питон машинное обучение для начинающих
Руководство для начинающих по машинному обучению на Python
Если вы новичок, вы не знаете, с чего начать обучение и зачем вам машинное обучение, и почему оно приобретает все большую популярность в последнее время, вы попали в нужное место! Я собрал всю необходимую информацию и полезные ресурсы, чтобы помочь вам получить новые знания и выполнить ваши первые проекты.
Зачем начинать с Python?
Если ваша цель превращается в успешного программиста, вам нужно знать много вещей. Но для машинного обучения и науки о данных вполне достаточно освоить хотя бы один язык программирования и уверенно использовать его. Итак, успокойся, тебе не нужно быть гением программирования.
Для успешного обучения машинному обучению необходимо выбрать подходящий язык кодирования с самого начала, так как ваш выбор определит ваше будущее. На этом этапе вы должны продумать стратегически и правильно расставить приоритеты и не тратить время на ненужные вещи.
Мое мнение — Python является идеальным выбором для начинающих, чтобы сосредоточиться на том, чтобы перейти в области машинного обучения и науки о данных. Это минималистичный и интуитивно понятный язык с полнофункциональной библиотечной линией (также называемой фреймворками), которая значительно сокращает время, необходимое для получения первых результатов.
Шаг 0. Краткий обзор процесса ML, который вы должны знать
Машинное обучение — это обучение, основанное на опыте. Например, это похоже на человека, который учится играть в шахматы через наблюдение, как играют другие. Таким образом, компьютеры могут быть запрограммированы путем предоставления информации, которую они обучают, приобретая способность идентифицировать элементы или их характеристики с высокой вероятностью.
Прежде всего, вам необходимо знать, что существуют различные этапы машинного обучения :
Для поиска шаблонов используются различные алгоритмы, которые делятся на две группы :
При неконтролируемом обучении ваша машина получает только набор входных данных. После этого аппарат включается, чтобы определить взаимосвязь между введенными данными и любыми другими гипотетическими данными. В отличие от контролируемого обучения, когда машина снабжена некоторыми проверочными данными для обучения, независимое неконтролируемое обучение подразумевает, что сам компьютер найдет шаблоны и взаимосвязи между различными наборами данных. Самостоятельное обучение можно разделить на кластеризацию и ассоциацию.
Контролируемое обучение подразумевает способность компьютера распознавать элементы на основе предоставленных образцов. Компьютер изучает его и развивает способность распознавать новые данные на основе этих данных. Например, вы можете настроить свой компьютер для фильтрации спам-сообщений на основе ранее полученной информации.
Некоторые контролируемые алгоритмы обучения включают в себя:
Шаг 1. Уточните свои математические навыки, необходимые для математических библиотек Python
Человек, работающий в области ИИ и МЛ, который не знает математику, похож на политика, который не умеет убеждать. У обоих есть неизбежная область для работы!
Так что да, вы не можете иметь дело с проектами ML и Data Science без минимальной математической базы знаний. Тем не менее, вам не нужно иметь степень по математике, чтобы преуспеть. По моему личному опыту, посвящение по крайней мере 30–45 минут каждый день принесет много пользы, и вы быстрее поймете и изучите продвинутые темы Python для математики и статистики.
Вот 3 шага для изучения математики, необходимой для анализа и машинного обучения:
1 — Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
Например, для метода главных компонентов вам нужно знать собственные векторы, а регрессия требует умножения матриц. Кроме того, машинное обучение часто работает с многомерными данными (данными со многими переменными). Этот тип данных лучше всего представлен матрицами.
2 — Математический анализ: производные и градиенты
Математический анализ лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения. Производные и градиенты будут необходимы для задач оптимизации. Например, одним из наиболее распространенных методов оптимизации является градиентный спуск.
Для быстрого изучения линейной алгебры и математического анализа я бы порекомендовал следующие курсы:
Хан Академия предлагает короткие практические занятия по линейной алгебре и математическому анализу. Они охватывают самые важные темы.
MIT OpenCourseWare предлагает отличные курсы для изучения математики для ML. Все видео лекции и учебные материалы включены.
3 — градиентный спуск: построение простой нейронной сети с нуля
Одним из лучших способов изучения математики в области анализа и машинного обучения является создание простой нейронной сети с нуля. Вы будете использовать линейную алгебру для представления сети и математический анализ для ее оптимизации. В частности, вы создадите градиентный спуск с нуля. Не стоит слишком беспокоиться о нюансах нейронных сетей. Это хорошо, если вы просто следуете инструкциям и пишете код.
Вот несколько хороших прохождений:
Короткие учебники, которые также помогут вам шаг за шагом освоить нейронные сети:
Шаг 2. Изучите основы синтаксиса Python
Хорошие новости: вам не нужен полный курс обучения, так как Python и анализ данных не являются синонимами.
Прежде чем начать углубляться в синтаксис, я хочу поделиться одним проницательным советом, который может свести к минимуму ваши возможные сбои.
Научиться плавать, читая книги по технике плавания, невозможно, но чтение их параллельно с тренировками в бассейне приводит к более эффективному приобретению навыков.
Аналогичное действие происходит при изучении программирования. Не стоит фокусироваться исключительно на синтаксисе. Просто так вы рискуете потерять интерес.
Вам не нужно запоминать все. Делайте маленькие шаги и не бойтесь совмещать теоретические знания с практикой. Сосредоточьтесь на интуитивном понимании, например, какая функция подходит в конкретном случае и как работают условные операторы. Вы будете постепенно запоминать синтаксис, читая документацию и в процессе написания кода. Вскоре вам больше не придется гуглить такие вещи.
Вот еще несколько полезных ресурсов для изучения:
И помните: чем раньше вы начнете работать над реальными проектами, тем раньше вы это освоите. В любом случае, вы всегда можете вернуться к синтаксису, если вам это нужно.
Шаг 3. Откройте для себя основные библиотеки анализа данных
Дальнейшим этапом является пересмотр и добавление части Python, которая применима к науке о данных. И да, пора изучать библиотеки или фреймворки. Как указывалось ранее, Python обладает огромным количеством библиотек. Библиотеки — это просто набор готовых функций и объектов, которые вы можете импортировать в свой скрипт, чтобы тратить меньше времени.
Как использовать библиотеки? Вот мои рекомендации:
Я не рекомендую немедленно погружаться в изучение библиотек, потому что вы, вероятно, забудете большую часть того, что узнали, когда начнете использовать их в проектах. Вместо этого попытайтесь выяснить, на что способна каждая библиотека.
Библиотеки Python, которые вам понадобятся:
NumPy
NumPy сокращен от Numeric Python, это самая универсальная и универсальная библиотека как для профессионалов, так и для начинающих. Используя этот инструмент, вы сможете легко и комфортно работать с многомерными массивами и матрицами. Такие функции, как операции линейной алгебры и числовые преобразования также доступны.
Pandas
Pandas — это хорошо известный и высокопроизводительный инструмент для представления кадров данных. С его помощью вы можете загружать данные практически из любого источника, вычислять различные функции и создавать новые параметры, создавать запросы к данным с использованием агрегатных функций, похожих на SQL. Более того, существуют различные функции преобразования матриц, метод скользящего окна и другие методы получения информации из данных. Так что это совершенно незаменимая вещь в арсенале хорошего специалиста.
Matplotlib
Matplotlib — это гибкая библиотека для создания графиков и визуализации. Это мощный, но несколько тяжелый вес. На этом этапе вы можете пропустить Matplotlib и использовать Seaborn для начала работы (см. Seaborn ниже).
Scikit-Learn
Я могу сказать, что это самый хорошо разработанный пакет ML, который я когда-либо наблюдал. Он реализует широкий спектр алгоритмов машинного обучения и позволяет использовать их в реальных приложениях. Здесь вы можете использовать целый ряд функций, таких как регрессия, кластеризация, выбор модели, предварительная обработка, классификация и многое другое. Так что это абсолютно стоит изучить и использовать. Большим преимуществом здесь является высокая скорость работы. Поэтому неудивительно, что такие ведущие платформы, как Spotify, Booking.com, JPMorgan, используют scikit-learn.
Шаг 4. Разработка структурированных проектов
Как только вы освоите базовый синтаксис и изучите основы библиотек, вы уже можете начать создавать проекты самостоятельно. Благодаря этим проектам вы сможете узнавать о новых вещах, а также создавать портфолио для дальнейшего поиска работы.
Есть достаточно ресурсов, которые предлагают темы для структурированных проектов.
Шаг 5. Работа над собственными проектами
Вы можете найти много нового, но важно найти те проекты, которые пробудят в вас свет. Однако прямо перед этим счастливым моментом поиска работы своей мечты вы должны научиться превосходно обрабатывать ошибки в своих программах. Среди наиболее популярных полезных ресурсов для этой цели можно выделить следующие:
Последнее слово и немного мотивации
Вы, возможно, спросите: «Почему я должен погрузиться в сферу машинного обучения? возможно, уже есть много других хороших специалистов.
Знаешь что? Я тоже попал в эту ловушку и теперь смело могу сказать — такое мышление не принесет вам ничего хорошего. Это огромный барьер для вашего успеха.
Согласно закону Мура число транзисторов в интегральной схеме удваивается каждые 24 месяца. Это означает, что с каждым годом производительность наших компьютеров растет, а это означает, что ранее недоступные границы знаний снова «сдвигаются вправо» — есть место для изучения больших данных и алгоритмов машинного обучения!
Кто знает, что нас ждет в будущем. Возможно, эти цифры увеличатся еще больше, и машинное обучение станет более важным? И, скорее всего, да!
Чувак, самое ужасное, что ты можешь сделать, это предположить, что твое место уже занято другим специалистом.
ПО для машинного обучения на Python
Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке.
В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.
При выборе конкретных пакетов для решения задач в первую очередь стоит определиться, заложен ли в них механизм для решения ваших проблем. Так, например, для анализа изображений, скорее всего, придется иметь дело с нейронными сетями, а для работы с текстом — с рекурентными, при небольшом количестве данных от нейросетей наверняка придется отказаться.
Библиотеки общего назначения на Python
Все описанные в данном разделе пакеты так или иначе используются при решении практически любой задачи по машинному обучению. Часто их достаточно, чтобы построить модель целиком, по крайней мере в первом приближении.
NumPy
Библиотека с открытым исходным кодом для выполнения операций линейной алгебры и численных преобразований. Как правило, такие операции необходимы для преобразования датасетов, которые можно представить в виде матрицы. В библиотеке реализовано большое количество операций для работы с многомерными массивами, преобразования Фурье и генераторы случайных чисел. Форматы хранения numpy де-факто являются стандартом для хранения числовых данных во многих других библиотеках (например, Pandas, Scikit-learn, SciPy).
Pandas
Библиотека для обработки данных. С ее помощью можно загрузить данные практически из любого источника (интеграция с основными форматами хранения данных для машинного обучения), вычислить различные функции и создать новые параметры, построение запросов к данным с помощью агрегативных функций сродни реализованным в SQL. Кроме того, имеются разнообразные функции преобразования матриц, метод скользящего окна и прочие методы для получения информации из данных.
Scikit-learn
Библиотека программного обеспечения с более чем десятилетней историей содержит реализации практически всех возможных преобразований, и нередко ее одной хватает для полной реализации модели. Как правило, при программировании практически любой модели на языке Python какие-то преобразования с использованием данной библиотеки всегда присутствуют.
Scikit-learn содержит методы разбиения датасета на тестовый и обучающий, вычисление основных метрик над наборами данных, проведение кросс-валидации. В библиотеке также есть основные алгоритмы машинного обучения: линейной регрессии (и ее модификаций Лассо, гребневой регрессии), опорных векторов, решающих деревьев и лесов и др. Есть и реализации основных методов кластеризации. Кроме того, библиотека содержит постоянно используемые исследователями методы работы с параметрами (фичами): например, понижение размерности методом главных компонент. Частью пакета является библиотека imblearn, позволяющая работать с разбалансированными выборками и генерировать новые значения.
SciPy
Довольно обширная библиотека, предназначенная для проведения научных исследований. В ее состав входит большой набор функций из математического анализа, в том числе вычисление интегралов, поиск максимума и минимума, функции обработки сигналов и изображений. Во многих отношениях данную библиотеку можно считать аналогом пакета MATLAB для разработчиков на языке Python. C ее помощью можно решать системы уравнений, использовать генетические алгоритмы, выполнять многие задачи по оптимизации.
Специфические библиотеки
В данном разделе рассмотрены библиотеки или со специфической сферой применимости, или популярные у ограниченного числа пользователей.
Tensorflow
Библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейросетей. Поддержка вычислений на видеокартах имеет версию для языка C++. На основе данной библиотеки строятся более высокоуровневые библиотеки для работы с нейронными сетями на уровне целых слоев. Так, некоторое время назад популярная библиотека Keras стала использовать Tensorflow как основной бэкенд для вычислений вместо аналогичной библиотеки Theano. Для работы на видеокартах NVIDIA используется библиотека cuDNN. Если вы работаете с картинками (со сверточными нейросетями), скорее всего, придется использовать данную библиотеку.
Keras
Библиотека для построения нейросетей, поддерживающая основные виды слоев и структурные элементы. Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные нейросети, имеет в своем составе реализацию известных архитектур нейросетей (например, VGG16). Некоторое время назад слои из данной библиотеки стали доступны внутри библиотеки Tensorflow. Существуют готовые функции для работы с изображениями и текстом (Embedding слов и т.д.). Интегрирована в Apache Spark с помощью дистрибутива dist-keras.
Caffe
Фреймворк для обучения нейросетей от университета Беркли. Как и TensorFlow, использует cuDNN для работы с видеокартами NVIDIA. Содержит в себе реализацию большего количества известных нейросетей, один из первых фреймворков, интегрированных в Apache Spark (CaffeOnSpark).
pyTorch
Позволяет портировать на язык Python библиотеку Torch для языка Lua. Содержит реализации алгоритмов работы с изображениями, статистических операций и инструментов работы с нейронными сетями. Отдельно можно создать набор инструментов для оптимизационных алгоритмов (в частности стохастического градиентного спуска).
Реализации градиентного бустинга над решающими деревьями
Подобные алгоритмы неизменно вызывают повышенный интерес, так как часто они показывают лучший результат, чем нейросети. Особенно это проявляется, если в вашем распоряжении не очень большие наборы данных (очень грубая оценка: тысячи и десятки тысяч, но не десятки миллионов). Среди моделей-победителей на соревновательной платформе kaggle алгоритмы градиентного бустинга над решающими деревьями встречаются довольно часто.
Как правило, реализации таких алгоритмов есть в библиотеках машинного обучения широкого профиля (например, в Scikit-learn). Однако существуют особые реализации данного алгоритма, которые часто можно встретить среди победителей различных конкурсов. Стоит выделить следующие.
Xgboost
Самая распространенная реализация градиентного бустинга. Появившись в 2014 г., уже к 2016-му она завоевала немалую популярность. Для выбора разбиения используют сортировку и модели, основанные на анализе гистограмм.
LightGBM
CatBoost
Разработка компании Яндекс, вышедшая, как и LightGBM, в 2017 г. Реализует особый подход к обработке категориальных признаков (основанный на target encoding, т.е. на подмене категориальных признаков статистиками на основе предсказываемого значения). К тому же алгоритм содержит особый подход к построению дерева, который показал лучшие результаты. Проведенное нами сравнение показало, что данный алгоритм лучше других работает прямо «из коробки», т.е. без настройки каких-либо параметров.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Другие ресурсы для разработки
По мере популяризации машинного обучения неоднократно появлялись проекты по упрощению разработки и приведению его в графическую форму с доступом через онлайн. В данном поле можно отметить несколько.
Azure ML
Сервис машинного обучения на платформе Microsoft Azure, в котором можно выстраивать обработку данных в виде граф и проводить вычисления на удаленных серверах, с возможностью включения кода на языке Python и на других.
IBM DataScience experience (IBM DSX)
Сервис для работы в среде Jupyter Notebook с возможностью выполнять вычисления в языке Python и на других. Поддерживает интеграцию с известными наборами данных и Spark, проектом IBM Watson.
Пакеты для социальных наук
Среди них можно выделить IBM Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) — программный продукт IBM для обработки статистики в социальных науках, поддерживает графический интерфейс задания процесса обработки данных. Некоторое время назад стало можно встраивать алгоритмы машинного обучения в общую структуру выполнения. В целом, ограниченная поддержка алгоритмов машинного обучения становится популярной среди пакетов для статистиков, в которых уже включены статистические функции и методы визуализации (например, Tableau и SAS).
Заключение
Выбор программного пакета, на основе которого будет решаться задача, обычно определяется следующими условиями.
Построить первую модель можно, используя сравнительно небольшое число библиотек, а дальше придется принимать решение, на что тратить время: на проработку параметров (feature engineering) или на подбор оптимальной библиотеки и алгоритма, или же выполнять эти задачи параллельно.
Теперь немного о рекомендациях по выбору. Если вам нужен алгоритм, который лучше всего работает прямо «из коробки», — это Catboost. Если вы предполагаете работать с изображениями, можно использовать Keras и Tensorflow или Caffe. При работе с текстом надо определиться, собираетесь ли вы строить нейросеть и учитывать контекст. Если да, те же пожелания, что и к изображениям, если достаточно «мешка слов» (частотных характеристик встречаемости каждого слова), подойдут алгоритмы градиентного бустинга. При небольших наборах данных можно использовать алгоритмы генерации новых данных из Scikit-learn и линейные методы, реализованные в той же библиотеке.
Как правило, описанных библиотек хватает для решения большинства задач, даже для победы на соревнованиях. Область машинного обучения развивается очень быстро — мы уверены, что новые фреймворки появились уже в момент написания этого поста.
Николай Князев, руководитель группы машинного обучения «Инфосистемы Джет»
Машинное обучение — это легко
Для кого эта статья?
Каждый, кому будет интересно затем покопаться в истории за поиском новых фактов, или каждый, кто хотя бы раз задавался вопросом «как же все таки это, машинное обучение, работает», найдёт здесь ответ на интересующий его вопрос. Вероятнее всего, опытный читатель не найдёт здесь для себя ничего интересного, так как программная часть оставляет желать лучшего несколько упрощена для освоения начинающими, однако осведомиться о происхождении машинного обучения и его развитии в целом не помешает никому.
В цифрах
С каждым годом растёт потребность в изучении больших данных как для компаний, так и для активных энтузиастов. В таких крупных компаниях, как Яндекс или Google, всё чаще используются такие инструменты для изучения данных, как язык программирования R, или библиотеки для Python (в этой статье я привожу примеры, написанные под Python 3). Согласно Закону Мура (а на картинке — и он сам), количество транзисторов на интегральной схеме удваивается каждые 24 месяца. Это значит, что с каждым годом производительность наших компьютеров растёт, а значит и ранее недоступные границы познания снова «смещаются вправо» — открывается простор для изучения больших данных, с чем и связано в первую очередь создание «науки о больших данных», изучение которого в основном стало возможным благодаря применению ранее описанных алгоритмов машинного обучения, проверить которые стало возможным лишь спустя полвека. Кто знает, может быть уже через несколько лет мы сможем в абсолютной точности описывать различные формы движения жидкости, например.
Анализ данных — это просто?
Да. А так же интересно. Наряду с особенной важностью для всего человечества изучать большие данные стоит относительная простота в самостоятельном их изучении и применении полученного «ответа» (от энтузиаста к энтузиастам). Для решения задачи классификации сегодня имеется огромное количество ресурсов; опуская большинство из них, можно воспользоваться средствами библиотеки Scikit-learn (SKlearn). Создаём свою первую обучаемую машину:
Вот мы и создали простейшую машину, способную предсказывать (или классифицировать) значения аргументов по их признакам.
— Если все так просто, почему до сих пор не каждый предсказывает, например, цены на валюту?
С этими словами можно было бы закончить статью, однако делать я этого, конечно же, не буду (буду конечно, но позже) существуют определенные нюансы выполнения корректности прогнозов для поставленных задач. Далеко не каждая задача решается вот так легко (о чем подробнее можно прочитать здесь)
Ближе к делу
— Получается, зарабатывать на этом деле я не сразу смогу?
Итак, сегодня нам потребуются:
Дальнейшее использование требует от читателя некоторых знаний о синтаксисе Python и его возможностях (в конце статьи будут представлены ссылки на полезные ресурсы, среди них и «основы Python 3»).
Как обычно, импортируем необходимые для работы библиотеки:
— Ладно, с Numpy всё понятно. Но зачем нам Pandas, да и еще read_csv?
Иногда бывает удобно «визуализировать» имеющиеся данные, тогда с ними становится проще работать. Тем более, большинство датасетов с популярного сервиса Kaggle собрано пользователями в формате CSV.
— Помнится, ты использовал слово «датасет». Так что же это такое?
Датасет — выборка данных, обычно в формате «множество из множеств признаков» → «некоторые значения» (которыми могут быть, например, цены на жильё, или порядковый номер множества некоторых классов), где X — множество признаков, а y — те самые некоторые значения. Определять, например, правильные индексы для множества классов — задача классификации, а искать целевые значения (такие как цена, или расстояния до объектов) — задача ранжирования. Подробнее о видах машинного обучения можно прочесть в статьях и публикациях, ссылки на которые, как и обещал, будут в конце статьи.
Знакомимся с данными
Предложенный датасет можно скачать здесь. Ссылка на исходные данные и описание признаков будет в конце статьи. По представленным параметрам нам предлагается определять, к какому сорту относится то или иное вино. Теперь мы можем разобраться, что же там происходит:
Работая в Jupyter notebook, получаем такой ответ:
Это значит, что теперь нам доступны данные для анализа. В первом столбце значения Grade показывают, к какому сорту относится вино, а остальные столбцы — признаки, по которым их можно различать. Попробуйте ввести вместо data.head() просто data — теперь для просмотра вам доступна не только «верхняя часть» датасета.
Простая реализация задачи на классификацию
Переходим к основной части статьи — решаем задачу классификации. Всё по порядку:
Создаем массивы, где X — признаки (с 1 по 13 колонки), y — классы (0ая колонка). Затем, чтобы собрать тестовую и обучающую выборку из исходных данных, воспользуемся удобной функцией кросс-валидации train_test_split, реализованной в scikit-learn. С готовыми выборками работаем дальше — импортируем RandomForestClassifier из ensemble в sklearn. Этот класс содержит в себе все необходимые для обучения и тестирования машины методы и функции. Присваиваем переменной clf (classifier) класс RandomForestClassifier, затем вызовом функции fit() обучаем машину из класса clf, где X_train — признаки категорий y_train. Теперь можно использовать встроенную в класс метрику score, чтобы определить точность предсказанных для X_test категорий по истинным значениям этих категорий y_test. При использовании данной метрики выводится значение точности от 0 до 1, где 1 100% Готово!
— Неплохая точность. Всегда ли так получается?
Для решения задач на классификацию важным фактором является выбор наилучших параметров для обучающей выборки категорий. Чем больше, тем лучше. Но не всегда (об этом также можно прочитать подробнее в интернете, однако, скорее всего, я напишу об этом ещё одну статью, рассчитанную на начинающих).
— Слишком легко. Больше мяса!
Для наглядного просмотра результата обучения на данном датасете можно привести такой пример: оставив только два параметра, чтобы задать их в двумерном пространстве, построим график обученной выборки (получится примерно такой график, он зависит от обучения):
Да, с уменьшением количества признаков, падает и точность распознавания. И график получился не особенно-то красивым, но это и не решающее в простом анализе: вполне наглядно видно, как машина выделила обучающую выборку (точки) и сравнила её с предсказанными (заливка) значениями.
Предлагаю читателю самостоятельно узнать почему и как он работает.
Последнее слово
Надеюсь, данная статья помогла хоть чуть-чуть освоиться Вам в разработке простого машинного обучения на Python. Этих знаний будет достаточно, чтобы продолжить интенсивный курс по дальнейшему изучению BigData+Machine Learning. Главное, переходить от простого к углубленному постепенно. А вот полезные ресурсы и статьи, как и обещал:
Материалы, вдохновившие автора на создание данной статьи
Более углубленное изучение использования машинного обучения с Python стало возможным, и более простым благодаря преподавателям с Яндекса — этот курс обладает всеми необходимыми средствами объяснения, как же работает вся система, рассказывается подробнее о видах машинного обучения итд.
Файл сегодняшнего датасета был взят отсюда и несколько модифицирован.
Где брать данные, или «хранилище датасетов» — здесь собрано огромное количество данных от самых разных источников. Очень полезно тренироваться на реальных данных.
Буду признателен за поддержку по улучшению данной статьи, а так же готов к любому виду конструктивной критики.