فالبيتون لغة برمجة شعبية تستخدم على نطاق واسع في مشاريع التعلم الآلاتي، فمكتباته الواسعة النطاق وسلسلة الوصل البسيطة تجعل من المناسب تحليل البيانات، وتطوير النماذج، والنشر، وترسم هذه المادة تدفقا للعمل من نهاية إلى نهاية المطاف لتطبيق بيتون في مشاريع التعلم الآلاتي.

جمع البيانات وإعدادها

وتشمل الخطوة الأولى جمع البيانات ذات الصلة بالمشكلة، ويمكن جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، أو معايير الأداء الإداري أو الملفات، وعند جمعها، تكون عملية تنظيف البيانات وتجهيزها قبل التجهيز أساسية لضمان الجودة.

  • معالجة القيم المفقودة
  • المتغيرات البحتة
  • السمات التطبيعية أو التوسعية
  • توزيع البيانات على مجموعات التدريب والاختبار

نموذج التنمية

وبعد إعداد البيانات، تتمثل الخطوة التالية في اختيار نماذج التعلم الآلي وتدريبها، وتوفر مكتبات بيتسون، مثل " سكيت - التعلم " ، مجموعة متنوعة من الخوارزميات للتصنيف والتراجع والتجميع.

التدريب النموذجي يتضمن تجهيز الخوارزمية إلى بيانات التدريب وضبط المقاييس الفائقة لتعظيم الأداء تقنيات التكفير تساعد على تقييم قدرة النموذج على التعميم

التقييم النموذجي والنشر

عندما يتم تدريب النماذج يتم تقييمها باستخدام مقاييس مثل الدقة، الدقة، التذكر، أو الخطأ المربع، هذه الخطوة تضمن فعالية النموذج قبل النشر

ويشمل النشر إدماج النموذج في بيئة إنتاجية، كثيرا ما يستخدم أطر عمل فيثون أو مؤشرات الأداء التطبيقية. ويحافظ رصد وتحديث النموذج بانتظام على دقته مع مرور الوقت.