پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین است. این زبان دارای کتابخانه های قدرتمندی برای یادگیری ماشین است که کار توسعه مدل های یادگیری ماشین را آسان می کند.
در این بخش، برخی از روش های یادگیری ماشین را که در پایتون پیاده سازی شده اند، معرفی می کنیم.
رگرسیون
رگرسیون یک روش یادگیری ماشین است که برای پیش بینی مقادیر پیوسته استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از رگرسیون برای پیش بینی قیمت سهام، فروش یک محصول یا نمره یک دانشجو استفاده کرد.
در پایتون، کتابخانه Scikit-learn دارای چندین الگوریتم رگرسیون است. از جمله این الگوریتم ها می توان به رگرسیون خطی، رگرسیون رگرسیون، رگرسیون لجستیک و رگرسیون درخت تصمیم اشاره کرد.
طبقه بندی
طبقه بندی یک روش یادگیری ماشین است که برای پیش بینی مقادیر گسسته استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از طبقه بندی برای شناسایی نوع یک تصویر، دسته بندی یک ایمیل یا تشخیص بیماری یک بیمار استفاده کرد.
در پایتون، کتابخانه Scikit-learn دارای چندین الگوریتم طبقه بندی است. از جمله این الگوریتم ها می توان به طبقه بندی رگرسیون لجستیک، طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان، طبقه بندی درخت تصمیم و طبقه بندی k-NN اشاره کرد.
خوشه بندی
خوشه بندی یک روش یادگیری ماشین است که برای گروه بندی داده ها بر اساس شباهت آنها استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از خوشه بندی برای گروه بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آنها، گروه بندی محصولات بر اساس ویژگی های آنها یا گروه بندی داده های ژنومی استفاده کرد.
در پایتون، کتابخانه Scikit-learn دارای چندین الگوریتم خوشه بندی است. از جمله این الگوریتم ها می توان به خوشه بندی k-means، خوشه بندی اجزای اصلی، خوشه بندی درخت تصمیم و خوشه بندی مبتنی بر شبکه عصبی اشاره کرد.
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی یک روش یادگیری ماشین است که به سیستم ها اجازه می دهد تا از طریق آزمایش و خطا یاد بگیرند. به عنوان مثال، می توان از یادگیری تقویتی برای آموزش ربات ها برای بازی کردن شطرنج یا گو، یا آموزش هواپیماهای بدون سرنشین برای پرواز در محیط های پیچیده استفاده کرد.
در پایتون، کتابخانه OpenAI Gym دارای مجموعه ای از محیط های بازی و یادگیری تقویتی است که می توان از آنها برای آزمایش الگوریتم های یادگیری تقویتی استفاده کرد.
یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت یک روش یادگیری ماشین است که برای استخراج الگوها از داده های بدون برچسب استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از یادگیری بدون نظارت برای شناسایی ویژگی های پنهان داده ها، کاهش ابعاد داده ها یا تشخیص داده های غیرعادی استفاده کرد.
در پایتون، کتابخانه Scikit-learn دارای چندین الگوریتم یادگیری بدون نظارت است. از جمله این الگوریتم ها می توان به خوشه بندی، کاهش ابعاد و تشخیص داده های غیرعادی اشاره کرد.
اینها تنها برخی از روش های یادگیری ماشین هستند که در پایتون پیاده سازی شده اند. کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین دائماً در حال توسعه هستند و روش های جدیدی به طور مداوم اضافه می شوند.