Python en Machine Learning: een diepgaande tutorial voor ontwikkelaars

Hoi! Als webscraping- en proxy-expert met meer dan 5 jaar ervaring heb ik uit de eerste hand gezien hoe Python en machine learning complexe problemen uit de echte wereld kunnen oplossen.

In deze uitgebreide zelfstudie onderzoeken we:

• Waarom Python en machine learning beter samen zijn
• Stapsgewijze begeleiding bij het ontwikkelen van ML-modellen in Python
• Belangrijke Python-bibliotheken voor machine learning
• Codevoorbeelden die u meteen kunt toepassen
• Baanbrekende ontwikkelingen op dit opwindende gebied

Aan het einde zul je een diepgaand inzicht hebben in de rol van Python in machine learning en ben je klaar om je eigen modellen te bouwen!

Waarom Python en Machine Learning samen beter zijn

Python lijkt misschien een onwaarschijnlijke held. Guido van Rossum creëerde het in 1991 als een scripttaal voor algemene doeleinden.

Maar de afgelopen tien jaar is Python de onbetwiste kampioen geworden op het gebied van machine learning-taken. Hier zijn enkele belangrijke redenen:

Eenvoud

Python heeft een eenvoudige syntaxis en dynamisch typen, waardoor de drempel om aan de slag te gaan met ML wordt verlaagd. Ontwikkelaars besteden minder tijd aan bureaucratische codedetails en meer tijd aan innovatie.

Uitgebreid ecosysteem

Python beschikt over een ongeëvenaard ecosysteem van bibliotheken die zijn toegesneden op data-analyse, wiskunde, statistiek, ML-modelbouw en meer. Deze tabel toont enkele van de meest populaire:

Dit uitgebreide ecosysteem maakt ML toegankelijk voor alle ontwikkelaars.

Adoptie door de industrie

Toptechnologie- en financiële bedrijven zoals Google, Facebook en JPMorgan Chase vertrouwen op Python voor hun ML-systemen. Het is de standaard programmeertaal geworden voor het toepassen van ML in real-world scenario's.

Flexibiliteit

Python kan ML-oplossingen bouwen voor web, mobiel, cloud, embedded systemen en meer. Dezelfde Python-code kan naadloos op verschillende platforms worden uitgevoerd.

Levendige gemeenschap

Een actieve community van meer dan 8 miljoen Python-ontwikkelaars biedt bibliotheken, tools, tutorials en ondersteuning voor ML-applicaties. Dit maakt Python gastvrij voor nieuwkomers.

Simpel gezegd biedt Python de perfecte mix van eenvoud, kracht en flexibiliteit die nodig is om complexe machine learning-uitdagingen aan te pakken.

Laten we nu eens kijken hoe we dit potentieel kunnen benutten door end-to-end ML-systemen met Python te bouwen.

Stapsgewijze handleiding voor het ontwikkelen van ML-modellen in Python

De belangrijkste fasen bij het maken van een ML-model zijn:

1. Data Collection
2. Data voorbereiding
3. Kies Model
4. Treinmodel
5. Evalueer model
6. Verbeter het model
7. Model implementeren

Laten we elke stap in detail verkennen:

1. Gegevensverzameling

Machine learning-modellen zijn slechts zo goed als de gegevens die worden gebruikt om ze te trainen. We hebben grote, hoogwaardige en relevante datasets nodig.

Voor veel projecten in de echte wereld moeten we aangepaste gegevens verzamelen die betrekking hebben op ons specifieke probleem. Als expert op het gebied van webschrapen raad ik u ten zeerste aan om voor deze taak Python-scrapingtools te gebruiken.

Laten we bijvoorbeeld zeggen dat we een ML-model willen bouwen om de verkoop van e-commerceproducten te voorspellen op basis van klantrecensies. We zouden Python-bibliotheken zoals Scrapy en Beautifulsoup kunnen gebruiken om historische verkoopgegevens, klantrecensies en productdetails van winkelsites te verzamelen.

Webscraping met Python biedt een efficiënte manier om nichedatasets te verzamelen die zijn afgestemd op ons probleem. Eén studie ontdekte dat op maat geschraapte trainingsgegevens de modelnauwkeurigheid tot 39% kunnen verbeteren in vergelijking met openbare datasets.

Zodra we relevante gegevens hebben verzameld, is de volgende stap het voorbereiden ervan voor ons ML-model.

2. Gegevensvoorbereiding

Gegevens uit de echte wereld zijn vaak onvolledig, inconsistent en bevatten fouten. Gegevensvoorbereiding omvat:

• Schoonmaak: ontbrekende waarden, dubbele records en fouten herstellen
• Splitsen: Het maken van trainingen en testsets
• Functie-engineering: Nieuwe functies afleiden, zoals verhoudingen en aggregaten
• Transformatie: gegevensindelingen wijzigen, zoals het coderen van tekst als getallen

Laten we onze geschraapte e-commercedataset voorbereiden:

# 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)

Speciale Python-bibliotheken zoals Pandas, Scikit-Learn en Numpy bieden een breed scala aan tools om onze gegevens klaar te maken voor de volgende stap.

3. Kies Model

Nu moeten we beslissen welk ML-algoritme het meest geschikt is voor ons probleem. Enkele topopties zijn:

• Lineaire regressie – Voorspelt een numerieke waarde zoals verkoop of temperaturen
• Willekeurig bos – Classificatie en regressie met behulp van ensemble-beslissingsbomen
• Ondersteuning van vectormachines – Veelzijdig algoritme, ideaal voor classificatie
• Neurale netwerken – Geavanceerde deep learning-modellen

Voor ons productverkoopvoorspellingsprobleem zouden lineaire regressie of willekeurig bos geschikte uitgangspunten zijn.

In deze tabel worden enkele populaire Python-bibliotheken vergeleken voor het implementeren van ML-algoritmen:

Zoals u kunt zien, biedt Scikit-Learn een uniforme interface voor veel klassieke ML-algoritmen, terwijl TensorFlow en PyTorch zijn geoptimaliseerd voor diepe neurale netwerken.

4. Treinmodel

Zodra we een model hebben gekozen, is het tijd om het te trainen op onze voorbereide gegevens met behulp van Python. Het model leert patronen en relaties om voorspellingen te doen.

We trainen met behulp van meerdere parametercombinaties en iteraties om het optimale model te vinden. Hier is voorbeeldcode om een ​​willekeurige bosregressor in Scikit-Learn te trainen:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Train model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) 
model.fit(train_X, train_y)

Voor neurale netwerken bieden de TensorFlow- en PyTorch-bibliotheken tools om efficiënt modellen te bouwen en te trainen.

5. Evalueer het model

Nu testen we de prestaties van ons model op de onzichtbare testgegevens met behulp van evaluatiestatistieken:

• Nauwkeurigheid – Percentage correcte voorspellingen
• precisie – Hoeveel van de positieve voorspellingen waren daadwerkelijk positief?
• Terugroepen – Hoeveel van de feitelijke positieven hebben we correct voorspeld?

Op basis van deze statistieken kunnen we analyseren of ons model effectief is. Als dat niet het geval is, moeten we het opnieuw trainen met andere parameters of meer gegevens.

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))

Visualisatiebibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn helpen ook bij het beoordelen van de modelprestaties.

6. Verbeter het model

Na de evaluatie stemmen we de hyperparameters van het model af – parameters die de complexiteit en het leren beheersen – om de prestaties te verbeteren.

We zouden bijvoorbeeld het aantal bomen in ons willekeurige bosmodel kunnen aanpassen om de optimale balans tussen voorspellende kracht en overfitting te vinden.

We gebruiken een mix van kunst en wetenschap – gecombineerd met Python-tools zoals GridSearchCV en RandomizedSearchCV – om het magische recept te vinden dat de nauwkeurigheid van ons model maximaliseert.

7. Model implementeren

Zodra we tevreden zijn met de prestaties, is het tijd om ons model in productie te nemen. Python maakt implementatie eenvoudig op verschillende platforms:

• Web services – Gebruik Flask of Django om een ​​web-API te maken
• Mobiele apps – Integreer voorspellende functies in mobiele apps
• Cloud platforms – Implementeer op beheerde cloudservices zoals AWS SageMaker

Hier is een eenvoudige Flask-app om voorspellingen van ons model weer te geven:

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)

Dit end-to-end proces stelt ons in staat de kracht van ML te benutten om echte problemen op te lossen met Python!

Python-bibliotheken voor machine learning

Python biedt de meest uitgebreide verzameling bibliotheken voor alle fasen van de machine learning-workflow. Laten we enkele van de meest populaire benadrukken:

Gegevensanalyse en voorbereiding

• Pandas – Biedt snelle, flexibele datastructuren zoals DataFrames voor het werken met tabelgegevens. Essentieel voor het opschonen en voorbereiden van gegevens.
• NumPy – Voegt ondersteuning toe voor multidimensionale arrays en matrices die veel worden gebruikt in ML-modellen. Maakt ook complexe wiskundige en statistische functies mogelijk.
• matplotlib – Toonaangevende visualisatiebibliotheek waarmee we gedetailleerde plots, diagrammen en grafieken kunnen maken om gegevens en modelprestaties te begrijpen.
• zeegeborene – Seaborn is gebouwd op Matplotlib en biedt prachtige statistische visualisaties met een interface op hoog niveau. Maakt visuele verkennende analyse eenvoudig.

Modelbouw en training

• Scikit-Leren – De go-to-bibliotheek voor klassieke machine learning-algoritmen zoals lineaire regressie, willekeurige forest-classificatie, SVM, K-Means-clustering en meer. Eenvoudige en consistente interface om modellen snel te testen en te vergelijken.
• TensorFlow – TensorFlow, gemaakt door Google, is het populairste raamwerk voor het bouwen en trainen van diepe neurale netwerken. Wordt veel gebruikt in computervisie, NLP en complexe ML-systemen.
• PyTorch – Facebook's alternatief voor TensorFlow richtte zich op flexibiliteit en snelheid. Heeft veel vooraf gebouwde modules om snel neurale netwerkarchitecturen te bouwen.

Modelevaluatie

• StatistiekenModellen – Biedt klassen en functies voor het schatten van statistische modellen, waaronder regressie, tijdreeksanalyse en meer. Handig voor het evalueren van de prestaties van modellen ten opzichte van statistische basislijnen.
• XGBoost – Geoptimaliseerde gradiëntversterkende bibliotheek met uitgebreide statistieken voor modelevaluatie zoals AUC, logverlies, F1-score, precisie en terugroepen.

Modelimplementatie

• Flacon – Lichtgewicht Python-webframework waarmee modellen in een web-API kunnen worden verpakt voor integratie in applicaties.
• Django – Uitgebreider raamwerk voor het bouwen van complexe, modelgebaseerde webapps en -services.

Dit verbazingwekkende ecosysteem van Python-bibliotheken ondersteunt de volledige levenscyclus van echte ML-systemen.

Laten we nu eens kijken naar enkele codevoorbeelden om ze in actie te brengen.

Machine Learning-codevoorbeelden in Python

Wij leren het beste door te doen! Laten we enkele codevoorbeelden bekijken van het bouwen van modellen in Python:

Lineaire regressie

Lineaire regressie wordt gebruikt om een ​​numerieke waarde zoals verkoop, prijzen of vraag te voorspellen op basis van een onafhankelijke variabele.

Laten we een eenvoudige lineaire regressor in Scikit-Learn implementeren om de productverkoop te voorspellen op basis van advertentie-uitgaven:

# 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()

We laden de gegevens, trainen een LinearRegression-model, doen een voorspelling en visualiseren de resultaten – allemaal met behulp van Python!

Willekeurige bosclassificatie

Willekeurig bos is een veelzijdig algoritme dat zowel classificatie- als regressietaken kan uitvoeren.

Laten we het gebruiken om afbeeldingen te classificeren op basis van geëxtraheerde kenmerken:

# 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]))

We kunnen deze classificator integreren in een systeem voor het taggen of herkennen van afbeeldingen.

Neuraal netwerk met TensorFlow

Voor complexe taken zoals beeld-, tekst- en spraakverwerking blinken neurale netwerken echt uit.

Laten we een eenvoudig neuraal netwerk trainen om handgeschreven cijfers te classificeren met behulp van TensorFlow:

# 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)

Hoewel deze voorbeelden slechts het oppervlak bedekken, demonstreren ze het bouwen van regressie-, classificatie- en deep learning-modellen met Python!

De opwindende grenzen van machine learning en Python

De wereld van ML evolueert voortdurend met nieuwe technieken en toepassingen. Hier zijn enkele opwindende grenzen die grenzen verleggen:

Generatieve tegengestelde netwerken

GAN's omvatten het trainen van twee neurale netwerken – een generator en een discriminator – tegen elkaar om zeer realistische synthetische beelden, audio en video te produceren. De StijlGAN model kan genereren opvallend levensechte gezichten. Python-bibliotheken zoals TensorFlow GAN Maak deze innovaties toegankelijk.

Versterking leren

Bij versterkend leren leren agenten door interactie met een omgeving en het ontvangen van beloningen of straffen voor hun daden, vergelijkbaar met hoe mensen leren. De AlphaGo systeem beheerste het complexe spel Go met behulp van Python en TensorFlow. Versterkend leren heeft toepassingen in robotica, videogames, simulaties en meer.

Transfer leren

Met transfer learning kunnen modellen die zijn getraind op grote datasets worden hergebruikt voor gerelateerde taken met beperkte gegevens. Een model dat is getraind om honden te herkennen, zou bijvoorbeeld nuttig kunnen zijn bij het herkennen van wolven met minder trainingsvoorbeelden. Python-bibliotheken zoals TensorFlow-hub transferleren mogelijk maken.

Uitleg over AI

Nieuwe technieken in verklaarbare AI hebben tot doel complexe modellen zoals diepe neurale netwerken begrijpelijker te maken voor mensen. De LIMOEN De Python-bibliotheek kan voorspellingen verklaren door de meest invloedrijke kenmerken erachter te identificeren. Cruciaal voor het vergroten van vertrouwen en transparantie.

Dit is slechts een voorbeeld van de opwindende ontwikkelingen in ML. Met zijn veelzijdigheid en levendig ecosysteem zal Python de komende jaren innovaties op dit gebied blijven aandrijven.

Samenvattend biedt Python de perfecte toolkit voor elke stap van de machine learning-workflow – van gegevensverzameling tot implementatie. Door Python ML-bibliotheken zoals Pandas, Scikit-Learn en TensorFlow onder de knie te krijgen, kunt u modellen bouwen die impact in de echte wereld hebben.

Ik hoop dat je deze handleiding nuttig vond! Neem contact op als u nog vragen heeft. Ik help collega-ontwikkelaars altijd graag om Python te gebruiken voor machine learning.