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          Python機器學習和深度學習:你需要知道的內容

          • 發布:Python培訓
          • 來源:Python教程知識
          • 時間:2017-08-07 17:55

          大數據。深度學習。數據科學。人工智能。

          我們每天都在被這些流行語轟炸。但是炒作的是什么? 你如何在自己的業務中使用它?

          什么是機器學習?

          在最簡單的層面上,機器學習只是優化數學方程式的過程。有幾種不同的機器學習,都有不同的目的。機器學習中最流行的兩種形式是監督學習和無監督的學習。 我們將在下面介紹他們的工作原理:

          監督學習:監督學習使用已知數據的標簽示例來預測未來的結果。例如,如果你跟蹤天氣狀況,以及你最喜歡的球隊是否在那天比賽,你可以隨著時間的推移從這些模型中學習,并根據天氣預報來預測比賽當天是否會因為天氣原因被取消。“監督”部分意味著你必須向系統提供你已經知道的“答案”。也就是說,你已經知道你的球隊什么時候比賽,并且你知道那些天的天氣。計算機迭代地讀取這些信息,并使用它來形成模型并做出預測。 監督學習的其他應用也可以是預測人們是否會違約貸款。

          無監督學習 - 無監督學習是指一種你不一定知道你正在尋找什么“答案”的機器學習。不像“球隊遇到下雨天”的例子,無監督的學習更適合探索或聚類工作。集群將類似或相關的東西組合,因此你可以為其添加一組Twitter帖子,并讓他告訴你人們經常討論的東西是什么。應用到無監督學習的一些算法是K-Means和LDA。

          什么是深度學習?

          深度學習雖然被炒作,但只是應用多層人工神經網絡來解決機器學習問題。之所以被稱為“深度”學習,因為神經網絡包含許多級別的分類而不是整個層。例如,一個識別照片中臉部的深度學習算法將首先學習識別眼睛的形狀,然后鼻子,然后口,然后將它們的空間關系分類在一起。這不是一次識別到整張臉。而是將其分解成組件,以獲得更好的理解。

          深度學習最近一直在新聞中。你可能還記得Google于2015年發布的名為DeepDream的圖像生成項目。另外值得注意的是AlphaGo對專業的Go球員的勝利,也是使用深度學習。 在此之前,一臺電腦從來沒有能夠在Go游戲中擊敗人類,所以這標志著人工智能的新里程碑。

          Python中的機器學習

          關于Python的最好的事情之一是有這么多的庫可用。 由于任何人都可以創建一個Python包并將其提交給PyPI(Python包索引),所以有一些包用于你能想到的一切。 機器與深度學習也不例外。

          事實上,由于易于使用和豐富的科學軟件包,Python是數據科學家最流行的語言之一。 許多Python開發人員,特別是在數據空間中,喜歡使用Jupyter,因為它允許他們迭代和優化代碼和模型,而不必每次運行整個程序。

          scikit-learn

          scikit學習是數據科學家的先驅和最愛。 它已經是出現時間最長的,并且有整本書專門討論這個話題。 如果你想要豐富的機器學習算法和定制,scikit-learn可能有你需要的。但是,如果你正在尋找更加重視統計信息的內容,那么你可能需要使用StatsModels。

          Caffe

          Caffe是用Python編寫的深度學習的快速開源框架。由加州大學伯克利分校的AI研究團隊開發,它在圖像處理場景中表現良好,被大型公司(如Facebook,Microsoft,Pinterest等)使用。

          TensorFlow

          TensorFlow是Google開源的深度學習產品。它目前是該領域最突出的深層學習框架,許多開發人員參與其中。 TensorFlow適用于對象識別和語音識別任務。

          Theano

          Theano是一個用于快速數值計算的Python庫。許多開發人員在GPU上進行數據密集型操作。它還具有符號計算能力,因此你可以為具有許多變量的函數計算導數。 事實上,使用GPU優化,甚至可以超過C。如果你正在處理一些重要的數據,那么Theano可能是你的最好的選擇。

          誰在使用機器學習?

          一個更好的問題是:誰不在他們的業務中使用機器學習? 如果沒有,為什么不用呢?

          從醫療,金融,石油,天然氣等行業已經實現了數據分析的可能性。以下是一些注重機器學習的知名公司:

          . Google - Google整個公司都在使用機器學習,從Google翻譯到幫助你將照片分類再到自駕汽車研究。Google的團隊也開發了TensorFlow,這是一個領先的深度學習框架。

          .Facebook - Facebook在廣告領域大量使用機器學習。 通過查看你的興趣,你訪問的頁面和你喜歡的內容,Facebook可以很好地了解你,以及你可能感興趣購買的東西。它使用此信息向你顯示新聞源中的廣告和帖子。 Facebook還使用機器學習識別照片中的人臉,并幫助您標記它們。

          .Netflix - Netflix使用你觀看的電影,評分和搜索來創建自定義推薦。Netflix和Amazon采用的一種機器學習算法稱為協同過濾。事實上,Netflix舉辦了一個名為Netflix獎的比賽,授予可以開發新的更好的推薦系統的人。

          Python中機器學習的優缺點

          優點

          .Python是一種通用語言,這意味著它可以在各種場景中使用,并且有大量可用于任何目的軟件包。

          .Python很容易學習和閱讀。

          .開發人員可以使用Jupyter筆記本來迭代地構建代碼并隨時測試它們。

          缺點

          .對于Python來說,沒有行業標準的IDE,而像R.仍然有很多好的選擇。

          .在大多數情況下,Python的性能與C / C ++無法比較。

          .Python中的豐富選項可能是優點和也可能是缺點。有很多選擇,但是可能需要更多的挖掘和研究才能找到你需要的東西。 另外,如果你是一個新手程序員,那么設置單獨的包可能會很復雜。

          結論

          如今的大數據時代,不會消失。你已經了解了不同類型的機器學習,深度學習和公司使用的主要技術。下一次你有一個數據密集的問題要解決,看起來沒有比Python更好的選擇了!


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