Tutorial Pembelajaran Mesin Python untuk Pemula: Bina Model Pembelajaran Mesin Pertama Anda Langkah demi Langkah

Pembelajaran mesin sedang mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia pada kadar yang luar biasa. Daripada kereta pandu sendiri kepada diagnostik perubatan, mesin Pembelajaran kini terdapat di mana-mana dalam pelbagai bidang. Jika anda ingin memulakan perjalanan pembelajaran mesin anda sendiri, maka pythonPembelajaran MesinTutorial ini sesuai untuk anda. Kami akan membantu anda membina aplikasi pembelajaran mesin pertama anda langkah demi langkah, bermula dengan konsep asas.

1. Fahami konsep asas pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin pada asasnya adalah satu disiplin yang membolehkan sistem komputer belajar belajar secara automatik daripada data dan mengekstrak pengetahuan daripadanya. Ia membolehkan sistem meningkatkan prestasinya tanpa diprogramkan. Algoritma pembelajaran mesin biasa termasuk pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan algoritma pembelajaran pengukuhan.

2. Pilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai

Dalam

Python, terdapat banyak perpustakaan pembelajaran mesin yang berbeza untuk dipilih. Yang paling popular termasuk Scikit-Learn, Keras dan Tensorflow. Setiap perpustakaan ini mempunyai kebaikan dan keburukan tersendiri, jadi anda perlu mempertimbangkan keperluan khusus anda apabila memilih perpustakaan.

3. Sediakan data anda

Algoritma pembelajaran mesin memerlukan data untuk dipelajari. Anda boleh mendapatkan data daripada pelbagai sumber, termasuk set data awam,

web dan pangkalan data anda sendiri. Sebelum menggunakan data untuk latihan, anda perlu memprosesnya terlebih dahulu untuk memudahkan proses algoritma.

4 Pilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai

Berdasarkan data dan tugas anda, anda perlu memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai. Terdapat banyak algoritma yang berbeza untuk dipilih, termasuk regresi linear, regresi logistik, pepohon keputusan dan mesin vektor sokongan.

5. Latih model pembelajaran mesin anda

Sebaik sahaja anda memilih algoritma, anda perlu melatihnya menggunakan data latihan. Proses latihan melibatkan memasukkan data ke dalam algoritma dan membenarkan algoritma belajar daripada data. Selepas latihan selesai, anda akan mempunyai model terlatih yang boleh mengklasifikasikan atau mengundur data baharu.

6 Nilai model pembelajaran mesin anda

Sebelum menggunakan model pembelajaran mesin anda pada data sebenar, anda perlu menilainya. Cara biasa untuk menilai model termasuk ketepatan, ingatan semula dan skor F1.

7. Gunakan model pembelajaran mesin anda

Setelah anda berpuas hati dengan model pembelajaran mesin anda, anda boleh menggunakan model tersebut ke dalam pengeluaran. Cara biasa untuk menggunakan model termasuk platform awan dan peranti tepi.

8 Optimumkan model pembelajaran mesin anda

Lama kelamaan, model pembelajaran mesin anda mungkin menjadi lapuk. Untuk mengekalkan ketepatan model anda, anda perlu

mengoptimumkannya secara tetap. Cara biasa untuk mengoptimumkan model termasuk melatih semula model, melaraskan hiperparameter dan menggunakan algoritma yang berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Pembelajaran Mesin Python untuk Pemula: Bina Model Pembelajaran Mesin Pertama Anda Langkah demi Langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!