Table of Contents
مدل های یادگیری ماشین برای پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس داده ها استفاده می شود. پایتون انواع کتابخانه هایی را ارائه می دهد که فرآیند ساخت این مدل ها را ساده می کنند.این مقاله برخی از کتابخانه های محبوب پایتون را برای ایجاد مدل های یادگیری ماشین معرفی می کند و استفاده اساسی آنها را توضیح می دهد.
کتابخانه های پایتون محبوب برای یادگیری ماشین
- دانلود موسیقی متن فیلم Scikit-learn
- دانلود بازی TensorFlow
- دانلود زیرنویس فارسی فیلم Keras
- PyTorch
استفاده از Scikit-learn
Scikit-learn یک کتابخانه به طور گسترده ای برای الگوریتم های یادگیری ماشینی سنتی است.این ابزار برای پردازش داده ها، آموزش مدل و ارزیابی را فراهم می کند.برای ایجاد یک مدل طبقه بندی ساده، شما می توانید داده ها را بارگذاری کنید، یک الگوریتم را انتخاب کنید و مدل را آموزش دهید.
مثال های زیر عبارتند از:
- واردات مجموعه داده ها
- تقسیم داده ها به آموزش و تست مجموعه
- یک متخصص را انتخاب کنید، مانند LogisticRegression
- آموزش مدل با آموزش داده ها
- دقت مدل را ارزیابی کنید
یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
TensorFlow یک کتابخانه قدرتمند برای یادگیری عمیق است. Keras که در بالای TensorFlow اجرا می شود، شبکه های عصبی ساختمان را ساده می کند.این کتابخانه ها برای مدل های پیچیده مانند تشخیص تصویر یا پردازش زبان طبیعی مناسب هستند.
برای ایجاد یک شبکه عصبی، معماری مدل را تعریف کنید، آن را با یک بهینه سازی و از دست دادن، و سپس آن را با داده ها آموزش دهید.این کتابخانه ها از شتاب GPU برای آموزش سریع تر پشتیبانی می کنند.
شروع کار با PyTorch
PyTorch یکی دیگر از کتابخانه های یادگیری عمیق محبوب شناخته شده برای نمودار محاسباتی پویا است.این مورد برای تحقیق و توسعه به دلیل انعطاف پذیری آن است.مدل های ساختمان شامل تعریف لایه ها، مشخص کردن پاس جلو و آموزش با داده ها است.