Apakah pembelajaran mesin dalam Python?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mesin (Pembelajaran Mesin) telah menjadi salah satu topik paling hangat dalam industri IT Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap, Python telah menjadi pilihan pertama bagi banyak pengamal pembelajaran mesin. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, aplikasi dan pelaksanaan pembelajaran mesin dalam Python.

1 Konsep pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin ialah teknologi yang membolehkan mesin meningkatkan prestasi secara automatik melalui analisis data, pembelajaran dan pengoptimuman. Tujuan utamanya adalah untuk membolehkan mesin menemui corak sedia ada dalam data, dengan itu memperoleh keupayaan untuk meramal data masa hadapan.

Pembelajaran mesin terbahagi terutamanya kepada tiga kategori: pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran pengukuhan.

Proses pembelajaran diselia termasuk input data, output dan latihan algoritma. Ia mempelajari hubungan antara sampel dan label. Pembelajaran tanpa pengawasan ialah kaedah pembelajaran yang tidak memerlukan label Tugasnya adalah untuk menemui struktur dalaman data melalui pengelompokan data atau pengurangan dimensi. Pembelajaran pengukuhan belajar melalui interaksi berterusan antara sistem dan persekitaran, dan menggunakan mekanisme ganjaran untuk menggalakkan peningkatan berterusan mesin.

2. Aplikasi pembelajaran mesin dalam Python

Pada masa ini, Python ialah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular dalam bidang pembelajaran mesin. Ia mempunyai set perpustakaan dan alatan pembelajaran mesin yang kaya, menyediakan penyelesaian yang lebih cekap dan lebih pantas untuk pengamal pembelajaran mesin.

Berikut ialah beberapa aplikasi pembelajaran mesin dalam Python:

1. Pengecaman imej

Pengecaman imej ialah bidang yang sangat luas dan julat aplikasinya Termasuk daripada pemanduan autonomi kenderaan kepada bidang keselamatan. Dalam Python, perpustakaan pengecaman imej yang biasa digunakan termasuk OpenCV, Pillow, scikit-image, dll.

2. Pemprosesan Bahasa Asli

Pemprosesan bahasa semulajadi ialah bidang penting pembelajaran mesin, yang tertumpu terutamanya pada interaksi antara mesin dan bahasa manusia. Dalam Python, perpustakaan yang biasa digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi termasuk NLTK, spaCy, gensim, dsb.

3. Perlombongan Data

Perlombongan data ialah satu cabang pembelajaran mesin yang sangat penting Ia menemui kewujudan data melalui pengumpulan, pemprosesan dan analisis data berskala besar. pengetahuan. Perpustakaan yang biasa digunakan untuk perlombongan data dalam Python termasuk Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, dsb.

4. Sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran ialah satu lagi aplikasi penting pembelajaran mesin, yang boleh membantu pengguna mencari maklumat yang mereka minati dengan lebih cepat dan tepat. Dalam Python, yang biasa digunakan termasuk SurPRISE, TensorFlow, dll.

5. Pembelajaran Peneguhan

Pembelajaran peneguhan ialah aplikasi penting dalam pembelajaran mesin. Idea utamanya ialah untuk mendapatkan ganjaran maksimum dengan menambah baik strategi ejen secara berterusan. Dalam Python, alat pembelajaran pengukuhan arus perdana ialah TensorFlow dan Keras.

3. Pelaksanaan pembelajaran mesin

Perpustakaan pembelajaran mesin yang biasa digunakan dalam Python ialah:

1. scikit-learn: scikit-learn ialah set alat pembelajaran mesin yang dibangunkan di bawah bahasa pengaturcaraan Python. Tugas yang disokongnya termasuk pengelompokan, pengelasan, regresi, pengurangan dimensi, dsb.
2. TensorFlow: TensorFlow ialah alat pembelajaran mesin sumber terbuka yang berjalan pada Python dan dibangunkan oleh Google. Ia menyediakan API yang membolehkan membina model pembelajaran mesin dengan cara yang berbeza.
3. Keras: Keras ialah API rangkaian saraf peringkat tinggi dan enkapsulasi lapisan atas TensorFlow, yang boleh membina model rangkaian saraf dengan cepat.
4. Theano: Theano ialah perpustakaan pembelajaran mendalam Python yang boleh dijalankan pada CPU atau GPU. Theano dicirikan oleh keupayaannya untuk mengoptimumkan ungkapan matematik supaya ia boleh dikira dengan cepat.

Perkara di atas ialah alatan pembelajaran mesin yang biasa digunakan, dan terdapat lebih banyak alatan yang boleh anda pilih mengikut keperluan anda sendiri.

4. Ringkasan

Pembelajaran mesin semakin banyak digunakan dalam Python Sebab utama ialah Python mempunyai perpustakaan dan alatan pembelajaran mesin, yang boleh meningkatkan kecekapan dan kestabilan pembelajaran mesin. Artikel ini memperkenalkan konsep pembelajaran mesin, aplikasi dan pelaksanaan pembelajaran mesin dalam Python, dan berharap dapat memberikan sedikit rujukan dan bantuan kepada peminat pembelajaran mesin supaya semua orang boleh menggunakan Python dengan lebih baik untuk pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah pembelajaran mesin dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!