Pembelajaran mesin (ML): teknologi transformatif yang membentuk semula dunia kita. Daripada cadangan penstriman yang diperibadikan kepada kenderaan autonomi, ML menyemarakkan inovasi merentas pelbagai sektor. Panduan ini menafikan ML, memberikan pemahaman yang jelas untuk pemula.
Apakah Pembelajaran Mesin?
Pada terasnya, ML ialah cabang kecerdasan buatan (AI) yang memperkasakan komputer untuk belajar daripada data dan membuat keputusan termaklum tanpa pengaturcaraan yang jelas. Daripada mentakrifkan peraturan secara manual untuk setiap senario, kami menyediakan data kepada algoritma, membolehkannya mengenal pasti corak dan meramalkan hasil. Bayangkan mencipta sistem untuk mengenal pasti kucing dalam imej; daripada menyatakan ciri seperti "telinga runcing", anda hanya menyuap algoritma dengan banyak foto kucing, membolehkannya mempelajari ciri tersebut secara bebas.
Jenis Pembelajaran Mesin
Tiga jenis utama ML wujud:
- Pembelajaran Terselia: Algoritma belajar daripada data berlabel. Contohnya, meramalkan harga rumah memerlukan menyediakan data dengan ciri (rakaman persegi, bilik tidur) dan label (harga sebenar). Model mempelajari hubungan antara ini.
- Pembelajaran Tanpa Selia: Algoritma belajar daripada data tidak berlabel, mengenal pasti corak dan kumpulan tanpa panduan yang telah ditetapkan. Aplikasi biasa ialah pengelompokan, mengumpulkan titik data yang serupa (mis., pembahagian pelanggan berdasarkan tabiat pembelian).
- Pembelajaran Pengukuhan: Algoritma belajar melalui interaksi dengan persekitaran, menerima ganjaran atau penalti. Pendekatan ini digunakan dalam sistem AI seperti AlphaGo, yang menguasai permainan Go through membuat keputusan strategik berdasarkan maklum balas.
Impak ML sangat meluas. Berikut ialah beberapa aplikasi dunia sebenar:
Sistem Pengesyoran: Perkhidmatan seperti Netflix dan Spotify menggunakan ML untuk memperibadikan pengesyoran berdasarkan pilihan pengguna.
Penjagaan kesihatan: Model ML menganalisis imej perubatan untuk mengesan penyakit (mis., kanser) dan meramalkan hasil pesakit.
Kewangan: Bank memanfaatkan ML untuk pengesanan penipuan dan penilaian risiko kredit.
Kenderaan Autonomi: Kereta pandu sendiri bergantung pada ML untuk pengecaman objek, navigasi dan keputusan pemanduan.
Bagaimana Pembelajaran Mesin Berfungsi?
Proses ML boleh dipermudahkan seperti berikut:
Pengumpulan Data: Kumpul data yang berkaitan. Contohnya, membina penapis spam memerlukan set data e-mel yang dilabelkan sebagai spam atau bukan spam.
Prapemprosesan Data: Bersihkan dan sediakan data untuk latihan. Ini mungkin termasuk pengendalian nilai yang tiada, ciri penskalaan dan pemisahan data kepada set latihan dan ujian.
Pemilihan Model: Pilih algoritma yang sesuai (cth., regresi linear, pepohon keputusan, rangkaian saraf).
Latihan Model: Suapkan data latihan kepada algoritma untuk mempelajari corak.
Penilaian Model: Uji model pada data yang tidak kelihatan untuk menilai prestasinya.
Pengedaran Model: Setelah dilatih dan diuji, model boleh digunakan untuk ramalan pada data baharu.
Bermula dengan Pembelajaran Mesin
Bersedia untuk memulakan perjalanan ML anda? Begini caranya:
- Belajar Python: Python ialah bahasa dominan dalam ML. Biasakan diri anda dengan perpustakaan seperti NumPy, Pandas dan Scikit-learn.
- Teroka Set Data: Tapak web seperti Kaggle dan Repositori Pembelajaran Mesin UCI menyediakan set data percuma untuk diamalkan.
- Bina Projek Mudah: Mulakan dengan projek mesra pemula seperti ramalan harga rumah atau klasifikasi bunga iris.
ML ialah alat penyelesaian masalah yang berkuasa mengubah pelbagai bidang. Walaupun pada mulanya rumit, memecahkannya kepada konsep yang boleh diurus menjadikannya lebih mudah diakses. Sama ada minat anda terletak pada sistem pengesyoran, analisis data atau aplikasi AI, ML menawarkan potensi yang tidak terbatas. Apakah aspek ML yang paling menarik minat anda? Kongsi pendapat dan soalan anda dalam komen! Ikuti untuk lebih banyak panduan mesra pemula tentang ML dan MLOps!
Sumber dan Kredit:
- http://ipnx.cn/link/6b406fba78d7b12a242a3bff04399604
- http://ipnx.cn/link/1a8207690ac54d845f7a57dd468970fa
- http://ipnx.cn/link/5b312a4c28761c463feda5a54c011676
- http://ipnx.cn/link/26a95b3bf6c0fa4ba909250facfb5ae9
- "Pembelajaran Mesin Hands-On dengan Scikit-Learn, Keras dan TensorFlow" oleh Aurélien Géron
- "Pembelajaran Mesin Python" oleh Sebastian Raschka dan Vahid Mirjalili
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Pembelajaran Mesin? Panduan Pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
