برخی از وظایفی که scikit-learn ابزارهایی را به جز الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد چیست؟

Scikit-learn، یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشینی در پایتون، طیف گسترده ای از ابزارها و عملکردها را فراتر از الگوریتم های یادگیری ماشینی ارائه می دهد. این وظایف اضافی ارائه شده توسط scikit-learn قابلیت های کلی کتابخانه را افزایش داده و آن را به ابزاری جامع برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها تبدیل می کند. در این پاسخ، ما برخی از وظایفی را که scikit-learn ابزارهایی به جز الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد، بررسی خواهیم کرد.

1. پیش پردازش داده ها: Scikit-learn انواع تکنیک های پیش پردازش را برای آماده سازی داده ها برای مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. ابزارهایی برای مدیریت مقادیر از دست رفته، مقیاس بندی و استاندارد کردن ویژگی ها، رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی و عادی سازی داده ها ارائه می دهد. به عنوان مثال، کلاس «Imputer» می‌تواند برای محاسبه مقادیر گمشده، کلاس «StandardScaler» برای مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و کلاس «LabelEncoder» برای رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی استفاده شود.

2. کاهش ابعاد: Scikit-learn چندین تکنیک برای کاهش ابعاد مجموعه داده ها ارائه می دهد. این تکنیک‌ها هنگام برخورد با داده‌های با ابعاد بالا یا زمانی که سعی می‌کنید داده‌ها را در ابعاد پایین‌تر تجسم کنید، مفید هستند. برخی از روش های کاهش ابعاد ارائه شده توسط scikit-learn عبارتند از: تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)، تجزیه و تحلیل تشخیص خطی (LDA)، و تعبیه همسایه تصادفی با توزیع t (t-SNE). این تکنیک‌ها به ترتیب از طریق کلاس‌های «PCA»، «LDA» و «TSNE» قابل دسترسی هستند.

3. ارزیابی مدل: Scikit-learn ابزارهایی را برای ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. معیارهای مختلفی مانند دقت، دقت، یادآوری، امتیاز F1 و منحنی‌های ROC را برای ارزیابی کیفیت پیش‌بینی‌های مدل‌ها ارائه می‌دهد. این کتابخانه همچنین توابعی را برای اعتبار سنجی متقاطع فراهم می کند که به تخمین عملکرد تعمیم مدل ها کمک می کند. به عنوان مثال، تابع 'accuracy_score' می تواند برای محاسبه دقت مدل های طبقه بندی و تابع 'cross_val_score' برای انجام اعتبارسنجی متقابل استفاده شود.

4. انتخاب ویژگی: Scikit-learn شامل روش هایی برای انتخاب مرتبط ترین ویژگی ها از یک مجموعه داده است. انتخاب ویژگی برای بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش از حد برازش مهم است. Scikit-learn تکنیک هایی مانند SelectKBest، SelectPercentile و Recursive Feature Elimination (RFE) را ارائه می دهد. این تکنیک‌ها به ترتیب از طریق کلاس‌های «SelectKBest»، «SelectPercentile» و «RFECV» قابل دسترسی هستند.

5. خوشه بندی: Scikit-learn انواع الگوریتم های خوشه بندی را برای وظایف یادگیری بدون نظارت ارائه می دهد. خوشه بندی برای گروه بندی نقاط داده مشابه با هم بر اساس ویژگی های آنها مفید است. Scikit-learn الگوریتم هایی مانند K-means، DBSCAN و Agglomerative Clustering را ارائه می دهد. این الگوریتم‌ها به ترتیب از طریق کلاس‌های «KMeans»، «DBSCAN» و «AgglomerativeClustering» قابل دسترسی هستند.

6. پایداری مدل: Scikit-learn ابزارهایی را برای ذخیره و بارگذاری مدل های آموزش دیده فراهم می کند. این زمانی مفید است که می‌خواهید از یک مدل آموزش‌دیده استفاده مجدد کنید، بدون اینکه آن را از ابتدا آموزش دهید. Scikit-learn از ماندگاری مدل با استفاده از ماژول "joblib" پشتیبانی می کند، که به شما امکان می دهد مدل ها را روی دیسک ذخیره کنید و بعداً آنها را بارگذاری کنید.

7. Pipelines: Scikit-learn ایجاد خطوط لوله پردازش داده را امکان پذیر می کند، که دنباله ای از تبدیل داده ها هستند که توسط یک برآوردگر دنبال می شوند. خطوط لوله با کپسوله کردن تمام مراحل پیش پردازش لازم و مدل در یک شی واحد، فرآیند ساخت و استقرار جریان های کاری یادگیری ماشین را ساده می کند. این کار بازتولید و استقرار کل گردش کار را به طور مداوم آسان تر می کند.

اینها تنها برخی از وظایفی هستند که scikit-learn ابزارهایی به جز الگوریتم های یادگیری ماشینی برای آنها ارائه می دهد. این کتابخانه مجموعه ای جامع از قابلیت ها را برای پیش پردازش داده ها، کاهش ابعاد، ارزیابی مدل، انتخاب ویژگی، خوشه بندی، تداوم مدل و ایجاد خط لوله ارائه می کند. با استفاده از این ابزارها، توسعه دهندگان و دانشمندان داده می توانند وظایف مختلف تجزیه و تحلیل داده ها را به طور موثر انجام دهند و گردش کار یادگیری ماشینی قوی ایجاد کنند.

سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت در یادگیری ماشین:

• وقتی یک هسته با داده فورک شده است و نسخه اصلی خصوصی است، آیا فورک شده می تواند عمومی باشد و اگر چنین است نقض حریم خصوصی نیست؟
• محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
• آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
• زمین بازی تنسورفلو چیست؟
• آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
• آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
• آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمع‌آوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه می‌دهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت می‌کند؟
• آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
• هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
• آیا CMLE می‌تواند داده‌های ذخیره‌سازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزش‌دیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟

سوالات و پاسخ های بیشتری را در پیشرفت در یادگیری ماشین مشاهده کنید

پرسش و پاسخ بیشتر:

• رشته: هوش مصنوعی
• برنامه: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (به برنامه صدور گواهینامه بروید)
• درس: پیشرفت در یادگیری ماشین (به درس مربوطه بروید)
• موضوع: Scikit یاد بگیر (برو به موضوع مرتبط)
• بررسی امتحان