やあ！ 5 年以上の経験を持つ Web スクレイピングとプロキシの専門家として、私は Python と機械学習が現実世界の複雑な問題をどのように解決できるかを直接見てきました。
この包括的なチュートリアルでは、以下について説明します。
- Python と機械学習を組み合わせる方が良い理由
- Python で ML モデルを開発するためのステップバイステップのガイダンス
- 機械学習用の主要な Python ライブラリ
- すぐに応用できるコード例
- このエキサイティングな分野における最先端の進歩
最後には、機械学習における Python の役割を深く理解し、独自のモデルを構築する準備が整います。
Python と機械学習を組み合わせる方が良い理由
Python は、ありえないヒーローのように思えるかもしれません。 Guido van Rossum は 1991 年に汎用スクリプト言語として作成しました。
しかし、過去 10 年間で、Python は機械学習タスクの誰もが認めるチャンピオンになりました。主な理由は次のとおりです。
単純
Python には単純な構文と動的型付けがあり、ML を始める障壁が低くなります。開発者は、煩雑なコーディングの詳細に費やす時間を減らし、革新により多くの時間を費やすことができます。
包括的なエコシステム
Python は、データ分析、数学、統計、ML モデル構築などに特化したライブラリの比類のないエコシステムを誇っています。この表は、最も一般的なもののいくつかを示しています。
| カテゴリー | ライブラリ |
|---|---|
| データ解析 | パンダ、NumPy |
| 可視化 | Matplotlib、シーボーン |
| ML アルゴリズム | Scikit-Learn、XGBoost |
| ニューラルネットワーク | TensorFlow、PyTorch |
この包括的なエコシステムにより、すべての開発者が ML にアクセスできるようになります。
業界での採用
Google、Facebook、JPMorgan Chase などのトップテクノロジー企業や金融企業は、ML システムに Python を利用しています。これは、現実世界のシナリオに ML を適用するための標準プログラミング言語となっています。
柔軟性
Python は、Web、モバイル、クラウド、組み込みシステムなどの ML ソリューションを構築できます。同じ Python コードをプラットフォーム間でシームレスに実行できます。
活気のあるコミュニティ
8 万人を超える Python 開発者が参加するアクティブなコミュニティは、ML アプリケーションのライブラリ、ツール、チュートリアル、サポートを提供しています。このため、Python は初心者にとって歓迎されます。
簡単に言えば、Python は、複雑な機械学習の課題に取り組むために必要な、シンプルさ、パワー、柔軟性の完璧な組み合わせを提供します。
次に、Python を使用してエンドツーエンドの ML システムを構築することで、この可能性を活用する方法を見てみましょう。
Python で ML モデルを開発するためのステップバイステップ ガイド
ML モデル作成の主要な段階は次のとおりです。
- データ収集
- データの準備
- モデルを選択
- 電車模型
- モデルの評価
- モデルの改善
- モデルのデプロイ
各ステップを詳しく見てみましょう。
1。 データ収集
機械学習モデルの良さは、そのトレーニングに使用されるデータによって決まります。大規模で高品質で関連性の高いデータセットが必要です。
現実世界の多くのプロジェクトでは、特定の問題に関連するカスタム データを収集する必要があります。 Web スクレイピングの専門家として、このタスクには Python スクレイピング ツールを使用することを強くお勧めします。
たとえば、顧客レビューに基づいて e コマース製品の売上を予測する ML モデルを構築したいとします。 Scrapy や Beautifulsoup などの Python ライブラリを使用して、ショッピング サイトから過去の販売データ、顧客レビュー、製品の詳細を収集できます。
Python を使用した Web スクレイピングは、問題に合わせたニッチなデータセットを収集する効率的な方法を提供します。 1つの研究 カスタム スクレイピング トレーニング データは、公開データセットと比較してモデルの精度を最大 39% 向上できることがわかりました。
関連するデータを収集したら、次のステップは、ML モデル用にデータを準備することです。
2. データ準備
現実世界のデータは、不完全で一貫性がなく、エラーが含まれる傾向があります。データの準備には以下が含まれます。
- クリーニング: 欠損値、重複レコード、エラーの修正
- 分裂: トレーニング セットとテスト セットの作成
- 機能エンジニアリング: 比率や集計などの新しい機能の導出
- 変換: テキストを数値としてエンコードするなどのデータ形式の変更
スクレイピングされた e コマース データセットを準備しましょう。
# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv("ecommerce_data.csv")
# Handle missing values
data = data.fillna(0)
# Split data
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)
# Feature engineering
data[‘review_length‘] = data[‘review‘].apply(len)Pandas、Scikit-Learn、Numpy などの専用 Python ライブラリは、データを次のステップに準備するための幅広いツールを提供します。
3. モデルの選択
次に、どの ML アルゴリズムが問題に最も適しているかを決定する必要があります。上位のオプションには次のようなものがあります。
- 直線回帰 – 売上や気温などの数値を予測します
- ランダムフォレスト – アンサンブル決定木を使用した分類と回帰
- サポートベクターマシン – 分類に最適な多用途アルゴリズム
- ニューラルネットワーク – 高度な深層学習モデル
製品の売上予測問題の場合、線形回帰またはランダム フォレストが適切な開始点となります。
この表は、ML アルゴリズムを実装するためのいくつかの一般的な Python ライブラリを比較しています。
| ML アルゴリズム | Pythonライブラリ |
|---|---|
| 直線回帰 | 統計モデル、Scikit-Learn |
| ランダムフォレスト | Scikit-Learn、XGBoost |
| SVM | scikit-Learn |
| ニューラルネットワーク | TensorFlow、PyTorch |
ご覧のとおり、Scikit-Learn は多くの古典的な ML アルゴリズムへの統合インターフェイスを提供し、TensorFlow と PyTorch はディープ ニューラル ネットワーク用に最適化されています。
4.トレインモデル
モデルを選択したら、Python を使用して準備したデータでモデルをトレーニングします。モデルは、予測を行うためにパターンと関係を学習します。
複数のパラメーターの組み合わせと反復を使用してトレーニングし、最適なモデルを見つけます。 Scikit-Learn でランダム フォレスト リグレッサーをトレーニングするサンプル コードを次に示します。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Train model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(train_X, train_y)ニューラル ネットワークの場合、TensorFlow ライブラリと PyTorch ライブラリは、モデルを効率的に構築およびトレーニングするためのツールを提供します。
5. モデルの評価
次に、評価メトリクスを使用して、目に見えないテスト データでモデルのパフォーマンスをテストします。
- 正確さ – 正しい予測の割合
- 精度 – 肯定的な予測のうち、実際に肯定的だった予測はいくつありましたか
- リコール – 実際の陽性者のうち、正確に予測したのは何人ですか
これらの指標に基づいて、モデルが有効かどうかを分析できます。そうでない場合は、別のパラメータまたはより多くのデータを使用して再トレーニングする必要があります。
from sklearn import metrics
# Make predictions
predictions = model.predict(test_X)
# Evaluate
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(test_y, predictions))
print("Precision:", metrics.precision_score(test_y, predictions))Matplotlib や Seaborn などの視覚化ライブラリも、モデルのパフォーマンスの評価に役立ちます。
6. モデルの改善
評価後、モデルのハイパーパラメータ (複雑さと学習を制御するパラメータ) を調整して、パフォーマンスを向上させます。
たとえば、ランダム フォレスト モデルの木の数を調整して、予測力と過剰適合の間の最適なバランスを見つけることができます。
私たちはアートとサイエンスを組み合わせ、GridSearchCV や RandomizedSearchCV などの Python ツールと組み合わせて、モデルの精度を最大化する魔法のレシピを見つけます。
7. モデルの展開
パフォーマンスに満足したら、モデルを実稼働環境にデプロイします。 Python を使用すると、プラットフォーム間での展開が簡単になります。
- ウェブサービス – Flask または Django を使用して Web API を作成する
- モバイルアプリ – 予測機能をモバイルアプリに統合
- クラウドプラットフォーム – AWS SageMaker などのマネージド クラウド サービスにデプロイする
これは、モデルからの予測を提供する単純な Flask アプリです。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route(‘/predict‘, methods=[‘POST‘])
def predict():
data = request.get_json()
prediction = model.predict(data)
return str(prediction[0])
if __name__ == ‘__main__‘:
app.run(debug=True)このエンドツーエンドのプロセスにより、ML の力を活用して、Python を使用して実際の問題を解決できるようになります。
機械学習用の Python ライブラリ
Python は、機械学習ワークフローのすべての段階に対応する最も広範なライブラリのコレクションを提供します。最も人気のあるものをいくつか紹介しましょう。
データの分析と準備
- パンダ – 表形式データを操作するための DataFrame などの高速で柔軟なデータ構造を提供します。データのクリーニングと準備に不可欠です。
- NumPy – ML モデルで頻繁に使用される多次元配列と行列のサポートを追加します。複雑な数学関数や統計関数も有効になります。
- matplotlib – データとモデルのパフォーマンスを理解するための詳細なプロット、チャート、グラフを作成できる最先端の視覚化ライブラリ。
- シーボーン – Matplotlib 上に構築された Seaborn は、高レベルのインターフェイスを備えた美しい統計視覚化を提供します。視覚的な探索的分析が簡単になります。
モデルの構築とトレーニング
- scikit-Learn – 線形回帰、ランダム フォレスト分類器、SVM、K-Means クラスタリングなどの古典的な機械学習アルゴリズムの頼りになるライブラリ。モデルを迅速にテストおよび比較するための、シンプルで一貫したインターフェイス。
- TensorFlow – Google によって作成された TensorFlow は、ディープ ニューラル ネットワークを構築およびトレーニングするための最も人気のあるフレームワークです。コンピューター ビジョン、NLP、複雑な ML システムで広く使用されています。
- パイトーチ – Facebook の TensorFlow の代替案は、柔軟性と速度に重点を置いています。ニューラル ネットワーク アーキテクチャを迅速に構築するための事前構築済みモジュールが多数あります。
モデル評価
- 統計モデル – 回帰、時系列分析などを含む統計モデルを推定するためのクラスと関数を提供します。統計ベースラインに対してモデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。
- XGブースト – AUC、対数損失、F1 スコア、精度、リコールなどのモデル評価のための広範なメトリクスを含む、最適化された勾配ブースティング ライブラリ。
モデル展開
- フラスコ – 軽量の Python Web フレームワークにより、モデルを Web API でラッピングしてアプリケーションに統合できます。
- ジャンゴ – 複雑なモデルに基づく Web アプリとサービスを構築するための、より充実した機能を備えたフレームワーク。
Python ライブラリのこの驚くべきエコシステムは、現実世界の ML システムのライフサイクル全体を強化します。
次に、これらを実行するためのコード例をいくつか見てみましょう。
Python での機械学習のコード例
実践することで最もよく学びます。 Python でモデルを構築するコード例をいくつか見てみましょう。
直線回帰
線形回帰は、独立変数に基づいて売上、価格、需要などの数値を予測するために使用されます。
Scikit-Learn に単純な線形回帰変数を実装して、広告支出に基づいて製品の売上を予測してみましょう。
# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv(‘sales.csv‘)
X = data[‘advertising‘].values.reshape(-1,1)
y = data[‘sales‘].values
# Train model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Predict
print(model.predict([[5000]])) # Predict sales if advertising is 5000
# Visualize results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color=‘red‘, linewidth=2)
plt.title(‘Product Sales Prediction‘)
plt.xlabel(‘Advertising Spend‘)
plt.ylabel(‘Predicted Sales‘)
plt.show()データのロード、LinearRegression モデルのトレーニング、予測の作成、結果の視覚化はすべて Python を使用して行われます。
ランダム フォレスト分類
ランダム フォレストは、分類タスクと回帰タスクの両方を実行できる多用途のアルゴリズムです。
これを使用して、抽出された特徴に基づいて画像を分類してみましょう。
# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv(‘images.csv‘)
X = data[[‘feature1‘, ‘feature2‘, ‘feature3‘]]
y = data[‘image_class‘]
# Train model
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
model.fit(X, y)
# Predict class of new image
image_features = [2.5, 3.4, 1.3]
print(model.predict([image_features]))この分類子を画像のタグ付けまたは認識システムに統合できます。
TensorFlow を使用したニューラル ネットワーク
画像、テキスト、音声処理などの複雑なタスクでは、ニューラル ネットワークが真価を発揮します。
TensorFlow を使用して手書きの数字を分類するための単純なニューラル ネットワークをトレーニングしてみましょう。
# Load data
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
# Create model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation=‘relu‘),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=‘softmax‘)
])
# Compile and train
model.compile(optimizer=‘adam‘, loss=‘sparse_categorical_crossentropy‘, metrics=[‘accuracy‘])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)
# Evaluate
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(‘\nTest accuracy:‘, test_acc)これらの例は表面をなぞっただけですが、Python を使用して回帰、分類、深層学習モデルを構築する方法を示しています。
機械学習と Python のエキサイティングな最前線
ML の世界は、新しい技術やアプリケーションによって継続的に進化しています。境界を押し広げるエキサイティングなフロンティアをいくつか紹介します。
生成的敵対的ネットワーク
GAN には、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つのニューラル ネットワークを相互にトレーニングして、非常にリアルな合成画像、オーディオ、ビデオを生成することが含まれます。の スタイルGAN モデルが生成できる 驚くほど生き生きとした顔。 Pythonライブラリのようなもの TensorFlow GAN これらのイノベーションを利用できるようにします。
強化学習
強化学習では、人間が学習するのと同じように、エージェントは環境と対話し、その行動に対する報酬またはペナルティを受け取ることによって学習します。の アルファゴー システムは、Python と TensorFlow を使用して複雑な囲碁ゲームをマスターしました。強化学習は、ロボット工学、ビデオ ゲーム、シミュレーションなどに応用されています。
転移学習
転移学習により、大規模なデータセットでトレーニングされたモデルを、限られたデータの関連タスクに再利用できます。たとえば、犬を認識するようにトレーニングされたモデルは、少ないトレーニング例でオオカミを認識するのに役立つ可能性があります。 Pythonライブラリのようなもの TensorFlowハブ 転移学習を有効にします。
説明可能なAI
説明可能な AI の新しい技術は、ディープ ニューラル ネットワークのような複雑なモデルを人間がより理解しやすくすることを目的としています。の ライム Python ライブラリは、予測の背後にある最も影響力のある機能を特定することで、予測を説明できます。信頼と透明性を高めるために重要です。
これは、ML で起こっているエキサイティングな進歩のほんの一例にすぎません。 Python は、その多用途性と活気に満ちたエコシステムにより、今後何年にもわたってこの分野でイノベーションを推進し続けるでしょう。
要約すると、Python は、データ収集からデプロイメントまで、機械学習ワークフローのあらゆるステップに最適なツールキットを提供します。 Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow などの Python ML ライブラリをマスターすることで、現実世界に影響を与えるモデルを構築できます。
このガイドがお役に立てば幸いです。他にご質問がある場合はお問い合わせください。私は、他の開発者が機械学習に Python を活用できるよう、いつでも喜んでお手伝いします。
