Introduksjon til maskinlæring

Maskinlæring (ML) er et underfelt av kunstig intelligens (AI) som fokuserer på å lage datasystemer som kan lære, tilpasse, forutsi og korrelere, alt uten å følge eksplisitte instruksjoner.

Målet med maskinlæring er å forstå og behandle en stor mengde data ved å utnytte algoritmer og lage generaliserte modeller som kan produsere brukervennlige utdata.

Maskinlæring fungerer vanligvis ved å følge trinnene nedenfor:

1. Innsamling av data fra ulike kilder
2. Rengjøringsdata for å ha homogenitet
3. Bygge en modell ved hjelp av en ML-algoritme
4. Få innsikt fra modellens resultater
5. Datavisualisering og transformering av resultater til visuelle grafer

1. Innsamling av data fra ulike kilder

Maskinlæring krever mye data for å lage en produksjonsklar modell.

Datainnsamling for ML gjøres på to måter: automatisert og manuell.

• Automatisert datainnsamling bruker programmer og skript som skraper data fra nettet.
• Manuell datainnsamling er en prosess for å manuelt samle data og forberede dem homogent.

Automatisert datainnsamling ved bruk av nettskraping med Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. Rengjøringsdata for å ha homogenitet

Å sikre datahomogenitet er et avgjørende skritt for å få maskinlæring til å fungere og generere resultater.

Datarensing for ML gjøres enten manuelt eller automatisk ved hjelp av algoritmer og består i å fikse og/eller fjerne feil, korrupte, feilformaterte, dupliserte og ufullstendige data i datasettet.

Rensing av data ved hjelp av Python og pandaer:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. Bygge en modell ved hjelp av en ML-algoritme

En ML (maskinlæring) modell er en fil som inneholder resultatene av maskinlæringsalgoritmer og brukes til å resonnere over dynamisk input.

En ML-modell (maskinlæring) fungerer ved å inneholde en liste over mønstre som matches mot sanntidsinndata, og deretter produsere utdata i henhold til det matchede mønsteret.

ML-modeller kan ha ulike strukturtyper, med de vanligste typene: binær klassifisering, flerklasseklassifisering, og regresjon.

• Den binære klassifiseringsmodellen forutsier et binært utfall, som betyr ett av to mulige utfall.
• Multiklasseklassifiseringsmodellen forutsier ett av mer enn to utfall.
• Regresjonsmodellen forutsier numeriske verdier.

Prosessen med å bygge en maskinlæringsmodell kalles trening.

Maskinlæringstrening gjøres ved hjelp av algoritmer og er delt inn i to kategorier: supervised learning og unsupervised learning.

• Supervised learning (SL) er når ML-modellen trenes ved å bruke merkede data, som betyr data som har både input- og outputverdier.
• Uovervåket læring (UL) er når ML-modellen trenes ved å bruke umerkede data, som betyr data som ikke har tagger eller kjente resultater.

Nevrale nettverk (NN) er kjernen i uovervåket læring og består av kartlegging mellom dataene i datasettet, slik at det kan lages korrelasjoner.

Opprette en binær klassifiseringsmodell ved å bruke Pythons scikit-learn-bibliotek:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. Få innsikt fra modellens resultater

Å få innsikt fra ML-modellene betyr å forstå de tidligere ukjente mønstrene og teste modellens evne til å gjøre spådommer og konklusjoner.

Å få innsikt er svært viktig for å verifisere modellens gyldighet og avgjøre om det må gjøres endringer i læringsalgoritmen(e).

Analysere funksjonens betydning i en trent modell med Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. Datavisualisering og transformering av resultater til visuelle grafer

Datavisualisering av ML-modellen består av å sette utdataene på en graf og gi den interaktive APIen.

Opprette et spredningsplott med predikerte verdier med Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

Konklusjon

Kodeeksemplene ovenfor viser praktiske implementeringer for hvert trinn i maskinlæring, fra datainnsamling og rengjøring til modellbygging, innsikt og datavisualisering.