پایتون یک زبان برنامه نویسی محبوب است که به طور گسترده در یادگیری ماشین استفاده می شود. سادگی آن و کتابخانه های گسترده آن را برای مبتدیان و حرفه ای ها به طور یکسان ایده آل می کند.این آموزش ارائه می دهد یک مرور کلی از چگونگی شروع با پایتون برای کارهای یادگیری ماشین.

شروع کار با پایتون

برای شروع، پایتون را از وب سایت رسمی نصب کنید یا از توزیعی مانند آناکوندا استفاده کنید که شامل بسیاری از کتابخانه های مفید است.ایجاد یک محیط توسعه با ابزارهایی مانند Jupyter Notebook یا VS Code می تواند برنامه نویسی و تست را تسهیل کند.

کتابخانه های ضروری برای یادگیری ماشین

پایتون چندین کتابخانه را ارائه می دهد که وظایف یادگیری ماشین را ساده می کند. متداول ترین آنها عبارتند از:

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]]: برای محاسبات عددی و کنترل آرایه [۳]
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]]: برای دستکاری داده ها و تجزیه و تحلیل ها [۱]
  • [FLT: 1 ] برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱]]: برای تجسم داده ها [۱]

جریان کار پایه برای یادگیری ماشین

فرآیند معمول شامل بارگیری داده ها، پیش پردازش، انتخاب یک مدل، آموزش و ارزیابی عملکرد آن است: در اینجا یک طرح ساده است:

۱- داده های بار با استفاده از پاندا

۲- پردازش داده ها با تمیز کردن و عادی سازی

یک مدل یادگیری ماشینی را از Scikit-learn انتخاب کنید.

مدل را با داده های آموزشی آموزش دهید.

دقت مدل را در داده های تست بررسی کنید.