Bu bloq yazısı Maşın Öyrənməsi (ML) dünyasına hərtərəfli giriş təqdim edir, ən populyar ML kitabxanalarını araşdırır: TensorFlow, PyTorch və Scikit-learn. O, maşın öyrənməsinin və onun tətbiqlərinin əhəmiyyətini vurğulayır, eyni zamanda TensorFlow və PyTorch arasındakı əsas fərqləri, Scikit-learn-in xüsusiyyətləri və tətbiq sahələrini ətraflı izah edir. Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi mərhələlərini müzakirə etdikdən sonra, hansı kitabxananın hansı layihələr üçün ən uyğun olduğunu göstərmək üçün müqayisə cədvəli təqdim olunur. Sadə modellərin qurulması, dərin öyrənmə inkişafı və məlumat elmi layihələri üçün hər bir kitabxananın üstünlüklərini nümayiş etdirən real dünya ML proqramlarından nümunələr təqdim olunur. Nəhayət, bloq oxuculara ehtiyacları üçün ən uyğun ML kitabxanasını seçməyə kömək edir.

Maşın Öyrənməsi nədir və bu niyə vacibdir?

Maşın öyrənməsi Maşın öyrənməsi (ML) kompüterlərə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan təcrübədən öyrənməyə imkan verən süni intellektin bir qoludur. Əsasən, maşın öyrənməsi alqoritmləri verilənlər dəstlərindəki nümunələri və əlaqələri tanıyaraq gələcək məlumatlar haqqında proqnozlar verə və ya qərarlar verə bilər. Bu proses alqoritmləri davamlı şəkildə öyrətməklə və təkmilləşdirməklə baş verir və nəticədə daha dəqiq və effektiv nəticələr əldə edilir. Ənənəvi proqramlaşdırmadan fərqli olaraq, maşın öyrənməsi kompüterlərə konkret tapşırıqların necə yerinə yetiriləcəyini addım-addım söyləməkdənsə, verilənlərdən öyrənməyə və təkbaşına həllər hazırlamağa imkan verir.

Maşın öyrənmənin əhəmiyyəti sürətlə artır, çünki biz böyük verilənlər əsrində yaşayırıq. Müəssisələr və tədqiqatçılar kütləvi məlumat dəstlərindən mənalı fikirlər çıxarmaq və gələcəyi proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə edirlər. Məsələn, e-ticarət saytları fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri təklif etmək üçün müştərilərin alış vərdişlərini təhlil edə bilər, səhiyyə təşkilatları xəstəliklərə erkən diaqnoz qoya bilər və maliyyə sektoru saxtakarlığı aşkar edə bilər. Maşın öyrənməsiqərar qəbuletmə proseslərini optimallaşdırmaq, səmərəliliyi artırmaq və yeni imkanlar yaratmaqla müxtəlif sənaye sahələrində inqilab edir.

Maşın öyrənmənin üstünlükləri
• Sürətli və dəqiq analizlərin aparılması
• Böyük məlumat dəstlərindən mənalı məlumatların çıxarılması
• Təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdırın
• Fərdi təcrübələrin təqdim edilməsi
• Gələcəyi proqnozlaşdırmaq və riskləri azaltmaq
• Qərar vermə proseslərinin təkmilləşdirilməsi

Maşın öyrənməsitəkcə biznes üçün deyil, həm də elmi tədqiqatlar üçün mühüm vasitədir. Genomik tədqiqatlardan iqlim modelləşdirməsinə qədər müxtəlif sahələrdə maşın öyrənmə alqoritmləri mürəkkəb məlumat dəstlərini təhlil edərək yeni kəşflərə imkan verir. Bu alqoritmlər insan gözünün aşkar edə bilmədiyi incə detalları və əlaqələri üzə çıxarmaqla alimlərə daha dərin təhlillər aparmağa və daha dəqiq nəticələr əldə etməyə kömək edir.

maşın öyrənməsi, günümüzün ən mühüm texnologiyalarından biridir və gələcək innovasiyaların əsasını təşkil edəcəkdir. Məlumata əsaslanan qərar qəbuletmə proseslərinin yayılması ilə maşın öyrənmə mütəxəssislərinə tələbat da artır. Buna görə də, maşın öyrənmə konsepsiyalarını başa düşmək və bu sahədə bacarıq əldə etmək fərdlər və müəssisələr üçün əhəmiyyətli bir üstünlük təmin edəcəkdir. Növbəti bölmələrdə TensorFlow, PyTorch və Scikit-learn kimi maşın öyrənmə kitabxanalarını ətraflı araşdıracağıq.

TensorFlow və PyTorch: Əsas fərqlər

Maşın Öyrənmə Maşın Öyrənməsi (ML) sahəsində TensorFlow və PyTorch ən populyar və geniş istifadə olunan iki kitabxanadır. Hər ikisi dərin öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək üçün güclü alətlər təklif etsə də, arxitekturası, istifadəsi asanlığı və icma dəstəyi ilə əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir. Bu bölmədə biz bu iki kitabxananın əsas xüsusiyyətlərini və fərqlərini ətraflı şəkildə araşdıracağıq.

Xüsusiyyət	TensorFlow	PyTorch
Tərtibatçı	Google	Facebook
Proqramlaşdırma modeli	Simvolik hesablama	Dinamik Hesablama
Sazlama	Sərt	Daha asan
Çeviklik	Daha az çevik	Daha Çevik

TensorFlow, Google tərəfindən xüsusi olaraq geniş miqyaslı paylanmış sistemlərdə performansı optimallaşdırmaq üçün hazırlanmış bir kitabxanadır. O, simvolik hesablama yanaşmasından istifadə edir, yəni model əvvəlcə qrafik kimi müəyyən edilir və sonra həmin qrafik üzərində işləyir. Bu yanaşma optimallaşdırmalar və paylanmış emal üçün üstünlüklər təqdim etsə də, sazlamanı çətinləşdirə bilər.

TensorFlow istifadə etmək üçün addımlar

1. Verilənlər toplusunun hazırlanması və əvvəlcədən emal addımlarının tamamlanması.
2. Model arxitekturasının müəyyən edilməsi (qatlar, aktivləşdirmə funksiyaları).
3. İtki funksiyasının və optimallaşdırma alqoritminin müəyyən edilməsi.
4. Modeli öyrətmək və optimallaşdırmaya başlamaq üçün məlumatların verilməsi.
5. Modelin performansını qiymətləndirin və lazım olduqda düzəlişlər edin.

Dinamik hesablama yanaşmasını qəbul edən Facebook tərəfindən hazırlanmış PyTorch kitabxanası modelin hər bir addımını dərhal işə salmağa və nəticələri müşahidə etməyə imkan verir. Bu, PyTorch-u daha çevik və daha asan sazlama variantına çevirir. Dinamik hesablama xüsusilə tədqiqat və inkişaf layihələrində əhəmiyyətli üstünlüklər təklif edir.

TensorFlow-un üstünlükləri

TensorFlow, geniş miqyaslı paylanmış sistemlərdə performansı və miqyası ilə seçilir. Google-un davamlı dəstəyi və geniş icması sayəsində o, müxtəlif platformalarda (mobil, quraşdırılmış sistemlər, serverlər) asanlıqla yerləşdirilə bilər. Bundan başqa, Tensor Board kimi güclü vizuallaşdırma vasitələri ilə modelin təlimi və performansı ətraflı şəkildə izlənilə bilər.

PyTorch-un üstünlükləri

PyTorch dinamik hesablama yanaşması sayəsində daha çevik və istifadəçi dostu təcrübə təklif edir. Tədqiqat yönümlü layihələr və sürətli prototipləmə üçün xüsusilə faydalıdır. Onun Python ilə daha təbii inteqrasiyası və sazlamanın asanlığı onun tərtibatçılar arasında populyarlığını artırıb. Bundan başqa, GPU Onun dəstəyi sayəsində dərin öyrənmə modellərinin təliminə tez nail olmaq olar.

Scikit-learn: Kitabxana Xüsusiyyətləri və İstifadə Sahələri

Scikit-öyrən, Maşın Öyrənmə Bu, alqoritmləri həyata keçirmək üçün geniş istifadə olunan, açıq mənbəli Python kitabxanasıdır. Sadə və ardıcıl API təklif etməklə, müxtəlif təsnifat, reqressiya, klasterləşdirmə və ölçülərin azaldılması alqoritmlərini asanlıqla həyata keçirməyə imkan verir. Onun əsas məqsədi maşın öyrənmə modellərini sürətlə prototip etmək və inkişaf etdirmək istəyən məlumat alimləri və maşın öyrənmə mühəndisləri üçün istifadəçi dostu bir alət təmin etməkdir.

Scikit-learn NumPy, SciPy və Matplotlib kimi digər Python kitabxanaları üzərində qurulub. Bu inteqrasiya məlumatların manipulyasiyasını, elmi hesablamanı və vizuallaşdırma imkanlarını mükəmməl birləşdirir. Kitabxana həm nəzarət edilən, həm də nəzarətsiz öyrənmə üsullarını dəstəkləyir və müxtəlif verilənlər bazalarında effektiv şəkildə fəaliyyət göstərə bilər. Xüsusilə, o, model seçimi, təsdiqləmə və qiymətləndirmə üçün hərtərəfli alətlər təqdim edir və onu maşın öyrənmə iş axınının vacib hissəsi edir.

Scikit-learn-dan istifadə üçün tələblər
• Python 3.6 və ya daha sonra quraşdırılıb
• NumPy kitabxanası quraşdırılıb (pip install numpy)
• SciPy kitabxanası quraşdırılıb (pip install scipy)
• Scikit-learn kitabxanası quraşdırılmalıdır (pip install scikit-learn)
• Matplotlib kitabxanası (isteğe bağlı) quraşdırılıb (pip quraşdırma matplotlib)
• Joblib kitabxanası (isteğe bağlı) yükləndi (pip install joblib)

Aşağıdakı cədvəl Scikit-learn kitabxanasının təklif etdiyi bəzi əsas alqoritmləri və onların istifadə sahələrini ümumiləşdirir:

Alqoritm növü	Alqoritmin adı	İstifadə sahəsi
Təsnifat	Logistik reqressiya	Spam filtrasiyası, kredit riskinin qiymətləndirilməsi
Reqressiya	Xətti reqressiya	Evin qiymətinin proqnozu, tələbin proqnozu
Klasterləşmə	K-O deməkdir	Müştəri seqmentasiyası, anomaliyaların aşkarlanması
Ölçü Azaldılması	Əsas Komponent Analizi (PCA)	Məlumatların sıxılması, xüsusiyyətlərin çıxarılması

Scikit-learn-in ən böyük üstünlüklərindən biri, istifadə rahatlığıdırAlqoritmləri həyata keçirmək üçün tələb olunan kodun miqdarı minimaldır və kitabxana hətta yeni başlayanlar üçün sürətli başlanğıc təmin edir. O, həmçinin problemlərin aradan qaldırılmasını və öyrənilməsini asanlaşdıran geniş sənədlərə və icma dəstəyinə malikdir. Scikit-learn maşın öyrənmə layihələrində sürətli prototipləşdirmə və əsas təhlil üçün əla seçimdir.

Maşın Öyrənməsində Məlumatların Əvvəlcədən Emalı Addımları

Maşın Öyrənmə (Maşın Öyrənmə) layihələrində uğurun təməl daşlarından biri məlumatların düzgün işlənməsidir. Xam məlumatlar çox vaxt səs-küylü, natamam və ya uyğunsuz ola bilər. Buna görə də, modelinizi öyrətməzdən əvvəl məlumatların təmizlənməsi, dəyişdirilməsi və kondisionerləşdirilməsi vacibdir. Əks halda, modelinizin performansı aşağı düşə bilər və siz qeyri-dəqiq nəticələr verə bilərsiniz.

Məlumatın əvvəlcədən işlənməsi xam məlumatların maşın öyrənməsi alqoritmlərinin başa düşə və səmərəli istifadə edə biləcəyi formata çevrilməsi prosesidir. Bu proses məlumatların təmizlənməsi, transformasiyası, miqyasının dəyişdirilməsi və xüsusiyyət mühəndisliyi kimi müxtəlif addımları əhatə edir. Hər bir addım məlumatların keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq və modelin öyrənmə qabiliyyətini optimallaşdırmaq məqsədi daşıyır.

Məlumatların İlkin Emalı Addımları

1. Çatışmayan Data İmputasiyası: Çatışmayan dəyərlərin müvafiq üsullarla doldurulması.
2. Kənarların aşkarlanması və korreksiyası: Məlumat dəstində kənar göstəriciləri müəyyənləşdirin və düzəldin və ya silin.
3. Data Scaling: Fərqli miqyasda olan xüsusiyyətləri eyni diapazona gətirmək (məsələn, Min-Maks Ölçmə, Standartlaşdırma).
4. Kateqorik məlumatların kodlaşdırılması: Kateqorik dəyişənlərin rəqəmli dəyərlərə çevrilməsi (məsələn, One-Hot Encoding, Label Encoding).
5. Xüsusiyyət seçimi və mühəndislik: Model üçün ən vacib xüsusiyyətlərin seçilməsi və ya yeni funksiyaların yaradılması.

Aşağıdakı cədvəl verilənlərin əvvəlcədən işlənməsi mərhələlərinin hər birinin nə demək olduğunu, hansı hallarda istifadə edildiyini və potensial faydalarını ümumiləşdirir.

mənim adım	İzahat	İstifadə Sahələri	Faydaları
Çatışmayan Data İmputasiyası	Çatışmayan dəyərlərin doldurulması	Sorğu məlumatları, sensor məlumatları	Məlumat itkisinin qarşısını alır və modelin dəqiqliyini artırır
Kənar emal	Kənarların düzəldilməsi və ya aradan qaldırılması	Maliyyə məlumatları, sağlamlıq məlumatları	Model sabitliyini artırır və yanıltıcı təsirləri azaldır
Data Scaling	Xüsusiyyətləri eyni ölçüyə gətirmək	Məsafə əsaslanan alqoritmlər (məsələn, K-Means)	Alqoritmlərin daha sürətli və daha dəqiq işləməsini təmin edir
Kateqorik məlumatların kodlaşdırılması	Kateqorik məlumatların ədədi məlumatlara çevrilməsi	Mətn məlumatları, demoqrafik məlumatlar	Modelə kateqoriyalı məlumatları başa düşməyə imkan verir

İstifadə olunan məlumatların əvvəlcədən işlənməsi mərhələləri maşın öyrənməsi Bu, alqoritmdən və verilənlər dəstinin xüsusiyyətlərindən asılı olaraq dəyişə bilər. Məsələn, qərar ağacları kimi bəzi alqoritmlər verilənlərin miqyasından təsirlənmir, miqyas isə xətti reqressiya kimi alqoritmlər üçün əhəmiyyətlidir. Buna görə də, məlumatların əvvəlcədən işlənməsi zamanı diqqətli olmaq və hər bir addımı verilənlər bazanıza və modelinizə uyğun şəkildə tətbiq etmək vacibdir.

Hansı Kitabxananı Seçməlisən? Müqayisə Cədvəli

Maşın Öyrənmə Layihəniz üçün düzgün kitabxananın seçilməsi onun uğuru üçün çox vacibdir. TensorFlow, PyTorch və Scikit-learn populyar kitabxanalardır, hər biri fərqli üstünlüklərə və istifadələrə malikdir. Seçiminizi edərkən layihənizin tələblərini, komandanızın təcrübəsini və kitabxananın xüsusiyyətlərini nəzərə almaq vacibdir. Bu bölmədə layihəniz üçün ən yaxşı variantı müəyyən etməyə kömək etmək üçün bu üç kitabxananı müqayisə edəcəyik.

Kitabxana seçimi layihənin mürəkkəbliyi, verilənlər bazasının ölçüsü və hədəf dəqiqliyi kimi amillərdən asılıdır. Məsələn, TensorFlow və ya PyTorch dərin öyrənmə layihələri üçün daha uyğun ola bilər, Scikit-learn isə daha sadə və sürətli həllər üçün seçilə bilər. Komandanızın daha təcrübəli olduğu kitabxana da mühüm amildir. Daha əvvəl TensorFlow ilə işləmiş komanda həmin kitabxanadan yeni layihədə istifadə etməyə davam etməklə məhsuldarlığı artıra bilər.

Kitabxana seçimi meyarları

• Layihənin növü və mürəkkəbliyi
• Məlumat dəstinin ölçüsü və strukturu
• Hədəflənmiş dəqiqlik və performans
• Komandanın təcrübəsi və təcrübəsi
• Kitabxana ictimaiyyətinin dəstəyi və sənədləri
• Avadanlıq tələbləri (GPU dəstəyi və s.)

Aşağıdakı cədvəl TensorFlow, PyTorch və Scikit-learn kitabxanalarının əsas xüsusiyyətləri və istifadə sahələrinin müqayisəsini təqdim edir. Bu müqayisə layihəniz üçün ən uyğun kitabxananı seçməyə kömək edəcək.

Xüsusiyyət	TensorFlow	PyTorch	Scikit-öyrən
Əsas Məqsəd	Dərin Öyrənmə	Dərin Öyrənmə, Tədqiqat	Ənənəvi Maşın Öyrənməsi
Çeviklik	Yüksək	Çox Yüksək	Orta
Öyrənmə əyrisi	Orta-Çətin	Orta	Asan
İcma Dəstəyi	Geniş və Aktiv	Geniş və Aktiv	Geniş
GPU dəstəyi	Mükəmməl	Mükəmməl	Əsəbiləşdi
İstifadə Sahələri	Şəkil Emalı, Təbii Dil Emalı	Tədqiqat, Prototipləşdirmə	Təsnifat, Reqressiya, Klasterləşmə

Maşın Öyrənmə Kitabxana seçimi layihənizin xüsusi ehtiyaclarına və komandanızın təcrübəsinə əsaslanaraq diqqətlə nəzərdən keçirilməlidir. TensorFlow və PyTorch dərin öyrənmə layihələri üçün güclü seçimlər təklif edir, Scikit-learn isə daha sadə, daha sürətli həllər üçün idealdır. Layihənizin tələblərini və kitabxananın xüsusiyyətlərini nəzərə alaraq, ən uyğun variantı seçə bilərsiniz.

Maşın Öyrənmə Tətbiqləri: Real Həyatda İstifadələr

Maşın öyrənməsi Maşın öyrənməsi (ML) bu gün həyatımızın bir çox sahəsinə nüfuz edən getdikcə genişlənən texnologiyadır. Məlumatlardan öyrənmək və alqoritmlər vasitəsilə proqnozlar vermək qabiliyyəti səhiyyə, maliyyə, pərakəndə satış və nəqliyyat kimi sektorlarda inqilab edir. Bu bölmədə biz maşın öyrənməsinin əsas real dünya tətbiqlərindən bəzilərini daha yaxından nəzərdən keçirəcəyik.

• Maşın Öyrənməsində istifadə halları
• Səhiyyə xidmətlərində xəstəliklərin diaqnostikası və müalicəsinin planlaşdırılması
• Maliyyə sektorunda fırıldaqçılığın aşkarlanması və risk təhlili
• Pərakəndə sənayedə müştəri davranışını təhlil edərək fərdi tövsiyələr vermək
• Avtonom idarəetmə sistemlərində nəqliyyat vasitələri ətraf mühiti dərk edir və təhlükəsiz sürücülük qərarları verir.
• Təbii dil emal (NLP) proqramları ilə mətn tərcüməsi, hisslərin təhlili və chatbot inkişafı
• İstehsal proseslərində keyfiyyətə nəzarət və uğursuzluqların proqnozlaşdırılması

Maşın öyrənmə proqramları təkcə böyük korporasiyalar tərəfindən deyil, həm də kiçik və orta biznes (SMB) tərəfindən istifadə olunur. Məsələn, bir e-ticarət saytı müştərilərinə fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri vermək üçün maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edə və bununla da satışları artıra bilər. Eynilə, səhiyyə təşkilatı gələcək xəstəlik risklərini proqnozlaşdırmaq və profilaktik tədbirləri həyata keçirmək üçün maşın öyrənməsi ilə xəstə qeydlərini təhlil edə bilər.

Tətbiq sahəsi	İzahat	İstifadə nümunəsi
Sağlamlıq	Xəstəliyin diaqnozu, müalicənin optimallaşdırılması, dərmanların kəşfi	Şəkil emalı ilə xərçəngin aşkarlanması, genetik məlumatlara əsaslanan fərdi dərman müalicəsi
Maliyyə	Fırıldaqçılığın aşkarlanması, kredit riskinin təhlili, alqoritmik ticarət	Kredit kartı əməliyyatlarında anormal xərclərin aşkarlanması, birja məlumatlarına əsasən avtomatik alış-satış qərarları
Pərakəndə satış	Müştərilərin seqmentasiyası, fərdi tövsiyələr, inventarın idarə edilməsi	Müştəri davranışına əsaslanan məhsul tövsiyələri, tələb proqnozlarına əsaslanaraq ehtiyatların optimallaşdırılması
Nəqliyyat	Avtonom sürücülük, trafikin proqnozlaşdırılması, marşrutun optimallaşdırılması	Özünü idarə edən nəqliyyat vasitələri, trafik sıxlığına əsaslanan alternativ marşrutlar, logistikanın optimallaşdırılması

Maşın öyrənməsiMəlumata əsaslanan qərarların qəbulunu təkmilləşdirməklə, o, biznesin daha rəqabətli olmasına kömək edir. Bununla belə, bu texnologiyanın uğurla tətbiqi dəqiq məlumatlar, müvafiq alqoritmlər və təcrübə tələb edir. Etik məsələlər və məlumatların məxfiliyi də nəzərə alınmalıdır.

maşın öyrənməsiMaşın öyrənməsi günümüzün ən vacib texnologiyalarından biridir və gələcəkdə həyatımızın hər sahəsində daha da təsirli olacağı gözlənilir. Buna görə də, maşın öyrənməsini başa düşmək və istifadə edə bilmək fərdlər və müəssisələr üçün əhəmiyyətli bir üstünlük olacaqdır.

TensorFlow ilə Sadə Modelin qurulması

Maşın Öyrənmə TensorFlow (Maşın Öyrənmə) layihələrinə başlamaq üçün güclü və çevik kitabxanadır. Bu bölmədə biz TensorFlow istifadə edərək sadə bir model qurmağı öyrənəcəyik. Lazımi kitabxanaları idxal etməklə və məlumatları hazırlamaqla başlayacağıq. Sonra biz modelin arxitekturasını müəyyən edəcəyik, onu tərtib edəcəyik və öyrədəcəyik. Nəhayət, modelin performansını qiymətləndirəcəyik.

TensorFlow ilə bir model qurarkən, adətən Keras APIKeras, model qurmağı asanlaşdıran TensorFlow üzərində qurulmuş yüksək səviyyəli API-dir. Aşağıdakı cədvəl sadə bir modelin qurulmasında istifadə olunan əsas anlayışları və addımları ümumiləşdirir:

mənim adım	İzahat	İstifadə olunan funksiyalar/metodlar
Məlumatların Hazırlanması	Məlumatların yüklənməsi, təmizlənməsi və təlim/test dəstlərinə bölünməsi.	`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`, `train_test_split`
Modelin İdentifikasiyası	Modelin təbəqələrinin müəyyən edilməsi və onun arxitekturasının yaradılması.	`tf.keras.Sequential`, `tf.keras.layers.Sıx`
Modelin tərtibi	Optimallaşdırma alqoritmi, itki funksiyası və metriklərin müəyyən edilməsi.	`model.compile`
Model Təhsili	Modelin təlim məlumatları üzərində öyrədilməsi.	`model.uyğun`
Modelin qiymətləndirilməsi	Test məlumatlarında modelin performansının ölçülməsi.	`model.qiymətləndirmək`

Modelin yaradılması addımları:

1. İdxal Tələb olunan Kitabxanalar: Layihənizə TensorFlow və Keras kimi vacib kitabxanaları daxil edin.
2. Məlumatları Yükləyin və Hazırlayın: İstifadə edəcəyiniz verilənlər toplusunu yükləyin və modeli öyrətmək üçün hazırlayın. Məlumatların normallaşdırılması və kateqoriyalı məlumatların kodlaşdırılması kimi ilkin emal tələb oluna bilər.
3. Model arxitekturasını yaradın: Qatları (giriş, gizli, çıxış) və aktivləşdirmə funksiyalarını müəyyən etməklə modelin strukturunu müəyyənləşdirin.
4. Modeli tərtib edin: Optimallaşdırma alqoritmini (məsələn, Adam), itki funksiyasını (məsələn, kateqoriyalı çarpazentropiya) və qiymətləndirmə ölçülərini (məsələn, dəqiqlik) seçin.
5. Modeli öyrədin: Modeli təlim məlumatları üzrə öyrədin və təsdiqləmə məlumatları ilə onun performansına nəzarət edin.
6. Modeli qiymətləndirin: Test məlumatlarında modelin performansını qiymətləndirin.

Sadə xətti reqressiya modeli yaratmaq üçün aşağıdakı koddan istifadə edə bilərsiniz:

  tensorflow-dan tf kimi import tensorflow import keras numpy kimi np # kimi import data input_shape=[1]) ]) # Modelin tərtib edilməsi.compile(optimizer='sgd', zərər='mean_squared_error') # Modelin öyrədilməsi, modelin.fit=00y # Proqnozların çap edilməsi (model.predict([6]))  

Bu kod parçası sadə xətti əlaqəni öyrənən bir model yaradır. TensorFlow ilə daha mürəkkəb modellər yaratmaq üçün təbəqələrin sayını artıra, müxtəlif aktivləşdirmə funksiyalarından istifadə edə və daha təkmil optimallaşdırma alqoritmlərini sınaya bilərsiniz. Əsas odurƏsas odur ki, hər addımın nə demək olduğunu başa düşmək və modelinizi məlumat dəstinizə və problem tipinizə uyğunlaşdırmaqdır.

PyTorch ilə Dərin Öyrənmə Layihələri

PyTorch, xüsusilə dərin öyrənmə sahəsində çevikliyi və istifadəsi asanlığı sayəsində tədqiqatçılar və tərtibatçılar arasında məşhur seçimdir. Maşın Öyrənmə Layihələrinizdə PyTorch istifadə edərək, siz asanlıqla mürəkkəb neyron şəbəkələri qura, məşq edə və optimallaşdıra bilərsiniz. PyTorch-un dinamik hesablama qrafiki modelin işlənib hazırlanmasında əhəmiyyətli üstünlük təmin edir, çünki model strukturu iş vaxtında dəyişdirilə bilər. Bu xüsusiyyət eksperimental tədqiqatlarda və yeni arxitekturaların hazırlanması zamanı xüsusilə dəyərlidir.

PyTorch ilə dərin öyrənmə layihələrinə başlayarkən məlumat dəstlərinin hazırlanması və əvvəlcədən işlənməsi mühüm addımdır. məşəl görmə Kitabxana populyar məlumat dəstlərinə və məlumatların dəyişdirilməsi üçün alətlərə asan girişi təmin edir. Siz həmçinin fərdi məlumat dəstlərinizi PyTorch ilə uyğunlaşdıra bilərsiniz. Məlumatın əvvəlcədən işlənməsi addımları modelin performansına birbaşa təsir edir və diqqətlə və diqqətli şəkildə yerinə yetirilməlidir. Məsələn, verilənlərin normallaşdırılması, məlumatların artırılması və itkin dəyərin silinməsi kimi üsullar modelin daha yaxşı öyrənməsinə kömək edə bilər.

Dərin Öyrənmə Layihəsinin Addımları

1. Məlumatların toplanması və hazırlanması: Müvafiq verilənlər toplusunun toplanması və modeli öyrətmək üçün uyğun formata çevrilməsi.
2. Model Arxitekturasının Dizaynı: Sinir şəbəkəsinin təbəqələrini, aktivləşdirmə funksiyalarını və digər hiperparametrlərini təyin edin.
3. Zərər funksiyasının və optimallaşdırma alqoritminin seçilməsi: Modelin performansını qiymətləndirin və çəkilərini yeniləmək üçün uyğun üsulları müəyyənləşdirin.
4. Modelin hazırlanması: Verilənlər dəstindən istifadə edərək modeli öyrədin və doğrulama məlumatları ilə onun işinə nəzarət edin.
5. Modelin qiymətləndirilməsi: Test məlumatlarında modelin dəqiqliyini və ümumiləşdirmə qabiliyyətini ölçmək.
6. Modelin dəqiqləşdirilməsi: Hiperparametrləri tənzimləmək, müxtəlif arxitekturaları sınaqdan keçirmək və ya daha çox məlumat istifadə etməklə modeli təkmilləşdirin.

PyTorch ilə hazırlanmış dərin öyrənmə layihələri geniş tətbiq sahəsinə malikdir. Təsvirin tanınması, təbii dilin işlənməsi, nitqin tanınması və zaman sıralarının təhlili kimi sahələrdə uğurlu nəticələr əldə etmək olar. Məsələn, konvolutional neyron şəbəkələri (CNN) təsvirin təsnifatı və obyektin aşkarlanması üçün, təkrarlanan neyron şəbəkələri (RNN) və Transformator modelləri isə mətn təhlili və maşın tərcüməsi kimi tapşırıqlar üçün istifadə edilə bilər. PyTorch tərəfindən təklif olunan alətlər və kitabxanalar belə layihələrin işlənib hazırlanmasını və həyata keçirilməsini asanlaşdırır.

PyTorch-un digər əsas üstünlüyü onun geniş icma dəstəyidir. Problemlərin həlli yollarını tapmağa və ya yeni texnikaları öyrənməyə kömək edəcək aktiv icma və zəngin resurslar arxivi mövcuddur. Bundan əlavə, PyTorch-a müntəzəm yeniləmələr və yeni xüsusiyyətlər onun davamlı inkişafına və artan istifadəyə kömək edir. Dərin öyrənmə layihələrinizdə PyTorch-dan istifadə etməklə siz cari texnologiyalardan xəbərdar ola və layihələrinizi daha səmərəli inkişaf etdirə bilərsiniz.

Məlumat Elmi Layihələrində Scikit-learn istifadəsinin üstünlükləri

Scikit-öyrən, Maşın Öyrənmə Layihələrdə təklif etdiyi istifadə asanlığı və geniş çeşidli alətlər sayəsində tez-tez seçilən kitabxanadır. Bu, həm başlanğıc məlumat alimləri, həm də sürətli prototip hazırlamaq istəyən peşəkarlar üçün ideal seçimdir. Scikit-learn fərqli alqoritmlərlə sınaqdan keçirməyi və model performansını müqayisə etməyi asanlaşdıran təmiz və ardıcıl API təklif edir.

Scikit-learn açıq mənbəli kitabxanadır və geniş istifadəçi icmasına malikdir, ona görə də daim inkişaf etdirilir və yenilənir. Bu, onu daha etibarlı və sabit edir. Bundan əlavə, icma dəstəyi istifadəçilərə problemlərin həllini tez tapmağa və yeni funksiyalar haqqında öyrənməyə imkan verir.

Scikit-in üstünlükləri - öyrənin
• İstifadə asanlığı: Təmiz və başa düşülən API sayəsində öyrənmə əyrisi aşağıdır.
• Alqoritmlərin geniş diapazonu: Təsnifat, reqressiya, klasterləşdirmə kimi bir çox müxtəlif üsullar Maşın Öyrənmə alqoritmi ehtiva edir.
• Məlumatların İlkin Emalı Alətləri: O, məlumatların təmizlənməsi, çevrilməsi və miqyası üçün faydalı alətlər təklif edir.
• Model Qiymətləndirmə Metrikləri: Modelin performansını qiymətləndirmək üçün müxtəlif ölçülər və üsullar təqdim edir.
• Çapraz doğrulama: Modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün güclü alətlər təqdim edir.

Aşağıdakı cədvəldə Scikit-learn kitabxanasının bəzi əsas xüsusiyyətləri və üstünlükləri verilmişdir:

Xüsusiyyət	İzahat	Üstünlüklər
İstifadə asanlığı	Təmiz və ardıcıl API	Tez öyrənmək və tətbiq etmək asandır
Alqoritm müxtəlifliyi	Çoxlu sayda Maşın Öyrənmə alqoritm	Müxtəlif növ problemlər üçün uyğun həllər
Məlumatların Əvvəlcədən Emalı	Məlumatların təmizlənməsi və çevrilməsi vasitələri	Model performansının təkmilləşdirilməsi
Modelin qiymətləndirilməsi	Müxtəlif ölçülər və üsullar	Dəqiq və etibarlı nəticələr

Scikit-öyrənin, xüsusən təhsil layihələrində və sürətli prototipləşdirmədə əhəmiyyətli üstünlük təmin edir. Kitabxananın hazır funksiyaları və alqoritmləri sayəsində məlumatşünaslar modelləşdirmə prosesinə diqqət yetirə və vaxtlarından daha səmərəli istifadə edə bilərlər. Bundan əlavə, Scikit-learn-ın digər Python kitabxanaları (NumPy, Pandas, Matplotlib) ilə asan inteqrasiyası məlumat elminin iş prosesini daha da asanlaşdırır.

Məsələn, təsnifat problemi üzərində işləyərkən Scikit-öyrənməklə müxtəlif təsnifat alqoritmlərini (məsələn, Logistik Reqressiya, Dəstək Vektor Maşınları, Qərar Ağacları) asanlıqla sınaqdan keçirə və onların performansını müqayisə edə bilərsiniz. Kitabxananın təklif etdiyi çarpaz doğrulama üsulları sizə real dünya məlumatlarında modelinizin performansını daha dəqiq qiymətləndirməyə imkan verir, nəticədə daha etibarlı və effektiv Maşın Öyrənmə modellər yaratmağa kömək edir.

Nəticə: Ən uyğundur Maşın Öyrənmə Kitabxananızın Seçilməsi

Maşın Öyrənmə Layihələriniz üçün düzgün kitabxananın seçilməsi layihənizin uğurunda mühüm addımdır. TensorFlow, PyTorch və Scikit-learn hər biri fərqli üstünlüklər və istifadə halları təklif edir. Seçiminizi edərkən, layihənizin ehtiyaclarını, komandanızın təcrübəsini və kitabxananın icma dəstəyini nəzərə almalısınız. Unutmayın, ən yaxşı kitabxana deyə bir şey yoxdur; ən uyğun kitabxana xüsusi ehtiyaclarınıza ən yaxşı cavab verən kitabxanadır.

Aşağıdakı cədvəl bu üç kitabxananın əsas xüsusiyyətlərini və istifadə sahələrini müqayisə edir. Bu cədvəl sizə qərar vermə prosesində kömək edəcək.

Kitabxana	Əsas Xüsusiyyətlər	İstifadə Sahələri	Öyrənmə əyrisi
TensorFlow	Yüksək performans, paylanmış hesablama, Keras inteqrasiyası	Dərin öyrənmə, genişmiqyaslı layihələr, məhsul inkişafı	Orta-Çətin
PyTorch	Dinamik hesablama qrafiki, GPU dəstəyi, tədqiqat üçün uyğundur	Tədqiqat layihələri, prototipləmə, təbii dil emalı	Orta
Scikit-öyrən	Sadə və istifadəçi dostu API, geniş çeşidli alqoritmlər	Təsnifat, reqressiya, klasterləşmə, ölçülərin azaldılması	Asan
Ekosistem	TensorBoard, TensorFlow Hub	TorchVision, TorchText	Müxtəlif alətlər və ölçülər

Doğru kitabxana seçərkən bir neçə vacib amili nəzərə almaq lazımdır. Bu amillər layihənizin xüsusi ehtiyaclarından və məqsədlərindən asılı olaraq dəyişəcək. Seçiminizi edərkən nəzərə alınmalı olan bəzi əsas məqamlar bunlardır:

Seçərkən Nəzərə alınmalı
• Layihənin məqsədi və əhatə dairəsi.
• İstifadə olunacaq məlumat dəstinin ölçüsü və mürəkkəbliyi.
• Kitabxana təcrübəsi və komanda üzvlərinin biliyi.
• İcma dəstəyi və kitabxananın sənədləşdirilməsi.
• Kitabxananın performansı və miqyası.
• Modelin yerləşdirilməsi tələbləri.

Maşın Öyrənmə Kitabxananın seçilməsi diqqətlə nəzərdən keçirilməsini və layihənizin xüsusi ehtiyaclarına uyğun qərar qəbul etməyi tələb edir. TensorFlow, PyTorch və Scikit-learn-ın hər birinin öz güclü tərəfləri var. Bu məqalədə təqdim olunan məlumat və müqayisələr sizə uyğun olan kitabxananı seçməyə kömək edəcək. Sizə uğurlar arzulayırıq!

Tez-tez verilən suallar

Maşın öyrənmə layihələrində məlumatların əvvəlcədən işlənməsinin məqsədi nədir və nə üçün bu qədər vacibdir?

Məlumatların əvvəlcədən işlənməsinin məqsədi xam məlumatları maşın öyrənməsi alqoritmləri üçün daha uyğun və effektiv etməkdir. Buraya təmizləmə, transformasiya və xüsusiyyət mühəndisliyi kimi addımlar daxildir. Düzgün həyata keçirildikdə, o, modelin dəqiqliyini və performansını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır, həmçinin modelin daha yaxşı ümumiləşdirilməsinə kömək edir.

TensorFlow və PyTorch-un əsas fəlsəfələri hansılardır və bu fəlsəfələr kitabxanaların istifadəsinə necə təsir edir?

TensorFlow istehsal yönümlü bir yanaşmaya malikdir və statik hesablama qrafiklərindən istifadə edərək onu paylanmış sistemlərdə daha səmərəli edir. PyTorch, digər tərəfdən, tədqiqat və inkişaf yönümlüdür və dinamik hesablama qrafiklərindən istifadə edərək daha çevik və daha asan sazlama mühiti təmin edir. Bu fərqlər hansı kitabxananın layihənin ehtiyaclarına daha uyğun olduğunu müəyyən etməkdə rol oynayır.

Maşın öyrənmə problemlərinin hansı növləri üçün Scikit-learn ən uyğundur və hansı hallarda digər kitabxanalar daha yaxşı seçim ola bilər?

Scikit-learn təsnifat, reqressiya, klasterləşdirmə və ölçülərin azaldılması kimi nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə problemləri üçün geniş çeşidli alqoritmlər təklif edir. Xüsusilə daha sadə və daha sürətli həllər tələb olunduqda idealdır. Bununla belə, dərin öyrənmək və ya böyük verilənlər bazası ilə işləmək üçün TensorFlow və ya PyTorch daha uyğun ola bilər.

Müxtəlif maşın öyrənmə kitabxanalarını seçərkən hansı əsas amilləri nəzərə almalıyıq?

Layihənin mürəkkəbliyi, verilənlər bazasının ölçüsü, aparat tələbləri, komanda təcrübəsi və layihə məqsədləri kimi amillər vacibdir. Məsələn, TensorFlow və ya PyTorch dərin öyrənmə layihələri üçün, Scikit-learn isə daha sadə layihələr üçün seçilə bilər. Bundan əlavə, kitabxanaların icma dəstəyi və sənədləşdirmə keyfiyyəti nəzərə alınmalıdır.

Real həyatda maşın öyrənmə texnologiyaları hansı sektorlarda və hansı problemlərdə istifadə olunur?

O, səhiyyə, maliyyə, pərakəndə satış, nəqliyyat və enerji də daxil olmaqla bir çox sektorda istifadə olunur. Məsələn, səhiyyədə xəstəliklərin diaqnostikası və müalicəsinin planlaşdırılması, maliyyə sahəsində saxtakarlığın aşkarlanması, pərakəndə satışda müştəri davranışının təhlili və tövsiyə sistemləri, nəqliyyatda avtonom sürücülük və trafikin optimallaşdırılması kimi sahələrdə geniş istifadə olunur.

TensorFlow ilə sadə bir model qurmaq üçün əsas addımlar hansılardır və bu prosesdə nəzərə alınmalı olan məqamlar hansılardır?

Məlumatların hazırlanması, model arxitekturasının müəyyən edilməsi, itki funksiyasının və optimallaşdırma alqoritminin müəyyənləşdirilməsi, modeli öyrətmək və qiymətləndirmək əsas addımlardır. Məlumatların normallaşdırılması, müvafiq aktivləşdirmə funksiyalarının seçilməsi və həddən artıq uyğunlaşmanın qarşısını almaq üçün nizamlanma üsullarından istifadə mühüm mülahizələrdir.

PyTorch istifadə edərək dərin öyrənmə layihəsi hazırlayarkən hansı çətinliklərlə üzləşə bilərsiniz və bu çətinlikləri necə aradan qaldırmaq olar?

Yaddaşın idarə edilməsi, paylanmış təlim, modelin sazlanması və performansın optimallaşdırılması kimi çətinliklərlə qarşılaşa bilər. Daha kiçik partiya ölçülərindən istifadə, GPU istifadəsini optimallaşdırmaq, müvafiq sazlama alətlərindən istifadə və model paralelliyi kimi texnikalar bu çətinliklərin öhdəsindən gəlməyə kömək edə bilər.

Məlumat elmi layihələrində Scikit-learn istifadə etməyin üstünlükləri hansılardır və hansı hallarda digər kitabxanalara nisbətən daha praktik həllər təklif edir?

O, istifadə rahatlığı, geniş alqoritmlər, yaxşı sənədlər və sürətli prototipləşdirmə imkanları təklif edir. Kiçik və orta ölçülü verilənlər bazaları ilə işləyərkən, mürəkkəb model arxitekturaları tələb olunmadığı zaman və sürətli nəticələr əldə olunarkən daha praktik həll təklif edir. Bundan əlavə, o, çoxsaylı ilkin emal və model qiymətləndirmə vasitələrini birləşdirmək üstünlüyünü təklif edir.

Ətraflı məlumat: TensorFlow rəsmi saytı