Introduktion till maskininlärning

Maskininlärning (ML) är ett underområde av artificiell intelligens (AI) som fokuserar på skapandet av datorsystem som kan lära sig, anpassa, förutsäga och korrelera, allt utan att följa explicita instruktioner.

Målet med maskininlärning är att förstå och bearbeta en stor mängd data genom att utnyttja algoritmer och göra generaliserade modeller som kan producera användarvänliga utdata.

Maskininlärning fungerar vanligtvis genom att följa stegen nedan:

1. Samla in data från olika källor
2. Rengöringsdata för att få homogenitet
3. Bygga en modell med en ML-algoritm
4. Få insikter från modellens resultat
5. Datavisualisering och omvandling av resultat till visuella grafer

1. Samla in data från olika källor

Maskininlärning kräver mycket data för att göra en produktionsklar modell.

Datainsamling för ML görs på två sätt: automatiskt och manuellt.

• Automatiserad datainsamling använder program och skript som skrapar data från webben.
• Manuell datainsamling är en process för att manuellt samla in data och förbereda dem homogent.

Automatiserad datainsamling med hjälp av webbskrapning med Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. Rengöringsdata för att få homogenitet

Att säkerställa datahomogenitet är ett avgörande steg för att få maskininlärning att fungera och generera resultat.

Datarensning för ML görs antingen manuellt eller automatiskt med hjälp av algoritmer och består av att fixa och/eller ta bort felaktiga, korrupta, felaktigt formaterade, duplicerade och ofullständiga data i datasetet.

Rengöring av data med Python och pandor:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. Bygga en modell med en ML-algoritm

En ML (maskininlärning) modell är en fil som innehåller resultaten av maskininlärningsalgoritmer och används för att resonera över dynamisk input.

En ML-modell (maskininlärning) fungerar genom att innehålla en lista med mönster som matchas mot realtidsindata och sedan producera utdata enligt det matchade mönstret.

ML-modeller kan ha olika strukturtyper, med de vanligaste typerna: binär klassificering, flerklassklassificering, och regression .

• Den binära klassificeringsmodellen förutsäger ett binärt utfall, vilket betyder ett av två möjliga utfall.
• Multiklassklassificeringsmodellen förutsäger ett av fler än två utfall.
• Regressionsmodellen förutsäger numeriska värden.

Processen att bygga en maskininlärningsmodell kallas träning.

Maskininlärningsträning görs med hjälp av algoritmer och är uppdelad i två kategorier: övervakad inlärning och oövervakad inlärning.

• Övervakad inlärning (SL) är när ML-modellen tränas med hjälp av märkta data, vilket betyder data som har både ingångs- och utdatavärden.
• Oövervakad inlärning (UL) är när ML-modellen tränas med hjälp av omärkta data, vilket betyder data som inte har några taggar eller kända resultat.

Neurala nätverk (NN) är kärnan i oövervakad inlärning och består av kartläggning mellan data i datamängden, vilket gör det möjligt att göra korrelationer.

Skapa en binär klassificeringsmodell med Pythons scikit-learn-bibliotek:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. Få insikter från modellens resultat

Att få insikter från ML-modellerna innebär att förstå de tidigare okända mönstren och testa modellens förmåga att göra förutsägelser och slutsatser.

Att få insikter är mycket viktigt för att verifiera modellens giltighet och avgöra om några ändringar behöver göras i inlärningsalgoritmen/-algoritmerna.

Analysera funktionsvikt i en tränad modell med Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. Datavisualisering och omvandling av resultat till visuella grafer

Datavisualisering av ML-modellen består av att sätta utdata på en graf och tillhandahålla det interaktiva API:et.

Skapa ett spridningsdiagram med förutsagda värden med Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

Slutsats

Ovanstående kodexempel visar praktiska implementeringar för varje steg i maskininlärning, från datainsamling och rengöring till modellbyggande, insikter och datavisualisering.