를 처리하며, 작업을 수행하고 확대 할 수 있습니다. 머신 러닝에서 데이터의 역할 <:> 데이터 세트 이해 : 좋은 ML 데이터를 구성하는 것은 무엇입니까? 좋은 기계 학습 모델은 좋은 데이터로 시작합니다. 고품질 데이터 세트는 해결하는 문제, 다양성 및 대표와 관련이 있습니다. 모델이 정확한 예측을 만들려면 실제 세계의 입력 및 출력 분포를 반영하는 데이터에 대해 교육을 받아야합니다. 효과적인 기계 학습 솔루션을 구축하는 데 교육 전 데이터 세트를 분석하고 이해하는 것이 필수적입니다.

데이터 정리 및 사전 프로세싱 소개 데이터 사전 프로세싱은 일반적으로 기계 학습에서 가장 많은 시간이 소요되는 것으로 간주됩니다. 중복 항목을 삭제하여 원래 데이터를 청소하고, 처리 된 값 손실 및 코딩 분류 변수는 필수적입니다. 준비 처리에는 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 변환하는 형식도 포함되어 있으며 스케일링 기능 또는 표준화 된 데이터가 포함될 수 있습니다.

초보자 탐사 데이터 분석 (EDA) 모델을 시작하기 전에

탐색 적 데이터 분석 (EDA) 를 수행하는 것이 필수적입니다. EDA에는 데이터 세트의 주요 기능이 포함되며, 일반적으로 히스토그램, 산란 된 도트 및 박스 차트와 같은 시각적 방법에 의해 달성됩니다. 이 프로세스를 사용하면 데이터의 전위 모드를 이해하고 비정상적인 값을 식별하며 모델과 가장 관련이있는 기능을 결정할 수 있습니다.

첫 번째 머신 러닝 프로젝트 : STEP -BY -STEP 가이드 올바른 문제를 선택할 수 있습니다 올바른 문제에서 머신 러닝의 성공의 시작이 핵심입니다. 영화 점수 예측 또는 이미지 분류와 같은 관심사와 일치하는 항목에 중점을 둡니다. 초보자를위한 질문을 선택하는 것은 간단하지만 귀중한 개념을 가르치기에 충분히 복잡합니다. <: :> 교육 데이터 준비 : 데이터 세분화, 정규화 및 인코딩 일단 데이터 세트가 있으면 모델의 성능을 평가하기 위해 및

테스트 세트로 나누어줍니다. 표준화 된 데이터는 모든 특성이 스케일이 유사하도록하여 선형 회귀와 같은 알고리즘의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 코드 분류 데이터 (예 : ))는 데이터가 기계 학습 모델을 준비하게하는 또 다른 중요한 사전 프로세싱 단계입니다. 첫 번째 모델을 구축하십시오 : 훈련 및 테스트

데이터를 준비한 후 첫 번째 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 선형 회귀와 같은 간단한 알고리즘에서 시작하여 와 같은 간단한 알고리즘에서 시작하여 scikit-learn 를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다. 교육 데이터 교육 모델을 사용하고 테스트 세트를 사용하여 성능을 평가하십시오. 더 높은 정확도를 얻으려면 수퍼 디지털과 미세 조정 모델을 조정하십시오. 감독 및 학습 : 대부분의 ML 모델의 기초를 배우십시오

감독 학습 알고리즘 소개 감독 학습은 기계 학습에서 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 데이터 교육 모델 표시를 포함합니다. 분류 된 작업에서 목표는 개별 범주 (예 : 스팸 및 비 스팸)를 예측하는 것입니다. 회귀 임무에서 목표는 연속성 (예 : 주택 가격)을 예측하는 것입니다.

선형 회귀를 사용하십시오 선형 회귀는 가장 간단한 감독 및 학습 알고리즘 중 하나입니다. 변수와 하나 이상의 독립 변수로 인한 관계를 시뮬레이션하는 것을 목표로합니다. 이 기술은 판매 또는 예상 제품 가격과 같은 지속적인 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 분류 : 의사 결정 트리와 K 근처 (Knn) 결정 트리와 는 인기있는 분류 작업 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 기능 값에 따라 데이터를 하위 집합으로 나누고 KNN은 이웃의 주요 범주를 기반으로 데이터 포인트를 분류합니다. 두 알고리즘은 구현하기가 비교적 쉽고 많은 기계 학습 문제에 효과적입니다. 감독되지 않은 학습 : 레이블없이 데이터의 모드 탐색 감독되지 않은 학습이란 무엇입니까? 유용한 이유는 무엇입니까? 감독되지 않은 학습은 Unbar 데이터에서 숨겨진 모드를 찾는 데 사용됩니다. 이 유형의 학습은 식별 데이터의 그룹화 또는 구조에 매우 유용하며 시장 세분화 또는 비정상 탐지와 같은 작업에 적용될 수 있습니다.

<:>시 기술 : 초보자의 평균 k 평균 풀

는 가장 널리 사용되지 않은 학습 알고리즘 중 하나입니다. 유사성에 따라 클러스터로 나뉘어 고객 세분화 또는 이미지 압축에 매우 유용합니다.

dis -dimensional : PCA를 이해합니다 (주 구성 요소 분석) 주요 구성 요소 분석 (PCA) 이 차원 축소 기술은 기능 수를 줄이면서 기능 수를 줄임으로써 복잡한 데이터 세트를 단순화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 높은 차원 데이터를 처리 할 때 PCA는 모델 교육 및 시각화의 효율성을 향상시킬 수 있기 때문에 특히 유용합니다. 머신 러닝 모델 평가 : 그것이 효과적이라는 것을 어떻게 알 수 있습니까?

피팅과 체납을 이해하십시오 초과 -적합 및 연체는 종종 훈련 기계 학습 모델에서 발견됩니다. 소음 및 비정상적인 값을 포함하여 모델 학습 교육 데이터 중 Over -the -iances 는 보이지 않는 데이터의 성능이 저하됩니다. 모델에서 발생하는 전위 모드는 데이터의 전위 모드를 캡처하기에는 너무 간단합니다.

모델 평가 표시기 소개 (정확도, 정확도, 리콜 속도) 기계 학습 모델의 성능 평가는 그 효과를 이해하는 데 필수적입니다. 주요 표시기에는 정확도 , 정확도 및

리콜 가 포함됩니다. 정확도는 전체 정확성을 측정하고 정확도와 리콜 속도는 모델의 긍정적이고 네거티브를 올바르게 분류하는 능력에주의를 기울입니다. <:> 크로스 검증 : 모델 검증의 중요성

크로스 -검증

머신 러닝 모델에 대한 새로운 데이터의 일반화를 평가하는 데 사용되는 기술입니다. 다른 조합으로 데이터를 여러 서브 세트 및 교육 모델로 나누어 크로스 -검증은 모델 성능에 대한보다 신뢰할 수있는 추정치를 제공합니다.

고급 머신 러닝의 개념을 이해해야합니다

신경망 및 딥 러닝 소개

인간의 뇌에서 영감을 얻은 인간의 뇌에서 영감을 얻은 것은 많은 양의 데이터로부터 학습하는 데 능숙한 알고리즘 클래스입니다. 딥 러닝 는 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 다층 신경망을 사용하는 것을 말합니다.

자연 언어 처리 (NLP) 소개에 Python 사용 자연 언어 처리 (NLP) 컴퓨터가 인간 언어를 이해, 해석 및 생성 할 수 있도록하는 데 중점을 둔 기계 학습 분야입니다. Python은 감정 분석 및 텍스트 분류와 같은 작업을 수행하는 데 사용되는 및 spage

와 같은 강력한 라이브러리를 제공합니다.

시간 시퀀스 분석 : 교수 간단한 개요

시간 시퀀스 분석은 미래에 예측하는 미래의 추세를 예측하는 데 중요합니다. 일반적으로 주식 시장 예측, 일기 예보 및 자원 계획에 사용됩니다. Python은 시간 시퀀스 분석을 수행하는 데 도움이되도록

Statsmodels 및 를 포함한 일부 도구를 제공합니다. 실생활에서의 머신 러닝 : Explorest 예 의료에서 ​​기계 학습의 적용 : 진단 및 예측 머신 러닝은 조기 진단, 약물 연구 및 개발 및 개인 치료 솔루션을 지원함으로써 의료 서비스를 완전히 변화시키고 있습니다. 알고리즘은 의료 이미지를 분석하고 암과 같은 질병을 감지하며 놀라운 정확도로 환자의 예후를 예측할 수 있습니다. 머신 러닝의 금융 산업을 바꾸는 방법

금융 분야에서 머신 러닝은 사기를 감지하고 거래 전략을 최적화하며 자동화 된 위험 평가에 사용됩니다. ML 모델은 많은 양의 재무 데이터를 분석하여 예측을하고 의사 결정 제작 프로세스에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다.

e -commerce 에 대한 권장 시스템을 설정하십시오 Amazon 및 Netflix와 같은 컴퓨터 플랫폼은 기계 학습을 사용하여 제품 및 콘텐츠를 추천합니다. 이 권장 시스템은 고객 선호도 및 행동을 분석하고 사용자 경험을 향상시키고 판매를 촉진하기위한 개인화 된 제안을 제공합니다.

머신 러닝에서 일반적인 과제와 극복하는 방법

누락 된 데이터 및 불균형 데이터 세트 처리 머신 러닝에서 가장 일반적인 과제 중 하나는 누락 된 데이터를 다루는 것입니다. interture 또는

삭제

및 기타 기술은 불완전한 기록을 채우거나 버릴 수 있습니다. 불균형 데이터 세트 (특정 범주의 부적절한 대표자)는

과도한 샘플링

또는 및 기타 기술을 사용하여 해결할 수 있습니다.

모델의 편차와 제곱 차이를 이해

밸런스 대역 (모델로 인한 오류는 너무 간단합니다) 및 송적인 차이 (모델의 모델로 인한 오류)는 효과적인 기계 학습 모델을 구축하는 열쇠입니다. . 올바른 균형을 얻으면 과적으로 적합성과 체납을 방지 할 수 있습니다. 모델 선택의 복잡성 극복 많은 수의 가용 알고리즘으로 인해 올바른 모델을 선택하는 것이 압도 될 수 있습니다. 다양한 모델을 시도하고 평가 지표를 사용하여 성능을 평가하고 현재 문제에 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. Python을 사용하여 기계 학습 리소스를 학습하십시오 초보자의 최고의 온라인 코스 및 튜토리얼 많은 온라인 플랫폼은 coursera , 및 edx

를 포함하여 기계 학습 초보자에게 친근한 과정을 제공합니다. 이 플랫폼은 구조 학습 경로, 실습 및 전문가 지침을 제공하여 시작하는 데 도움이됩니다.

각 초보자가 읽어야하는 책과 e- 책은 를 읽어야합니다. Aurélien Géron은 "를 썼습니다." "연습 기계 학습을 위해 Scikit-Learn, Keras 및 Tensorflow를 사용하십시오" 및 Sebastian raschka "Python Machine Learning" 및 기타 책은 초보자 자원에 우수합니다. . 이 책들은 기계 학습의 개념, 알고리즘 및 응용 프로그램을 완전히 소개합니다. 는 ML 커뮤니티 및 포럼에 참여하여 계속 학습

kaggle ,

스택 오버 플로우 및

reddit의 머신 러닝 하위 커뮤니티 및 기타 온라인 커뮤니티 추가 질문은 프로젝트를 공유합니다. 이러한 커뮤니티에 참여하면 학습 속도 속도를 높이고 최신 트렌드를 이해하는 데 도움이됩니다.

머신 러닝의 미래 추세와 초보자가 주요 위치를 유지하는 방법

자동화 머신 러닝 (Automl)의 상승 자동화 된 데이터 미리 처리, 모델 선택 및 초 조정 조정을 통해 기계 학습 모델을 구축하는 프로세스를 단순화하기위한 자동 기계 학습 (Automl). 초보자는 AutomL 도구를 사용하여 전문 지식이 높지 않고 기계 학습을 테스트 할 수 있습니다.

인공 지능 시대의 기계 학습 (ai) 머신 러닝은 더 넓은 범위의 인공 지능의 기둥입니다. 인공 지능 기술의 지속적인 개발로 인해 기계 학습 모델은 더욱 강력하고 강해져 더 많은 작업을 자동화하고 다양한 산업에서 복잡한 문제를 해결할 것입니다. 다음 주요 이벤트 준비 : Quantum Computing 및 Ml

Quantum Calculation은 복잡한 모델을 활성화하여 기계 학습을 완전히 변경할 수 있습니다. 비록 아직 초기 단계이지만, 양자 기계 학습은 대규모 모델 교육의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

결론 파이썬으로 기계 학습 여행을 시작하는 것은 흥미롭고 유용한 경험입니다. 명확한 목표, 정기 운동을 설정하고 실제 세계의 적용을 탐구 함으로써이 분야에서 의미있는 기여를하는 데 필요한 기술을 얻게됩니다. 학습을 계속하고 호기심을 유지하며 도전을 성장 기회로 취급하십시오. 머신 러닝을 마스터하기 시작했습니다. 다음에 무엇을 찾을 수 있습니까?

위 내용은 파이썬으로 기계 학습으로 초보자의 여정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!