


Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Un guide du débutant
Jan 10, 2025 am 07:18 AMMachine learning (ML)?: une technologie transformatrice qui remodèle notre monde. Des recommandations de streaming personnalisées aux véhicules autonomes, le ML alimente l’innovation dans de nombreux secteurs. Ce guide démystifie le ML, offrant une compréhension claire aux débutants.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique??
à la base, le ML est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de prendre des décisions éclairées sans programmation explicite. Au lieu de définir manuellement des règles pour chaque scénario, nous fournissons des données à un algorithme, lui permettant d'identifier des modèles et de prédire les résultats. Imaginez créer un système pour identifier les chats dans les images?; au lieu de spécifier des caractéristiques telles que ??oreilles pointues??, vous fournissez simplement à l'algorithme de nombreuses photos de chats, ce qui lui permet d'apprendre les caractéristiques de manière indépendante.
Types d'apprentissage automatique
Il existe trois principaux types de ML?:
- Apprentissage supervisé?: L'algorithme apprend à partir de données étiquetées. Par exemple, pour prédire les prix de l’immobilier, il faut fournir des données comportant des caractéristiques (superficie, chambres) et des étiquettes (prix réels). Le modèle apprend la relation entre ceux-ci.
- Apprentissage non supervisé?: L'algorithme apprend à partir de données non étiquetées, identifiant des modèles et des regroupements sans conseils prédéfinis. Une application courante est le clustering, qui regroupe des points de données similaires (par exemple, segmentation des clients en fonction des habitudes d'achat).
- Apprentissage par renforcement?: L'algorithme apprend en interagissant avec un environnement, en recevant des récompenses ou des pénalités. Cette approche est utilisée dans les systèmes d'IA comme AlphaGo, qui ma?trisent le jeu Go grace à une prise de décision stratégique basée sur les commentaires.
L'impact du ML est omniprésent. Voici quelques applications du monde réel?:
Systèmes de recommandation?: Des services comme Netflix et Spotify utilisent le ML pour personnaliser les recommandations en fonction des préférences de l'utilisateur.
Soins de santé?: Les modèles ML analysent les images médicales pour détecter des maladies (par exemple, le cancer) et prédire les résultats pour les patients.
Finance?: Les banques exploitent le ML pour la détection des fraudes et l'évaluation des risques de crédit.
Véhicules autonomes?: Les voitures autonomes s'appuient sur le ML pour la reconnaissance d'objets, la navigation et les décisions de conduite.
Comment fonctionne l'apprentissage automatique??
Le processus ML peut être simplifié comme suit?:
Collecte de données?: Rassemblez des données pertinentes. Par exemple, la création d'un filtre anti-spam nécessite un ensemble de données d'e-mails étiquetés comme spam ou non spam.
Prétraitement des données?: Nettoyez et préparez les données pour la formation. Cela peut inclure la gestion des valeurs manquantes, la mise à l'échelle des fonctionnalités et la division des données en ensembles d'entra?nement et de test.
Sélection du modèle?: Choisissez un algorithme approprié (par exemple, régression linéaire, arbres de décision, réseaux de neurones).
Formation de modèle?: Introduisez les données d'entra?nement à l'algorithme pour apprendre des modèles.
évaluation du modèle?: Testez le modèle sur des données invisibles pour évaluer ses performances.
Déploiement du modèle?: Une fois formé et testé, le modèle peut être utilisé pour des prédictions sur de nouvelles données.
Démarrez avec l'apprentissage automatique
Prêt à commencer votre voyage ML?? Voici comment?:
- Apprendre Python?: Python est le langage dominant en ML. Familiarisez-vous avec les bibliothèques comme NumPy, Pandas et Scikit-learn.
- Explorez les ensembles de données?: Des sites Web comme Kaggle et l'UCI Machine Learning Repository fournissent des ensembles de données gratuits pour la pratique.
- Construisez des projets simples?: Commencez par des projets adaptés aux débutants, tels que la prévision du prix de l'immobilier ou la classification des fleurs d'iris.
ML est un puissant outil de résolution de problèmes transformant divers domaines. Bien qu’initialement complexe, le décomposer en concepts gérables le rend plus accessible. Que votre intérêt réside dans les systèmes de recommandation, l'analyse de données ou les applications d'IA, le ML offre un potentiel illimité. Quels aspects du ML vous intriguent le plus?? Partagez vos réflexions et vos questions dans les commentaires ! Suivez pour des guides plus adaptés aux débutants sur ML et MLOps?!
Sources et crédits?:
- http://www.miracleart.cn/link/6b406fba78d7b12a242a3bff04399604
- http://www.miracleart.cn/link/1a8207690ac54d845f7a57dd468970fa
- http://www.miracleart.cn/link/5b312a4c28761c463feda5a54c011676
- http://www.miracleart.cn/link/26a95b3bf6c0fa4ba909250facfb5ae9
- "Machine Learning pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow" par Aurélien Géron
- "Python Machine Learning" par Sebastian Raschka et Vahid Mirjalili
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas
