Покроковий посібник із навчання моделі ML без коду

Машинне навчання (ML) може здатися складним, але що, якби ви могли навчити модель без написання коду? Цей посібник відкриває можливості ML для всіх, демонструючи, як навчити модель ML без коду.

Використаний набір даних

Набір даних Iris — це класика в області машинного навчання, яка пропонує початківцям простий шлях для вивчення процесу навчання моделі машинного навчання. Він складається зі 150 зразків із трьох видів ірисів (Iris setosa, Iris virginica та Iris versicolor), кожен з чотирма ознаками: довжина чашолистка, ширина чашолистка, довжина та ширина пелюстки.

Цей проект представляє Юлій А.І., потужний інструмент ШІ без коду, який спрощує машинне навчання. Використовуючи команди природної мови, Julius генерує та виконує необхідний код Python для кожного кроку. Ми використаємо Джуліуса, щоб класифікувати рослини ірисів за відповідними видами на основі таких ознак, як розмір чашолистка та пелюстки. Це демонструє, як можна тренувати модель машинного навчання без написання коду!

Кроки, пов’язані з навчанням моделі ML без коду

Традиційно навчання моделям машинного навчання вимагає досвіду кодування. Але з інструментами без коду, такими як Julius, будь-хто може взяти участь! У цьому посібнику пропонується покроковий підхід до навчання моделі на наборі даних Iris із використанням Julius і команд природної мови. Досвід програмування не потрібен – давайте дослідимо процес!

• Імпорт набору даних
• Початкова оцінка даних
• Очищення даних
• Вибір функції
• Розбиття даних
• Вибір типу моделі
• Налаштування моделі
• Навчання моделі
• Оцінка продуктивності моделі
• Коригування та вдосконалення

Також читайте: Керівництво з аналізу академічних даних за допомогою Julius AI

Приступаючи до роботи

Імпортуйте набір даних Iris в Julius

Почніть із переходу до Julius.ai та імпортування набору даних Iris. Зазвичай ви завантажуєте сумісний файл із набором даних (CSV, Excel або Google Таблиці). Однак, оскільки Iris є таким добре відомим набором даних, ви можете просто запитати Юлій «Завантажити набір даних Iris», і він зможе написати код Python для отримання набору даних.

Початкова оцінка даних

Після імпорту набору даних ви можете запропонувати початкову оцінку, щоб допомогти Julius зрозуміти його структуру та вміст. Це включає створення зведеної статистики, визначення кількості функцій, розпізнавання типів даних і виявлення відсутніх значень, якщо такі є.

Підготовка ваших даних до навчання

Очищення даних

Набір даних Iris зазвичай вимагає мінімального очищення. Але не хвилюйтеся, Джуліус тут, щоб допомогти! Він автоматично скануватиме відсутні або невідповідні дані та запропонує рішення. У цьому випадку Julius переконається, що всі числові значення відформатовано правильно та немає пропущених записів – і все це без написання жодного рядка коду.

Вибір функції

Оскільки всі чотири ознаки в наборі даних Iris сприяють класифікації видів, ми будемо використовувати їх усі. Однак Julius дозволяє вам досліджувати важливість функцій для більш складних наборів даних, надаючи вам цінну інформацію про ваші дані».

Розбиття даних

Перед навчанням розділіть свої дані на навчальні та тестові набори. Загальний коефіцієнт розподілу становить 80% для навчання та 20% для тестування. Julius автоматизує цей процес, гарантуючи, що ваша модель навчена на одній частині набору даних і перевірена на невидимій частині для неупередженої оцінки.

Навчання моделі машинного навчання

Виберіть тип моделі

Для набору даних Iris підходить модель класифікації. Julius надає різні алгоритми для класифікації, такі як логістична регресія, дерева рішень і k-найближчі сусіди (KNN). Для початківців KNN є хорошим початком завдяки своїй простоті та ефективності.

Налаштуйте модель

З Julius конфігурація вашої моделі передбачає вибір алгоритму (наприклад, KNN) і налаштування будь-яких відповідних параметрів. Для KNN ви можете почати з кількості сусідів за замовчуванням (наприклад, 5) і налаштувати залежно від продуктивності.

Тренуйте модель

Почніть процес навчання, наказавши Джуліусу застосувати вибраний алгоритм до ваших даних навчання. Джуліус керує обчислювальними завданнями, інформуючи вас про хід і завершення навчання.

Оцінка продуктивності моделі

Показники продуктивності

Після навчання Джуліус представляє показники продуктивності моделі, такі як точність, точність, запам’ятовування та оцінка F1. Ці показники допомагають оцінити, наскільки добре ваша модель навчилася класифікувати види Iris. Оскільки це відносно проста модель, точність була ідеальною, і кожен вид було ідентифіковано правильно.

Коригування та вдосконалення

Якщо початкові результати незадовільні, ви можете налаштувати параметри моделі (наприклад, змінити кількість сусідів у KNN) або спробувати інший алгоритм. Джуліус сприяє цьому експерименту, спрямовуючи вас до покращення продуктивності моделі.

Дослідження за межами Julius: альтернативні безкодові рішення ML

Хоча Julius пропонує зручну платформу для початківців, щоб зануритися в машинне навчання, це лише верхівка айсберга. Ландшафт інструментів машинного навчання без коду величезний, що надає широкі можливості як ентузіастам, так і професіоналам створювати, навчати та розгортати моделі, не заглиблюючись у код.

Такі платформи, як Google AutoML та Microsoft Студія машинного навчання Azure мають демократизований доступ до потужних можливостей машинного навчання. Ці платформи не тільки спрощують процес навчання моделей, але й пропонують розширені функції для більш складних проектів. Незалежно від того, чи хочете ви створити власні моделі розпізнавання зображень, спрогнозувати бізнес-метрики чи проаналізувати настрої з тексту, для вас є рішення без коду.

Ідеї ​​для ваших наступних проектів без коду

Занурюючись глибше у світ машинного навчання без коду, ось три захоплюючі ідеї проектів, якими можуть зайнятися початківці, щоб розширити свої навички та розуміння ML:

• Прогноз фондового ринку: Використовуйте історичні дані про ціни акцій, щоб передбачити майбутні тенденції. Наповнюючи свою платформу без коду даними часових рядів, ви можете досліджувати різні алгоритми для прогнозування цін на акції. Цей проект пропонує практичний досвід роботи з наборами фінансових даних і знайомить вас із концепціями регресійного аналізу та прогнозування часових рядів.
• Аналіз настроїв клієнтів: Проаналізуйте відгуки клієнтів або публікації в соціальних мережах, щоб оцінити ставлення до продуктів або брендів. Цей проект передбачає класифікацію текстових даних за такими категоріями, як позитивні, негативні чи нейтральні. Це чудовий спосіб дізнатися про обробку природної мови (NLP) і зрозуміти, як машинне навчання може витягувати ідеї з тексту.
• Класифікація зображень для роздрібної торгівлі: Створіть модель, яка може класифікувати зображення продуктів за категоріями, як-от типи одягу чи меблів, на основі фотографій. Цей проект дозволяє вам заглибитися в комп’ютерний зір і дізнатися, як моделі машинного навчання можуть інтерпретувати та класифікувати візуальні дані. Такий проект може бути особливо корисним для платформ електронної комерції, які прагнуть автоматизувати категоризацію своїх списків продуктів.

Кожен із цих проектів не лише пропонує особливе завдання, але й знайомить вас із різними типами даних і алгоритмами машинного навчання, розширюючи ваш досвід і демонструючи універсальність платформ безкодового машинного навчання.

Висновок

Навчання моделі машинного навчання на наборі даних Iris за допомогою Юлій познайомить вас із основними етапами машинного навчання: імпортом даних, підготовкою їх для навчання, вибором і налаштуванням моделі та оцінкою продуктивності. Завдяки цьому практичному досвіду ви дізнаєтесь про практичні аспекти машинного навчання, прокладаючи шлях для вирішення більш складних проектів.

Цей посібник спрощує процес у керовані кроки, гарантуючи, що навіть новачки в машинному навчанні зможуть успішно навчити модель за допомогою Julius. Коли ви звикнете до цих кроків, ви побачите, що Джуліус стане безцінним інструментом у ваших зусиллях з машинного навчання, здатним з легкістю виконувати дедалі складніші завдання.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/step-by-step-guide-to-training-ml-model-with-no-code/