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Perchè è importante saper creare un programma di Machine Learning ?
L'apprendimento automatico (ML) è di tendenza e ogni azienda vuole sfruttare il machine learning per aiutarla a migliorare i propri prodotti o servizi. Pertanto, abbiamo osservato una crescente domanda di ingegneri ML e tale richiesta ha attirato l'attenzione di molte persone. Tuttavia, il machine learning può sembrare scoraggiante per molti, specialmente per coloro che hanno poca esperienza di programmazione o di lavoro relativa ai dati.
Perchè hai difficoltà a seguire i tutorial degli altri ?
Una ragione probabile è che ci vuole una grande quantità di sforzi per impostare il computer, permettendo loro di sviluppare tutti i modelli ML.
Ci Pensiamo noi...Ti faremo creare il tuo primo script di machine learning con python, utilizzando solo un browser
Cosa Utilizzeremo ?
In questo articolo vorrei presentare Google Colab, uno strumento gratuito (con opzioni di aggiornamento a pagamento, però) per l'apprendimento e la creazione di modelli ML. Ancora più importante, come scoprirai, non ha alcuna configurazione per te - è pronto per l'uso ora - con l'unico requisito di avere un account Google. Se non ne hai uno, registrati in modo da poter seguire il tutorial.
Suppongo che tu non sappia molto di ML, ma sei molto entusiasta di apprendere il ML. Non importa quanto Python conosci. Spiegherò i passaggi principali usando il più possibile termini comprensibili anche per chi è alle prime armi.
Senza ulteriori indugi, iniziamo. Se vuoi vedere il codice sorgente, puoi accedere al Notebook passando nell'area progetti . Troverai il Link alla fine dell articolo.
Passaggio 1. Creazione di un taccuino in Colab
In Colab, lavori con i taccuini (*.ipynb), proprio come lavori con i documenti (*.docx) in Microsoft Word. Quindi, il primo passo per usare Colab è creare un nuovo Notebook andando su: https://colab.research.google.com/ .
Dopo aver fatto clic sul pulsante "New notebook", vedrai che Colab crea un nuovo taccuino con un nome predefinito di Untitled1.ipynb.
Per il bene dell'attuale tutorial, chiamiamolo first_ml_model.ipynb o come vuoi. D'ora in poi lavoreremo su questo file.
Passaggio 2. Importare le librerie su Google colab
Quando creiamo il nostro modello, abbiamo bisogno di librerie di codici sviluppate da sviluppatori esperti di machine learning. In sostanza, queste librerie fungono da set di strumenti fornendo funzionalità predefinite per l'elaborazione dei dati e la costruzione del modello. In questo tutorial, utilizzeremo principalmente le seguenti librerie.
scikit-learn : una libreria ML che consiste in una varietà di funzioni di elaborazione dati e algoritmi ML (ad es. regressione, classificazione e clustering). Questa libreria è anche conosciuta come sklearn.
pandas : una libreria di data science specializzata principalmente nella pre-elaborazione di dati simili a fogli di calcolo prima di creare modelli ML.
Nel taccuino di Google Colab, ogni unità di lavoro è nota come cella e usiamo una serie di celle per svolgere i nostri lavori di machine learning. In ogni cella, di solito svolgiamo un compito specifico. Per aggiungere una cella, fai semplicemente clic + Code su in alto, come mostrato di seguito. Puoi aggiungere le tue note sul codice facendo clic su + Text.
Con il codice creato, eseguendo la cella seguente, puoi importare le librerie necessarie per il presente tutorial.
Una piccola Nota, se stai cercando di configurare un computer per il ML, devi installare tutte queste librerie oltre alla configurazione di Python. Mentre su Google Colab per creare il tuo primo programma di Machine learning avrai solo bisogno del nostro semplice tutorial.
Passaggio 3. Come importare Dataset su Colab
Per l'attuale tutorial, utilizzeremo il set di dati sulla qualità del vino rosso. Puoi trovare maggiori informazioni su questo set di dati su kaggle.com , un popolare sito Web di data science e ML che presenta una serie di concorsi. Puoi anche trovare le informazioni del set di dati su UCI , che è il principale repository di dati ML.
Tranquillo il Dataset sarà incluso nella cartella file del relativo progetto
Il dataset del vino è spesso usato come esempio per mostrare i modelli ML e, quindi, è comodamente disponibile nella libreria sklearn. Tieni presente che il set di dati in sklearn è stato modificato per servire meglio come set di dati giocattolo per l'addestramento e l'apprendimento ML. I dati sono riportati di seguito.
Lo screenshot sopra mostra le caratteristiche dei dati. In ML, utilizziamo le " caratteristiche " per studiare quali fattori possono essere importanti per la previsione corretta. Come puoi vedere, ci sono 12 funzioni disponibili e sono potenzialmente importanti per la qualità del vino rosso, come l'alcol e l'acido malico.
Un ML specifico è preoccupato per la classificazione. Ogni record di dati ha un'etichetta che mostra la sua classe e le classi di tutti i record sono conosciute come "destinazione" del set di dati. Nel set di dati del vino rosso, ci sono tre classi per le etichette e possiamo controllare le etichette, come mostrato di seguito:
Tieni presente che in una tipica pipeline, di solito è necessario dedicare un sacco di tempo alla preparazione del set di dati. Alcune preparazioni comuni includono l'identificazione e la rimozione/ricodifica di valori anomali, la gestione dei dati mancanti, la ricodifica one-hot (necessaria per alcuni modelli), la riduzione della dimensionalità, la selezione delle funzionalità, il ridimensionamento e molti altri. Poiché il set di dati è stato ripulito come un set di dati giocattolo in sklearn , non dobbiamo preoccuparci di questi preparativi.
Passaggio 4. Addestrare un Modello di Machine Learning su Google Colab
Il passaggio successivo consiste nell'addestrare il modello ML. Forse ti starai chiedendo qual è il punto di addestrare un modello ML. Bene, per diversi casi d'uso, ci sono scopi diversi. Ma in generale, lo scopo dell'addestramento di un modello ML è più o meno quello di fare previsioni su cose che non hanno mai visto. Il modello riguarda come fare buone previsioni. Il modo per creare un modello si chiama training, utilizzando i dati esistenti per identificare un modo corretto per fare previsioni.
Esistono molti modi diversi per costruire un modello, come K-nearest neighbors, SVC, random forest, e gradient boosting, solo per citarne alcuni. Ai fini del presente tutorial che mostra come creare un modello ML utilizzando Google Colab, utilizziamo un modello prontamente disponibile in sklearn: il classificatore di foreste casuali.
Una cosa da notare è che abbiamo un solo set di dati. Per testare le prestazioni del modello, divideremo il set di dati in due parti, una per l'addestramento e l'altra per il test. Possiamo semplicemente usare il train_test_split , come mostrato di seguito. Il set di dati di addestramento ha 142 record, mentre il set di dati di test ha 36 record, approssimativamente in un rapporto di 4:1 (si noti che test_size=0.2 per i test viene utilizzato il 20% con arrotondamenti se necessario del set di dati originale).
La cosa bella di sklearn è che fa un sacco di lavoro pesante per noi rendendo molti classificatori preconfigurati in modo tale da poterli usare con poche righe di codice. Nello screenshot qui sotto, creiamo prima un classificatore forestale casuale. In sostanza, crea il framework in cui inserire i nostri dati per costruire il modello.
Utilizzando classifier.fit, stiamo addestrando il modello per generare i parametri del modello, in modo tale che il modello possa essere utilizzato per previsioni future.
Passaggio 5. Fare previsioni con Python utilizzando Google Colab
Con il modello addestrato di sklearn, possiamo testare le prestazioni del modello sul set di dati di test che abbiamo creato in precedenza. Come mostrato di seguito, abbiamo ottenuto una previsione di accuratezza del 97,2%. Tieni presente che raggiungere un livello elevato come questo in un set di dati giocattolo non è atipico, ma è considerato molto alto nei progetti reali.
Se vuoi dare un'occhiata più da vicino alla previsione del nostro modello, questo è il link al progetto. All'interno troverai una cartella.zip contenente il file .ipynb per aprirlo con Colab, il file python per farlo girare in locale, il set di dati in formato csv e il pdf del progetto.
Conclusioni creazione primo programma di machine learning con Python e Google Colab
In questo articolo, abbiamo utilizzato Google Colab come editor di codice per mostrarti come creare un modello ML per fare previsioni su un set di dati giocattolo.
Tuttavia, ti mostra che Google Colab è uno strumento facile da usare che richiede configurazioni minime per iniziare il tuo percorso di apprendimento del machine learning. Quando ti senti a tuo agio con le terminologie e i concetti relativi a Google Colab, Python e ML. Puoi esplorare altri IDE Python, come PyCharm, per un lavoro ML più avanzato con una migliore esperienza di codifica.
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