Ang mga modelong pagkatutong pangmakina ay ginagamit upang makagawa ng mga prediksiyon o desisyon batay sa datos. ang Python ay nag-aalok ng iba't ibang mga aklatan na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng mga modelong ito. Ang artikulong ito ay nagpapakilala ng ilang mga popular na aklatan ng Python para sa paglikha ng mga modelong pang-makina at nagpapaliwanag ng kanilang pangunahing paggamit.

  • Sikat-aralin
  • TensorFlow
  • Mga Keras
  • PyTorch

Paggamit ng scikit-telection

Ang scikit-learning ay isang malawakang ginagamit na aklatan para sa mga tradisyonal na makinang nag-aaral ng mga algorithm. Ito ay nagbibigay ng mga kasangkapan para sa data preprocessing, modelong pagsasanay, at pagtatasa. Upang lumikha ng isang simpleng modelong klasipikasyon, maaari kang magkarga ng datos, pumili ng isang algorithm, at magsanay ng modelo.

Kasali sa mga hakbang na halimbawa ang:

  • I-port ang dataset
  • Hatiin ang mga impormasyon sa pagsasanay at pagsubok
  • Pumili ng classifier, gaya ng LogisticRegression
  • Sanayin ang modelo sa pamamagitan ng pagsasanay ng datos
  • Suriin ang katumpakan ng modelo

Malalim na Pagkatuto na May TensorFlow at Keras

Ang TensorFlow ay isang malakas na aklatan para sa malalim na pag-aaral. Keras, na tumatakbo sa tuktok ng TensorFlow, samplifies na nagtatayo ng mga neural network. Ang mga aklatan na ito ay angkop para sa mga komplikadong modelo tulad ng pagkilala sa imahe o natural na pagproseso ng wika.

Upang makagawa ng isang neural network, bigyang - kahulugan ang modelong arkitektura, tipunin ito na may isang optimista at pagkawala, at pagkatapos ay sanayin ito sa pamamagitan ng datos.

Pagsisimula sa PyTorch

Ang PyTorch ay isa pang popular na malalim na aklatan ng pag-aaral na kilala sa dinamikong pagkalkula nito na graph. ito ay pinaburan ng pananaliksik at pagpapaunlad dahil sa pagiging madaling umangkop nito. ang mga modelo ng pagtatayo ay kinasasangkutan ng pagbibigay ng kahulugan sa mga patong, pagtatakda ng pasulong na paglipas, at pagsasanay ng datos.