W pełni konfigurowalne algorytmy uczenia maszynowego z Shogun na Linux

W świecie uczenia maszynowego pojawił się wiele różnych zestawów narzędzi i modułów oprogramowania, które pomagają użytkownikom zastosować złożone modele uczenia maszynowego i analizy danych do ich danych. Prowadzi to do uzyskania zapalonych informacji na podstawie danych, które w przeciwnym razie niewiele by oznaczałyby bez tych modeli, wyodrębniając z niego informacje. Zaletą, jaką oferują te moduły i ramy, jest to, że użytkownik może wdrożyć skomplikowane algorytmy generowania wnioskowania bez większego wysiłku lub dogłębnego zrozumienia tych modeli wcześniej. To, co robi to znacznie przyspieszanie tempa implementacji modelu i generowania wnioskowania, zapewniając szybkie wyniki w danym czasie czasochłonnym zadaniu.

Jednym z takich modułu jest Shogun. Używany z Python, C ++, Octave, Java, R i więcej, Shogun zapewnia kilka bardzo unikalnych przypadków użycia i możliwości sterowania, jeśli chodzi o wdrażanie określonych algorytmów w Python. Widzisz, większość modułów próbuje zaimplementować niektóre wersję najczęstszych algorytmów jako kompleksowe rozwiązanie dla użytkowników, które pociąga za sobą, że użytkownicy używają tylko tego konkretnego modułu dla wszystkich swoich potrzeb w zakresie uczenia się maszynowego. Z drugiej strony Shogun oferuje nie tylko wszystkie powszechnie używane algorytmy, ale także oferuje kompleksowe metody jądra na dużą skalę oraz w pełni konfigurowalne maszyny wektorowe wsparcia (SVM). Zapewniając te dostosowania i najczęstsze algorytmy, są one w stanie osiągnąć złożone konfiguracje w algorytmie, z których użytkownicy mogą skorzystać i uzyskać najlepsze możliwe wyniki w przypadku unikalnych zadań, które wymagają konkretnych dostosowań, których inne moduły po prostu nie mogą zaoferować.

Dzisiaj Shogun jest używany przez naukowców, badaczy, studentów, jak i hobbystów. Zapewniając łatwy dostęp do zestawu narzędzi Shogun, programiści dokonali procesu wdrażania modelu, dostosowywania i generowania wnioskowania. Dzięki tej łatwości Shogun szybko staje się bardzo dobrze zaakceptowanym zestawem narzędzi, który jest w stanie zaoferować użytkownikom całej wiedzy specjalistycznej programowania z wymaganą wdrożeniem każdego wymaganego algorytmu.

Instalacja

Postępuj zgodnie z instalacją krok po kroku, aby zainstalować zestaw narzędzi Shogun na komputerze Linux.

1. Rozpoczynamy proces instalacji, najpierw dodając repozytorium Shogun do systemu Linux, uruchamiając następujące polecenie w terminalu:

$ sudo add-apt-repozytory PPA: Shogun-toolbox/Stable

2. Teraz aktualizujemy informacje o repozytorium, uruchamiając następujące polecenie w terminalu:

Aktualizacja $ sudo apt-get

3. Możemy teraz instalować Shogun za pomocą polecenia terminala:

$ sudo apt-get instaluj libshogun18

Notatka: Aby zainstalować powiązania Python 2, uruchom następujące polecenie w terminalu:

$ sudo apt-get instaluj Python-Shogun

4. Shogun można również zainstalować bezpośrednio za pomocą menedżera pakietów PIP oferowanych przez Python. Uruchom następujące polecenie:

$ pip instaluj shogun

Podręcznik użytkownika

To, co odróżnia Shogun od innych pakietów, jest jego zdolność do zapewnienia naprawdę konkretnych rozwiązań dla złożonych przypadków użycia. Na przykład niektóre z powszechnie używanych ram używają drzew decyzyjnych i losowych klasyfikatorów lasów, które z kolei wykorzystują metodologię indeksu Gini do tworzenia dalszych podziałów danych w celu tworzenia próbek i drzew. W porównaniu z tą metodologią, Shogun robi to, że wykorzystuje automatyczny detektor interakcji Chi Squared (CHAID), aby utworzyć te podział. Jest to alternatywa dla metody zanieczyszczenia Gini i daje wyniki, które czasem są lepsze w zależności od przypadków użycia, na których jest wdrażana.

Na przykład, budowanie klasyfikatora do przewidywania, czy gra w sporcie na zewnątrz nastąpi w określonym dniu, w zależności od szeregu różnych funkcji, możemy zbudować chaidtree i zapewnić mu rodzaj danych i liczbę funkcje, na które potrzebujemy, aby spojrzeć i zbadać, dokonując tych podziałów.

Ourclassifier = chaidtree (type_off_data, funkcje, output_classes)
nasz klasę.pociąg (training_features)

Wyszkolony algorytm wykorzystuje metodologię podziału Chaid do tworzenia drzew, które są w stanie wygenerować wnioskowanie i osiągnąć konwergencję na podstawie tego treningu.

Wniosek

Shogun zapewnia użytkownikom szereg różnych algorytmów, które są powszechnie używane w świecie uczenia maszynowego. Można je wykorzystać do uzyskania zapalonych informacji z danych, które w przeciwnym razie trudno byłoby zinterpretować wzorce. Tam, gdzie różni się od innych modułów, jest jego zdolność do zapewnienia określonych implementacji i zdolności dostosowywania, jeśli chodzi o metody jądra. Dzięki wdrażaniu podobieństwa i indeksowania odmienności przy użyciu ukierunkowanych metod jest w stanie osiągnąć wyniki, które czasami wylewają konkurencję. Wszystko zależy od charakteru zadania i tego, co działa lepiej z danym zadaniem.

Używany przez ludzi z różnych środowisk życia STEM, Shogun staje się podstawą w świecie uczenia maszynowego, zapewniając badaczom, studentom i naukowcom unikalne rozwiązania problemów, które w przeciwnym razie wymagałyby więcej wysiłku w celu rozwiązania.