Come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico? Una delle classiche domande che vengono fatte ai colloqui, quindi leggi attentamente tutto l'articolo Iniziamo, Su che principio sono basati gli algoritmi di Machine Learning? Esiste un principio comune alla base di tutti gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati per la modellazione predittiva. In questo post scoprirai come funzionano effettivamente gli algoritmi di machine learning comprendendo il principio comune che sta alla base di tutti gli algoritmi. La Base del Machine Learning: Gli algoritmi di apprendimento automatico sono descritti come l'apprendimento di una funzione target (f) che mappa al meglio le variabili di input (X) su una variabile di output (Y). Y = f(X) Questo è un compito di apprendimento generale in cui vorremmo fare previsioni in futuro (Y) dati nuovi esempi di variabili di input (X). Non sappiamo che aspetto abbia la funzione (f) o la sua forma. Se lo facessimo, lo useremmo direttamente e non avremmo bisogno di impararlo dai dati usando algoritmi di apprendimento automatico. È più difficile di quanto pensi. C'è anche l'errore (e) che è indipendente dai dati di input (X). Y = f(X) + e Questo errore potrebbe essere un errore come non avere abbastanza attributi per caratterizzare sufficientemente la migliore mappatura da X a Y. Questo errore è chiamato errore irriducibile perché non importa quanto siamo bravi a stimare la funzione target (f), non possiamo ridurre questo errore. Vale a dire che il problema dell'apprendimento di una funzione dai dati è un problema difficile e questo è il motivo per cui esistono il campo del machine learning e degli algoritmi di machine learning. Come funzionano gli algoritmi di Machine learning ? Il tipo più comune di machine learning consiste nell'apprendere la mappatura Y=f(X) per fare previsioni di Y per il nuovo X. Questo è chiamato modellazione predittiva o analisi predittiva e il nostro obiettivo è rendere le previsioni più accurate possibili. In quanto tale, non siamo realmente interessati alla forma e alla forma della funzione (f) che stiamo imparando, solo che fa previsioni accurate. Potremmo imparare la funzione di Y=f(X) per saperne di più sulla relazione nei dati e questo è chiamato inferenza statistica. Se questo fosse l'obiettivo, useremmo metodi più semplici e apprezzeremmo la comprensione del modello appreso e della forma di (f) sopra facendo previsioni accurate. Quando apprendiamo una funzione (f) ne stimiamo la forma dai dati che abbiamo a disposizione. In quanto tale, questa stima avrà un errore. Non sarà una stima perfetta per l'ipotetica migliore mappatura sottostante da Y data X. Molto tempo nell'apprendimento automatico applicato viene dedicato al tentativo di migliorare la stima della funzione sottostante e, a termine, migliorare le prestazioni delle previsioni fatte dal modello. Tecniche per l'apprendimento di una funzione Gli algoritmi di apprendimento automatico sono tecniche per stimare la funzione target (f) per prevedere la variabile di output (Y) date le variabili di input (X). Rappresentazioni diverse fanno ipotesi diverse sulla forma della funzione appresa, ad esempio se è lineare o non lineare. Diversi algoritmi di apprendimento automatico fanno ipotesi diverse sulla forma e la struttura della funzione e sul modo migliore per ottimizzare una rappresentazione per approssimarla. Questo è il motivo per cui è così importante provare una suite di algoritmi diversi su un problema di apprendimento automatico, perché non possiamo sapere in anticipo quale approccio sarà il migliore per stimare la struttura della funzione sottostante che stiamo cercando di approssimare. Conclusione In questo post hai scoperto il principio alla base che spiega l'obiettivo di tutti gli algoritmi di apprendimento automatico per la modellazione predittiva. Hai imparato che gli algoritmi di apprendimento automatico funzionano per stimare la funzione di mappatura (f) delle variabili di output (Y) date le variabili di input (X) o Y=f(X). Hai anche appreso che diversi algoritmi di apprendimento automatico fanno ipotesi diverse sulla forma della funzione sottostante. E che quando non sappiamo molto sulla forma della funzione target, dobbiamo provare una suite di algoritmi diversi per vedere cosa funziona meglio. Hai domande su come funzionano gli algoritmi di machine learning o su questo post? Lascia un commento e fai la tua domanda e faremo del nostro meglio per rispondere.

significativo sul modo in cui le aziende vengono condotte in discipline diverse come scienze mediche, città intelligenti Incorpora i dati dei sistemi IoT e AI che sono alla base delle vere reti di città intelligenti, nonché

utilizzando Git e fornisce soluzioni adatte ai principianti per problemi relativi all'ambiente e ai pacchetti Python

più seriamente l'apprendimento automatico e la scienza dei dati alla fine passeranno all'utilizzo di Python Questo sarebbe stato un gioco da ragazzi in Python. Ora però il nostro consiglio è quello di iniziare a utilizzare Python o strumenti più scalabili di excel

architetture di rete neurale si riferiscono ai progetti strutturali e organizzativi delle reti neurali artificiali

Scopri i comandi Git essenziali per il controllo delle versioni e la collaborazione a progetti di data science. Storicamente, la maggior parte dei data scientist non è a conoscenza delle pratiche e degli strumenti di sviluppo software come i sistemi di controllo delle versioni. Ma questo sta cambiando, i progetti di scienza dei dati stanno adottando le migliori pratiche dell'ingegneria del software e Git è diventato uno strumento essenziale per il controllo delle versioni di file e dati. I moderni data team lo usano per collaborare a progetti di codebase e risolvere i conflitti più velocemente. Che cos'è il controllo della versione? Il software di controllo della versione ti consente di salvare il tuo lavoro mentre procedi, così puoi tornare indietro nel tempo e riprendere da dove eri rimasto. Il software di controllo della versione più comunemente usato è Git. Cos'è Git? Git è un versatile sistema di controllo della versione utilizzato nello sviluppo di software. Viene utilizzato per gestire e tenere traccia delle modifiche a file e attività. Git è un successore del sistema di controllo del codice sorgente (SCCS) degli sviluppatori. Git utilizza un sistema di controllo della versione distribuito che consente a più sviluppatori di lavorare sullo stesso progetto contemporaneamente. È un buon strumento da usare insieme ad altri sistemi di controllo della versione come Subversion. Cos'è un Comando Git ? Git è un popolare sistema di controllo delle versioni che aiuta a gestire le modifiche ai documenti in un ambiente di lavoro collaborativo. Se non conosci il controllo della versione, ti starai chiedendo come usarlo. Se sei già un data scientist e non sai come usare Git, ti starai chiedendo come può aiutare il tuo flusso di lavoro. Ad ogni modo, troverai utile questo elenco di comandi Git. In questo post, impareremo 14 comandi Git essenziali che ti aiuteranno a inizializzare un progetto, creare e unire rami, seguire la versione dei file, sincronizzarlo con un server remoto e monitorare le modifiche. Nota: assicurati di aver installato correttamente Git dal sito ufficiale . Comandi Git per data scientist 1. Inizializzazione Puoi inizializzare il sistema di controllo della versione Git nella directory corrente digitando: git init Oppure puoi inizializzare Git in una directory specifica. git init Comandi Git per data scientist 2. Clona Il comando clone copierà tutti i file di progetto da un server remoto alla macchina locale. Aggiungerà anche un nome remoto come `origine` per sincronizzare i file con il server remoto. Git clone richiede un collegamento HTTPS e un collegamento SSH per la connessione sicura. git clone Comandi Git per data scientist 3. Remote È possibile connettersi a uno o più server remoti aggiungendo il nome del remoto e l'indirizzo HTTPS/SSH. git remote add Nota: la clonazione di un repository da GitHub o qualsiasi server remoto aggiunge automaticamente remote come `origine`. Comandi Git per data scientist 4. Crea Ramo I rami sono il modo migliore per lavorare su una nuova funzionalità o eseguire il debug del codice. Ti permette di lavorare in isolamento senza disturbare il ramo `main`. Crea un nuovo ramo usando il comando checkout con il tag `-b` e il nome del ramo. git checkout -b Oppure usa switch con il tag `-c` e il nome del ramo git switch -c O semplicemente usa il comando branch git branch Comandi Git per data scientist 5. Cambiare ramo Per passare da un ramo corrente a un altro ramo, è possibile utilizzare il comando checkout o switch seguito dal nome del ramo. git checkout git switch Comandi Git per data scientist 6. Pull Per sincronizzare le modifiche con un server remoto, è necessario prima eseguire il pull delle modifiche dal repository remoto al repository locale utilizzando il comando pull . Ciò è necessario quando vengono apportate modifiche in un repository remoto. git pull Puoi aggiungere un nome remoto seguito da un nome di ramo per estrarre un singolo ramo. git pull Per impostazione predefinita, il comando pull recupera le modifiche e le unisce al ramo corrente. Per rebase, invece di unire, puoi aggiungere il flag `--rebase` prima del nome e del ramo remoti. git pull --rebase origin master Comandi Git per data scientist 7. Aggiungi Usa il comando aggiungi per aggiungere file nell'area di gestione temporanea. Richiede il nome del file o l'elenco dei nomi dei file. git add Puoi anche aggiungere tutti i file usando il flag `.` o `-A`. git add . Comandi Git per data scientist 8. Commit Dopo aver aggiunto i file all'area di staging, puoi creare una versione utilizzando il comando commit . Il comando commit richiede il titolo del commit usando il flag `-m`. Se hai apportato più modifiche e vuoi elencarle tutte, aggiungile alla descrizione usando un altro flag `-m`. git commit -m "Titolo" -m "Descrizione" Nota: assicurati di aver configurato il nome utente e l'e -mail prima di confermare le modifiche. git config --global user.name git config --global user.email Comandi Git per data scientist 9. Push Per sincronizzare le modifiche locali su server remoti utilizzando il comando push . Puoi semplicemente digitare `git push` per inviare le modifiche al repository remoto. Per eseguire il push delle modifiche su uno specifico server remoto e succursale, utilizzare il comando seguente. git push Comandi Git per data scientist 10. Annulla commit Git revert annulla le modifiche a un commit specifico e lo aggiunge come nuovo commit, mantenendo intatto il registro. Per ripristinare, devi fornire un hash di un commit specifico. git revert Puoi anche annullare le modifiche usando il comando reset . Reimposta le modifiche su un commit specifico, scartando tutti i commit effettuati dopo. git reset Nota: l'utilizzo del comando reset è sconsigliato in quanto modifica la cronologia del registro git Comandi Git per data scientist 11. Unione Il comando di unione unirà semplicemente le modifiche del ramo specifico nel ramo corrente. Il comando richiede un nome di ramo. git merge Questo comando è molto utile quando si lavora con più rami e si desidera unire le modifiche al ramo principale. Comandi Git per data scientist 12. Registro Per controllare la cronologia completa dei commit precedenti, puoi utilizzare il comando log. Per mostrare i log più recenti, puoi aggiungere `-` seguito dal numero e ti mostrerà un numero limitato di cronologia dei commit recenti. Ad esempio, limita i log a 5: git log -5 Puoi anche controllare i commit effettuati da autori specifici. git log --author=”” Nota: git log ha più flag per filtrare tipi specifici di commit. Consulta la documentazione completa . Comandi Git per data scientist 13. Differenza L'uso del comando diff visualizzerà il confronto tra le modifiche non salvate con il commit corrente. git diff Per confrontare due diversi commit, utilizzare: git diff E per confrontare due rami, usa: git diff Comandi Git per data scientist 14. Stato Lo stato del comando mostra lo stato corrente della directory di lavoro. Include informazioni sulle modifiche di cui eseguire il commit, i percorsi non uniti, le modifiche non organizzate per il commit e l'elenco dei file non tracciati. git status Conclusione sui miliori comandi Git per data scientist Speriamo che il nostro articolo sui comandi Git essenziali per i data scientist ti sia piaciuto. L'apprendimento di queste competenze vitali farà un'enorme differenza nel tuo lavoro e nella tua carriera come professionista della scienza dei dati. Naturalmente, sappiamo che non tutti i data scientist hanno il tempo o la voglia di imparare questi comandi, quindi abbiamo fornito una serie di tutorial facili da seguire che forniscono una pratica pratica nell'uso di Git. Grazie per aver letto, siamo sempre entusiasti quando uno dei nostri post è in grado di fornire informazioni utili per i professionisti della scienza dei dati.

interattivi ti aiuteranno a comprendere l'apprendimento automatico e il funzionamento di un sistema intelligente