Best Way To Learn Machine Learning In Python

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Best Way To Learn Machine Learning In Python – Si ya conoce Python, la actualización para agregar el aprendizaje automático a su conjunto de habilidades aumentará sus ingresos.

La pregunta es: ¿cómo? ¿Cuál es la mejor manera de comenzar a aprender aprendizaje automático? ¿Cuáles son los requisitos y fundamentos?

Best Way To Learn Machine Learning In Python

Best Way To Learn Machine Learning In Python

Para dejar las cosas claras, quiero explicar las cosas y brindarle una ruta de aprendizaje clara para comenzar a aprender cómo aprender Python de forma automática.

Is Python Necessary To Learn Machine Learning?

En resumen, estos son los conjuntos de herramientas y habilidades de Python que necesita saber antes de usar el aprendizaje automático y scikit-learn:

No necesita saber todo sobre la biblioteca estándar de Python, pero debe estar familiarizado con la mayoría de los temas.

Esto significa que debe tener una comprensión sólida de todos los conceptos básicos de la sintaxis de Python.

Es posible que algunos de estos no se necesiten de inmediato, pero casi todos aparecerán en algún momento cuando comience a usar scikit-learn.

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Probablemente haya oído hablar de Pandas antes, por lo que sabe que es un conjunto de herramientas de Python para la “minería de datos” y la limpieza de datos.

En particular, es un conjunto de herramientas para el procesamiento de datos utilizando una estructura de datos específica llamada marco de datos. Las bases de datos son estructuras de datos en forma de filas y columnas que contienen diferentes tipos de datos. Puede pensar en estos como hojas de cálculo de Excel para Python.

Básicamente, si tiene datos que tienen filas y columnas, y si sus datos contienen un conjunto de números y categorías, realmente necesita pandas.

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Antes de usar scikit-learn para crear modelos, debe usar Pandas para transformar, analizar, limpiar, agregar y analizar los datos.

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La sección de análisis de datos también es importante. Pandas es una parte importante, pero también hay muchas otras herramientas. Hablaré de eso en otro momento.

Por lo tanto, las matrices de Numpy son algo similares a los marcos de datos de Pandas en el sentido de que almacenan datos en un formato de fila y columna.

Entonces, si tomó una clase de álgebra lineal en la universidad, las matrices Numpy son muy similares a los vectores, matrices y tensores (en muchas dimensiones).

Además de proporcionar herramientas para crear estas matrices, Numpy también tiene herramientas para convertirlas, compilarlas y limpiarlas.

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Si está aprendiendo Python y scikit-learn, definitivamente debe saber qué son las matrices Numpy. Y debe poder trabajar con ellos para usar las herramientas de aprendizaje de Scikit correctamente.

Matplotlib es muy poderoso pero difícil de usar. La sintaxis de Matplotlib es compleja. La gramática es difícil de recordar y difícil de entender. Después de todo, el sistema lógico de matplotlib es confuso para la mayoría de las personas.

Además, si desea hacer algo más que simples gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos de barras, es muy difícil usar matplotlib. La edición debe ser simple y, a menudo, requiere una sintaxis oculta.

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Si intenta usar matplotlib, pasará horas en Google y Stack Overflow tratando de descubrir cómo cambiar sus ideas.

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Pero además de gestionar gráficos simples, también ofrece una gama de otras herramientas de visualización. Con Seaborn, puede crear cuadrados compactos, cuadrados hexagonales, cuadrados dobles, pequeños cuadrados múltiples y más.

Todas estas herramientas tienen una sintaxis simple en matplotlib. Y la mayoría de los tableros se pueden modificar fácilmente.

Además, Seaborn está construido sobre el propio matplotlib. Entonces, si realmente desea realizar grandes cambios, aún puede confiar en las rutinas de matplotlib.

Es algo así como lo mejor de ambos mundos: diseño simple de alto nivel y el poder de matplotlib debajo.

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Si nunca antes ha utilizado el aprendizaje automático, se estará preguntando “¿qué debo saber sobre la visualización de datos?”

La verdad es que la visualización de datos es importante en todos los aspectos del aprendizaje automático. (Sí, la visualización de datos es importante en todos los aspectos de la programación

Puede que no piense que la visualización de datos es importante para la limpieza de datos, pero lo es. La visualización de datos es una parte importante de la limpieza de datos.

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Por ejemplo, a menudo necesita usar técnicas de visualización para identificar valores que pueden no existir, identificar parámetros que deben cambiarse, etc.

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Muchas veces desea explorar y analizar sus datos después de limpiarlos, pero antes de crear modelos de aprendizaje automático.

Por ejemplo, algunos tipos de algoritmos de aprendizaje automático requieren que las propiedades numéricas (es decir, las variables de entrada) se distribuyan normalmente.

También hay momentos en los que desea eliminar variables altamente correlacionadas. Una forma de identificar variables correlacionadas es graficar pares.

Podría dar más ejemplos, pero digamos que la visualización de datos es importante para la exploración y el análisis de datos antes de construir modelos.

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Después de entrenar el modelo, debe usar la visualización de datos para evaluar el modelo o comparar varios modelos entre sí.

Por ejemplo, puede utilizar la visualización de datos para trazar curvas de aprendizaje que indiquen problemas variables o de alto riesgo.

Además de las curvas de aprendizaje, hay muchas maneras de usar la visualización de datos para evaluar un modelo, como ajustar parámetros, comparar modelos y más.

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Como dije, a menudo necesita examinar y analizar sus datos antes de construir un modelo de aprendizaje automático.

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Cuando hacemos análisis de datos, a menudo queremos organizar nuestros datos resumiendo, resumiendo y resumiendo.

El análisis de datos es generalmente un proceso que utiliza la recopilación y la visualización de datos de manera aplicada para encontrar información en los datos.

Pero también necesita aprender a combinar estas habilidades con el análisis práctico de datos.

Antes de comenzar a aprender sobre aprendizaje automático en Python, debe aprender a combinar Pandas, Seaborn y Numpy para realizar análisis de datos.

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Creo que estás pensando, “Él no habló de matemáticas. ¿El aprendizaje automático no requiere muchas matemáticas?”

Lo más probable es que alguien te diga que necesitas saber cálculo, álgebra lineal, teoría de optimización o alguna otra rama de las matemáticas antes de poder estudiar ingeniería.

Ahora, antes de que los educados entre ustedes comiencen a enviarme correos de odio, permítanme dejarlo claro: las matemáticas son esenciales para el aprendizaje automático.

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. Si está interesado en un doctorado en aprendizaje automático y desea investigar sobre aprendizaje automático, hágalo. Necesitas matemáticas.

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He escrito sobre esto varias veces antes, pero las matemáticas no son muy precisas para la mayoría de los sistemas de aprendizaje automático en uso.

. Cálculos, álgebra lineal, optimización matemática… scikit-learn tiene casi todo para ti bajo el capó.

Por supuesto, si quiere ser un experto en aprendizaje automático de clase mundial en Google, Facebook o Tesla, necesita saber matemáticas.

Pero si eres nuevo en scikit, probablemente puedas saltarte las matemáticas por ahora.

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Traducir esto a los kits de herramientas de Python significa aprender Pandas, Numpy, Seaborn y cómo combinarlos para el análisis de datos.

Este artículo lo ayudará a comprender las habilidades que necesita aprender antes de aprender a mecanizar en Python:

Si estás listo para aprender estas habilidades y quieres aprenderlas rápidamente…

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Python Data Mastery te enseña todas las habilidades básicas relacionadas con los lenguajes principales Python, Numpy, Pandas y Seaborn.

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Joshua Ebner es el fundador, director ejecutivo y científico de datos en jefe de Sharp Sight. Antes de fundar la empresa, Josh trabajó como científico de datos en Apple. Se graduó de la Universidad de Cornell con un título en física. Hace dos años, comencé a enseñarme a mí mismo para aprender ingeniería en línea. Compartí mi viaje a través de YouTube y mi blog. No sabía lo que estaba haciendo. Nunca había codificado antes, pero decidí aprender aprendizaje automático.

Cuando la gente ve mi trabajo, a veces se ponen en contacto con nosotros y hacen preguntas. No tengo todas las respuestas, pero puedo responderlas. La pregunta más común que recibo es “¿por dónde empiezo?” La pregunta más frecuente es

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Alguien me dijo que comenzó a aprender Python y que quería aprender el aprendizaje automático, pero no sabía qué hacer a continuación.

En respuesta, compilé algunos pasos y los copié aquí. Puede considerarlo como una descripción general de la transición de sin código al aprendizaje automático.

Mi estilo de aprendizaje es el código primero. Ejecute el código primero y aprenda la teoría, las matemáticas, las estadísticas y la probabilidad cuando las necesite, no antes.

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Recuerde que si es nuevo en el aprendizaje automático, puede ser aterrador. Hay muchos. No te apresures. Marque este artículo para que pueda consultarlo en cualquier momento.

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Quiero usar python porque comencé allí y todavía lo uso. Puede usar cualquier otra cosa, pero estas funciones son para python.

El correo electrónico decía que habían hecho algo de python. Pero este paso es para el novato. Dedique unos meses a aprender el código de Python a la vez

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