فالبيتون لغة برمجة شعبية تستخدم على نطاق واسع في التعلم الآلاتي، وتجعلها البساطة والمكتبات الواسعة النطاق مثالية للمبتدئين والمهنيين على السواء، وتوفر هذه الدراسة لمحة عامة عن كيفية البدء في عمل بيتسون في مهام التعلم الآلاتي.

بدأت مع (بيثون)

(ب) البدء في تركيب (بايتون) من الموقع الرسمي أو استخدام توزيع مثل (أناكوندا) يشمل العديد من المكتبات المفيدة، ويمكن أن ييسر تهيئة بيئة إنمائية ذات أدوات مثل كتاب (جوبيتر) أو مدونة قواعد السلوك VS الترميز والاختبار.

المكتبات الأساسية للتعلم في الآلات

ويقدم بيتسون عدة مكتبات تبسط مهام التعلم الآلاتي، وتشمل أكثرها شيوعا ما يلي:

  • NumPy]: For numerical computations and spectrum handling.
  • Pandas]: For data manipulation and analysis.
  • scikit-learn: لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلاتي.
  • Matplotlib]: للاطلاع على البيانات المصورة.

تدفق العمل الأساسي للتعلم في مجال الآلات

وتشمل العملية النموذجية تحميل البيانات، والتجهيز المسبق، واختيار نموذج، وتدريب، وتقييم أدائه، وهنا مخطط مبسط:

1 - بيانات القروض باستخدام باندا.

2 - البيانات المسبقة عن طريق التنظيف والتطبيع.

3 - اختيار نموذج للتعلم الآلي من التعلم في مجال المهارات.

4 - تدريب النموذج على بيانات التدريب.

5 - تقييم دقة النموذج على بيانات الاختبار.