Mô hình máy học được dùng để dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu. Python cung cấp một loạt thư viện đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình này. bài báo này giới thiệu một số thư viện Python phổ biến để tạo ra mô hình học máy và giải thích cách sử dụng cơ bản của họ.

Thư mục Python phổ biến cho việc học hỏi máy tính

  • Học skit
  • Hiệu ứng Quét Trang trình diễn
  • Keras
  • PyTorch

Dùng khả năng học chữ cái

Học chữ là một thư viện được sử dụng rộng rãi cho việc học thuật toán truyền thống. nó cung cấp công cụ cho dữ liệu trước tiến trình xử lý, đào tạo mô hình, và đánh giá. để tạo một mô hình phân loại đơn giản, bạn có thể tải dữ liệu, chọn một thuật toán, và đào tạo mô hình.

Những bước mẫu bao gồm:

  • Nhập bộ dữ liệu
  • Chia dữ liệu ra tập huấn và thử ra
  • Chọn một classifier, chẳng hạn như tái phát
  • Luyện tập người mẫu với dữ liệu luyện tập
  • Đánh giá độ chính xác của mô hình

Học hỏi sâu với TensorFlow và Keras

TensorFlow là một thư viện rất mạnh mẽ cho việc học hỏi sâu sắc. Keras, chạy trên đỉnh của TensorFlow, đơn giản hóa việc xây dựng mạng thần kinh. những thư viện này thích hợp cho các mô hình phức tạp như nhận dạng hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Để tạo ra một mạng thần kinh, xác định cấu trúc mô hình, biên dịch nó với chức năng tối ưu hóa và mất mát, và sau đó đào tạo nó với dữ liệu. những thư viện hỗ trợ gia tốc GPU để đào tạo nhanh hơn.

Bắt đầu với PyTorch

PyTorch là một thư viện khác phổ biến về biểu đồ tính toán động, được ưa thích nghiên cứu và phát triển nhờ tính linh hoạt của nó.