Erstellen Sie eine KI-Anwendung mit Python in 10 einfachen Schritten – KDnuggets

Es gibt gute Gründe, warum maschinelles Lernen so berühmt geworden ist. Viele Unternehmen beschließen, Produkte zu entwickeln, indem sie diese Gelegenheit nutzen.

Sie müssen einige Schritte befolgen, um Ihre Bewerbung von der durchschnittlichen zu unterscheiden und die besten Optionen für Ihr Projekt auszuwählen.

In diesem Artikel werden grundlegende Schritte und Optionen zum Erstellen einer erfolgreichen KI-Anwendung mit Python und anderen Tools erläutert.

Definieren Sie zunächst das Problem, das Sie mit Ihrem KI-Modell lösen möchten. Dies kann von der Vorhersage des Kundenverhaltens bis zur Automatisierung einer Routineaufgabe reichen. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, eine Idee zu finden, verwenden Sie ChatGPT oder Bard mit der folgenden Eingabeaufforderung.

Generate 5 ideas about AI Applications that I'll build with Python.

Schauen wir uns nun die Antwort von ChatGPT an.

Jetzt haben wir Optionen. Im nächsten Schritt werden Ihre Daten erfasst. Dieser Schritt umfasst die Beschaffung von Datensätzen aus verschiedenen Repos oder deren Suche mithilfe verschiedener APIs oder Web-Scraping. Wenn Sie erwägen, saubere und verarbeitete Datensätze zu verwenden, können Sie die folgenden Ressourcen zum Sammeln des Datensatzes verwenden:

1. GitHub-Repositorys: It ist eine Plattform für Entwickler, auf der Millionen von Entwicklern an Projekten zusammenarbeiten.
2. Kaggle-Datensatz: Eine maschinelles Lernen und Datenwissenschaft Website das Datensätze, Wettbewerbe und Lernressourcen hostet.
3. UCL Irvine-Datensatz: Es handelt sich um eine Sammlung von Datensätzen für die maschinelle Lernforschung.
4. Google Dataset-Suche: Es handelt sich um eine Suchmaschine für Datensätze, mit der nach Schlüsselwörtern oder Standorten gesucht werden kann. Hier ist das Link.
5. Offene AWS-Daten: Dieser Das Programm bietet Zugriff auf offene Daten auf AWS.

Jetzt haben Sie Ihr Ziel und Ihre Daten sind bereit. Es ist Zeit, Ihr Ding zu machen. Der nächste Schritt besteht also darin, Ihre Daten für die Anwendung des gewünschten Modells vorzubereiten. Bei diesem Modell kann es sich um ein Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modell handeln. In jedem Fall müssen Ihre Daten bestimmte Eigenschaften aufweisen:

1. Clean: Dieser Schritt wird komplizierter, wenn Sie Daten durch Web Scraping oder die Verwendung einer API sammeln. Sie sollten Duplikate und irrelevante Einträge entfernen, Typen korrigieren, fehlende Werte behandeln und vieles mehr, indem Sie Methoden wie Imputation oder Löschung verwenden. https://www.stratascratch.com/blog/data-cleaning-101-avoid-these-5-traps-in-your-data/ 
2. Richtig formatiert: Um Ihr Modell nun anzuwenden, sollten die Funktionen konsistent und angemessen sein. Wenn Sie über kategoriale Daten verfügen, müssen diese codiert werden, um maschinelles Lernen anzuwenden. Ihre numerischen Merkmale sollten skaliert und normalisiert werden, um ein besseres Modell zu erhalten.
3. Ausgewogen: Maschinelles Lernen erfordert Iteration, was Schritte erfordert, die Sie unternehmen müssen, z diese hier.. Ihr Datensatz sollte ausgewogen sein. Das bedeutet, dass Sie sicherstellen müssen, dass der Datensatz keine Klasse gegenüber anderen bevorzugt, um sicherzustellen, dass Ihre Vorhersagen nicht verzerrt sind.
4. Feature entwickelt: Manchmal sollten Sie Ihre Funktionen anpassen, um die Leistung Ihres Modells zu steigern. Möglicherweise entfernen Sie einige Funktionen, die die Leistung Ihres Modells beeinträchtigen, oder kombinieren sie, um sie zu verbessern. https://www.linkedin.com/posts/stratascratch_feature-selection-for-machine-learning-in-activity-7082376269958418432-iZWb 
5. Split: Wenn Sie mit maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind und Ihr Modell eine außergewöhnlich gute Leistung erbringt, sollten Sie vorsichtig sein. Beim maschinellen Lernen können einige Modelle zu gut sein, um wahr zu sein, was auf ein Problem der Überanpassung hindeutet. Um dieses Problem zu lösen, besteht ein Ansatz darin, Ihre Daten in Trainings-, Test- und manchmal sogar Validierungssätze aufzuteilen.

https://platform.stratascratch.com/technical/2246-overfitting-problem

Okay, in diesem Schritt ist alles einsatzbereit. Welches Modell werden Sie nun anwenden? Können Sie erraten, welches das beste ist? Oder sollte man denken? Natürlich sollten Sie einen ersten Vorschlag haben, aber Sie sollten auch verschiedene Modelle testen.

Sie können ein Modell aus den folgenden Python-Bibliotheken auswählen:

1. Sci-Kit lernen: Es ist ideal für Anfänger. Sie können Code für maschinelles Lernen mit minimalem Code implementieren. Hier ist die offizielle Dokumentation: https://scikit-learn.org/stable/ 
2. Tensorflow: Tensorflow kann sich hervorragend für Skalierbarkeit und tiefes Lernen eignen. Es ermöglicht Ihnen, komplexe Modelle zu entwickeln. Hier ist die offizielle Dokumentation: https://www.tensorflow.org/ 
3. Keras: Es läuft auf TensorFlow und macht Deep Learning einfacher. Hier ist die offizielle Dokumentation: https://keras.io/ 
4. PyTorch: Es wird im Allgemeinen für Forschung und Entwicklung bevorzugt, da es einfach ist, Modelle im laufenden Betrieb zu ändern. Hier ist die offizielle Dokumentation:  https://pytorch.org/

Jetzt ist es an der Zeit, Ihr Modell zu trainieren. Dabei werden die Daten in das Modell eingespeist, wodurch wir aus den Mustern lernen und seine Parameter anschließend anpassen können. Dieser Schritt ist unkompliziert.

Sie haben Ihr Modell trainiert, aber wie können Sie feststellen, ob es gut oder schlecht ist? Natürlich gibt es verschiedene Methoden zur Bewertung verschiedener Modelle. Lassen Sie uns eine Reihe von Modellbewertungsmetriken untersuchen.

1. Regression – MAE misst die durchschnittliche Größe der Fehler zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten, ohne deren Richtung zu berücksichtigen. Außerdem kann der R2-Score verwendet werden.
2. Klassifikation– Präzisions-, Erinnerungs- und F1-Scores bewerten die Leistung des Klassifizierungsmodells.
3. Clustering: Die Bewertungsmetriken sind hier weniger einfach, da wir normalerweise echte Labels zum Vergleich benötigen. Allerdings werden häufig Metriken wie der Silhouette Score, der Davies-Bouldin-Index und der Calinski-Harabasz-Index verwendet.

Basierend auf dem Ergebnis, das in Schritt 6 gesammelt wurde, können Sie mehrere Maßnahmen ergreifen. Diese Aktionen können sich auf die Leistung Ihrer Modelle auswirken. Mal sehen.

1. Hyperparameter optimieren: Das Anpassen der Hyperparameter Ihres Modells kann seine Leistung erheblich verändern. Es steuert den Lernprozess und die Struktur des Modells.
2. Auswahl verschiedener Algorithmen: Manchmal gibt es möglicherweise bessere Optionen als Ihr ursprüngliches Modell. Aus diesem Grund ist es möglicherweise eine bessere Idee, verschiedene Algorithmen zu erkunden, selbst wenn Sie sich bereits mitten im Prozess befinden.
3. Weitere Daten hinzufügen: Mehr Daten führen oft zu einem besseren Modell. Daher wäre das Hinzufügen weiterer Daten eine kluge Wahl, wenn Sie die Modellleistung verbessern müssen und über ein Budget für die Datenerfassung verfügen.
4. Feature-Engineering: Manchmal liegt die Lösung für Ihr Problem vielleicht schon da draußen und wartet darauf, von Ihnen entdeckt zu werden. Feature Engineering könnte die kostengünstigste Lösung sein.

Ihr Modell ist fertig, es muss jedoch über eine Schnittstelle verfügen. Es befindet sich jetzt auf dem Jupyter Notebook oder PyCharm, benötigt aber ein benutzerfreundliches Frontend. Dazu müssen Sie eine Webanwendung entwickeln, und hier sind Ihre Optionen.

1. Django: Es verfügt über alle Funktionen und ist skalierbar, muss jedoch einsteigerfreundlicher sein.
2. Flasche: Flask ist ein einsteigerfreundliches Microweb-Framework.
3. FastAPI: Es ist eine moderne und schnelle Möglichkeit, Webanwendungen zu erstellen.

Ihr Modell könnte das beste sein, das jemals entwickelt wurde. Sie können jedoch nicht sicher sein, ob es auf Ihrem lokalen Laufwerk verbleibt. Wenn Sie Ihr Modell mit der Welt teilen und in Betrieb nehmen, können Sie Feedback einholen, echte Auswirkungen sehen und es effizienter weiterentwickeln.

Hier sind Ihre Möglichkeiten, dies zu tun.

1. AWS: AWS bietet eine größere Bandbreite an Anwendungen mit mehreren Optionen für jede Aktion. Für Datenbanken gibt es beispielsweise Optionen, die Sie auswählen und skalieren können.

2. Heroku: Heroku ist eine Plattform als Service, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen vollständig in der Cloud zu erstellen, auszuführen und zu betreiben.
3. Pythonanywhere.com: Pythonanywhere ist ein Cloud-Dienst für Python-spezifische Anwendungen. Es eignet sich hervorragend für Anfänger.

Es gibt zu viele Möglichkeiten, Ihr KI-Modell mit der Welt zu teilen, aber lassen Sie uns eine der bekanntesten und einfacheren besprechen, wenn Sie gerne schreiben.

1. Content-Marketing: Beim Content-Marketing geht es darum, wertvolle Inhalte wie Blogbeiträge oder Videos zu erstellen, um die Fähigkeiten Ihres KI-Modells zu präsentieren und potenzielle Benutzer anzulocken. Weitere Informationen zu effektiven Content-Marketing-Strategien finden Sie hier fehlen uns die Worte..
2. Community-Engagement: Online-Communitys mögen Reddit ermöglichen es Ihnen, Erkenntnisse über Ihr KI-Modell zu teilen, Glaubwürdigkeit aufzubauen und mit potenziellen Benutzern in Kontakt zu treten.
3. Partnerschaft und Zusammenarbeit: Die Partnerschaft mit anderen Fachleuten auf diesem Gebiet kann dazu beitragen, die Reichweite Ihres KI-Modells zu erweitern und neue Märkte zu erschließen. Wenn Sie über Ihre App geschrieben haben MediumVersuchen Sie, mit den Autoren zusammenzuarbeiten, die in derselben Nische geschrieben haben.
4. Bezahlte Werbung und Verkaufsförderung: Bezahlte Werbekanäle, wie z Google Ads oder andere Social-Media-Anzeigen können dazu beitragen, die Sichtbarkeit zu erhöhen und Benutzer für Ihr KI-Modell zu gewinnen.

Nachdem Sie alle zehn oben aufgeführten Schritte abgeschlossen haben, ist es an der Zeit, konsistent zu sein und Ihre entwickelte Anwendung zu warten.

In diesem Artikel sind wir die zehn ultimativen Schritte zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen mit Python durchgegangen.
 
 

Nate Rosidi ist Data Scientist und in der Produktstrategie. Er ist auch außerplanmäßiger Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, eine Plattform, die Datenwissenschaftlern hilft, sich mit echten Interviewfragen von Top-Unternehmen auf ihre Interviews vorzubereiten. Verbinde dich mit ihm auf Twitter: StrataScratch or LinkedIn.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.kdnuggets.com/build-an-ai-application-with-python-in-10-easy-steps?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=build-an-ai-application-with-python-in-10-easy-steps