Введение в машинное обучение
Машинное обучение (МО) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на создании компьютерных систем, которые могут учиться, адаптироваться, прогнозировать и коррелировать, и все это без следования явным инструкциям.
Цель машинного обучения — понять и обработать большой объем данных, используя алгоритмы и создавая обобщенные модели, которые могут давать удобные для пользователя результаты.
Машинное обучение обычно работает следующим образом:
- Сбор данных из различных источников
- Очистка данных для обеспечения однородности
- Построение модели с использованием алгоритма ML
- Получение информации из результатов модели
- Визуализация данных и преобразование результатов в наглядные графики
1. Сбор данных из различных источников
Машинное обучение требует большого количества данных для создания готовой к производству модели.
Сбор данных для ML осуществляется двумя способами: автоматически и ручным.
- Для автоматического сбора данных используются программы и скрипты, которые собирают данные из Интернета.
- Сбор данных вручную — это процесс ручного сбора данных и их однородной подготовки.
Автоматический сбор данных с использованием веб-скрапинга с помощью Python:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
file.write(data)2. Очистка данных для обеспечения однородности
Обеспечение однородности данных — решающий шаг на пути к тому, чтобы машинное обучение работало и приносило результаты.
Очистка данных для ML выполняется вручную или автоматически с помощью алгоритмов и заключается в исправлении и/или удалении неверных, поврежденных, неправильно отформатированных, повторяющихся и неполных данных в наборе данных.
Очистка данных с помощью Python и pandas:
import pandas as pd
# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')
# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()
# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)
# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]
# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)3. Построение модели с использованием алгоритма ML
ML (машинное обучение) model — это файл, который содержит результаты алгоритмов машинного обучения и используется для анализа динамических входных данных.
Модель ML (машинного обучения) работает, содержа список шаблонов, которые сопоставляются с входными данными в реальном времени, а затем создает выходные данные в соответствии с совпавшим шаблоном.
Модели машинного обучения могут иметь различные типы структуры, наиболее распространенными из которых являются: бинарная классификация, многоклассовая классификация, и регрессия.
- Модель бинарной классификации предсказывает бинарный результат, то есть один из двух возможных результатов.
- Модель мультиклассовой классификации предсказывает один из более чем двух результатов.
- Модель регрессии предсказывает числовые значения.
Процесс построения модели машинного обучения называется обучение.
Обучение машинному обучению осуществляется с помощью алгоритмов и делится на две категории: обучение с учителем и обучение без учителя.
- Обучение с учителем (SL) — это когда модель ML обучается с использованием помеченных данных, то есть данных, которые имеют как входные, так и выходные значения.
- Обучение без учителя (UL) — это когда модель ML обучается с использованием немаркированных данных, то есть данных, которые не имеют тегов или известных результатов.
Нейронные сети (НС) лежат в основе обучения без учителя и состоят из сопоставления данных в наборе данных, что позволяет проводить корреляции.
Создание модели двоичной классификации с использованием библиотеки Python scikit-learn:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the dataset
X, y = load_dataset()
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)4. Получение информации из результатов модели
Получение информации от моделей ML означает понимание ранее неизвестных закономерностей и проверку способности модели делать прогнозы и выводы.
Получение информации очень важно для проверки достоверности модели и определения необходимости внесения каких-либо изменений в алгоритм(ы) обучения.
Анализ важности функций в обученной модели с помощью Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]
# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]
# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()5. Визуализация данных и преобразование результатов в наглядные графики
Визуализация данных модели ML состоит из помещения выходных данных в график и предоставления интерактивного API.
Создание диаграммы рассеяния прогнозируемых значений с помощью Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)
# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()Заключение
Приведенные выше примеры кода демонстрируют практическую реализацию каждого этапа машинного обучения: от сбора и очистки данных до построения моделей, анализа и визуализации данных.