기계 학습 모델은 예측 또는 데이터를 기반으로 결정하는 데 사용됩니다. Python은 이러한 모델을 구축하는 프로세스를 단순화하는 다양한 라이브러리를 제공합니다. 이 문서는 기계 학습 모델을 만들고 기본 사용법을 설명하는 데 몇 가지 인기있는 Python 라이브러리를 소개합니다.

기계 학습을위한 인기있는 Python Libraries

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scikit-learn 사용

scikit-learn은 전통적인 기계 학습 알고리즘을 위한 널리 사용되는 라이브러리입니다. 데이터 사전 처리, 모델 교육 및 평가를 위한 도구를 제공합니다. 간단한 분류 모델을 만들려면 데이터를로드하고, 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련 할 수 있습니다.

예제 단계는 다음과 같습니다 :

  • dataset를 가져옵니다
  • 교육 및 테스트 세트로 데이터를 분할
  • LogisticRegression와 같은 클래스터를 선택하십시오.
  • 훈련 데이터로 모델을 기차
  • 모델의 정확도를 평가

TensorFlow와 Keras와 딥러닝

TensorFlow는 깊은 학습을위한 강력한 라이브러리입니다. TensorFlow의 상단에 실행되는 Keras는 건물 신경 네트워크를 단순화합니다. 이 라이브러리는 이미지 인식 또는 자연 언어 처리와 같은 복잡한 모델에 적합합니다.

신경 네트워크 만들기 위해 모델 아키텍처를 정의하고 최적화 및 손실 기능으로 컴파일하고 데이터를 처리하십시오. 이 라이브러리는 빠른 훈련을 위해 GPU 가속을 지원합니다.

PyTorch 시작하기

PyTorch는 동적 계산 그래프로 알려진 또 다른 인기있는 딥러닝 라이브러리입니다. 그것은 그것의 유연성 때문에 연구 및 개발에 대 한 호의. 건물 모델은 층을 정의, 앞으로 패스를 지정, 및 데이터와 교육.