50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Круио

Добро пожаловать на 26-й день вашего обучения науке о данных! На наших предыдущих сессиях мы рассмотрели широкий круг тем, от статистики и Python до очистки данных, визуализации, метрик оценки модели, настройки гиперпараметров и многого другого. Сегодня мы входим в мир библиотек машинного обучения.

Эти библиотеки (Scikit-learn и TensorFlow) предоставляют мощные инструменты и платформы, которые упрощают реализацию различных алгоритмов и методов машинного обучения.

На этом занятии мы познакомим вас с двумя популярными библиотеками машинного обучения: Scikit-learn и TensorFlow. Эти библиотеки широко используются в сообществе специалистов по обработке и анализу данных и предлагают разнообразные возможности для построения моделей машинного обучения. Давайте погрузимся в это захватывающее исследование библиотек машинного обучения!

Введение в Scikit-learn

Scikit-learn, часто называемый sklearn, — одна из самых популярных библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом на Python. Он предоставляет удобный интерфейс для широкого спектра задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и многое другое. Scikit-learn построен на основе других мощных библиотек, таких как NumPy, SciPy и Matplotlib.

Ключевые особенности Scikit-learn

  1. Последовательность.Scikit-learn предоставляет согласованный и интуитивно понятный API для различных алгоритмов машинного обучения. Это позволяет легко переключаться между различными алгоритмами без кардинального изменения кода.
  2. Широкий набор алгоритмов.Scikit-learn предлагает множество алгоритмов машинного обучения, включая деревья решений, методы опорных векторов, k-ближайших соседей, случайные леса, повышение градиента и многое другое.
  3. Предварительная обработка и извлечение признаков. Scikit-learn включает инструменты для предварительной обработки данных, масштабирования признаков и извлечения. Это поможет вам преобразовать и подготовить данные для обучения.
  4. Оценка и выбор модели. Библиотека предоставляет функции для оценки производительности модели с использованием различных показателей, перекрестной проверки и настройки гиперпараметров.
  5. Конвейеры.Scikit-learn позволяет создавать конвейеры обработки данных, которые включают этапы предварительной обработки, извлечение признаков и обучение модели в рамках единого последовательного рабочего процесса.

Введение в TensorFlow

TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он особенно популярен для создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. TensorFlow предлагает как высокоуровневые, так и низкоуровневые API-интерфейсы, что позволяет с легкостью создавать и обучать модели, а также обеспечивает гибкость для опытных пользователей.

Ключевые особенности TensorFlow

  1. Глубокое обучение. TensorFlow блистает в области глубокого обучения. Он предоставляет комплексную экосистему для создания, обучения и развертывания нейронных сетей для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и многое другое.
  2. Гибкость. TensorFlow предлагает как высокоуровневые API, такие как Keras, которые абстрагируются от многих сложностей, так и низкоуровневые API, которые дают вам детальный контроль над архитектурой модели и обучением.
  3. TensorFlow Extended (TFX): TFX — это комплексная платформа для развертывания готовых к работе конвейеров машинного обучения. Это позволяет вам плавно перейти от моделей обучения к их развертыванию в реальных приложениях.
  4. TensorBoard: TensorFlow включает инструмент визуализации под названием TensorBoard, который помогает визуализировать архитектуру модели, ход обучения и различные показатели производительности.

Начало работы с Scikit-learn и TensorFlow

1. Scikit-learn. Чтобы начать работу с Scikit-learn, вы можете установить его с помощью pip:

!pip install scikit-learn

Затем вы можете изучить официальную документацию и учебные пособия, чтобы узнать, как использовать его различные модули и функции.

2. TensorFlow. Чтобы начать работу с TensorFlow, установите его с помощью pip:

!pip install tensorflow

TensorFlow предоставляет исчерпывающую документацию и учебные пособия на своем веб-сайте, включая руководства по созданию нейронных сетей с использованием API Keras.

Заключение

На этом занятии мы познакомили вас с двумя основными библиотеками машинного обучения: Scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn — это универсальная библиотека для решения широкого круга задач машинного обучения, обеспечивающая согласованность и простоту использования. С другой стороны, TensorFlow — это мощная платформа для глубокого обучения и нейронных сетей, обеспечивающая гибкость и масштабируемость.

Продолжая свое путешествие по науке о данных, рассмотрите возможность изучения обеих библиотек для создания и развертывания моделей машинного обучения для различных задач, от традиционных алгоритмов до передовых решений для глубокого обучения.

Мир библиотек машинного обучения огромен, и Scikit-learn и TensorFlow — это только начало. Мы продолжим изучать более интересные аспекты машинного обучения и анализа данных на следующих сессиях!

Бхупеш Сингх Ратор — Портфолио

Следите за мной в — LinkedIn | "YouTube"

Наслаждайтесь наукой о данных и программированием 😎🐍.