7 ابزار رایگان یادگیری ماشینی که هر مبتدی باید در سال 2024 تسلط یابد

7 ابزار رایگان یادگیری ماشینی که هر مبتدی باید در سال 2024 تسلط یابد
تصویر نویسنده | ایجاد شده در Canva

به عنوان یک مبتدی در یادگیری ماشینی، شما نه تنها باید الگوریتم‌ها را درک کنید، بلکه باید اکوسیستم گسترده‌تری از ابزارهایی را که در ساخت، ردیابی و استقرار مدل‌ها به طور موثر کمک می‌کنند، درک کنید.

به یاد داشته باشید، چرخه زندگی یادگیری ماشین شامل همه چیز از توسعه مدل گرفته تا کنترل نسخه و استقرار است. در این راهنما، چندین ابزار – کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها – را بررسی خواهیم کرد که هر متخصص مشتاق یادگیری ماشین باید با آنها آشنا شود.

این ابزارها به شما در مدیریت داده‌ها، ردیابی آزمایش‌ها، توضیح مدل‌ها و استقرار راه‌حل‌ها در تولید کمک می‌کنند و از شروع تا انتها جریان کار روان را تضمین می‌کنند. از آنها بگذریم.

1. Scikit-Learn

برای چیست: توسعه یادگیری ماشین

چرا مهم است: Scikit- Learn محبوب ترین کتابخانه برای یادگیری ماشین در پایتون است. ابزارهای ساده و در عین حال مؤثری را برای پیش پردازش داده ها، آموزش مدل، ارزیابی و انتخاب مدل ارائه می دهد. این دارای پیاده سازی های آماده برای استفاده از الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت است که آن را به کتابخانه ای برای مبتدیان و متخصصان تبدیل می کند.

ویژگی های کلیدی

• رابط کاربری آسان برای الگوریتم های ML
• پشتیبانی گسترده از پیش پردازش داده ها و ایجاد خطوط لوله
• پشتیبانی داخلی برای اعتبارسنجی متقابل، تنظیم هایپرپارامتر و ارزیابی

بنابراین scikit-learn یک نقطه شروع عالی برای آشنایی با الگوریتم های اصلی و گردش کار یادگیری ماشین است. برای شروع، بررسی کنید دوره Crash-Learn Scikit – کتابخانه یادگیری ماشین برای پایتون.

2. انتظارات بزرگ

برای چیست: اعتبار سنجی داده ها و ارزیابی کیفیت

چرا مهم است: مدل‌های یادگیری ماشینی بر داده‌های با کیفیت بالا متکی هستند. انتظارات بزرگ فرآیند اعتبار سنجی داده ها را با این امکان به شما امکان می دهد که انتظاراتی را برای ساختار، کیفیت و ارزش داده های خود تنظیم کنید. این تضمین می‌کند که مشکلات داده‌ها را در مراحل اولیه بررسی کنید، و از تأثیر منفی داده‌های با کیفیت پایین بر عملکرد مدل جلوگیری می‌کند.

ویژگی های کلیدی

• انتظارات برای مجموعه داده ها به طور خودکار تولید و اعتبار سنجی شود
• ادغام با ابزارهای محبوب ذخیره سازی داده و گردش کار
• گزارش های دقیق برای شناسایی و حل مشکلات کیفیت داده ها

با استفاده از Great Expectations در اوایل پروژه‌های خود، می‌توانید روی مدل‌سازی تمرکز بیشتری داشته باشید و در عین حال خطر مشکلات مربوط به داده‌ها را کاهش دهید. برای کسب اطلاعات بیشتر، تماشا کنید تست کیفیت داده انتظارات بزرگ.

3. MLflow

برای چیست: ردیابی آزمایشی و مدیریت مدل

چرا مهم است: ردیابی آزمایشی برای مدیریت پروژه های یادگیری ماشین مهم است. MLflow به ردیابی آزمایش‌ها، مدیریت مدل‌ها و ساده‌سازی گردش کار یادگیری ماشین کمک می‌کند. با MLflow، می‌توانید پارامترها و معیارها را ثبت کنید و بازتولید و مقایسه نتایج را آسان‌تر کنید.

ویژگی های کلیدی

• ردیابی و ورود به سیستم را آزمایش کنید
• نسخه سازی مدل و مدیریت چرخه عمر
• ادغام آسان با بسیاری از کتابخانه های معروف یادگیری ماشینی مانند scikit-learn

بنابراین ابزارهایی مانند MLflow برای پیگیری آزمایش‌ها در فرآیند تکراری توسعه مدل مهم هستند. بررسی کنید شروع کار با MLflow یک منبع مفید برای یادگیری بیشتر است.

4. DVC (کنترل نسخه داده)

برای چیست: کنترل نسخه داده و مدل

چرا مهم است: دی وی سی مانند یک سیستم کنترل نسخه برای پروژه های علم داده و یادگیری ماشین است. این نه تنها به ردیابی کد بلکه مجموعه داده ها، وزن مدل و سایر فایل های بزرگ کمک می کند. این باعث می‌شود آزمایش‌های شما تکرار شوند و تضمین می‌کند که داده‌ها و نسخه‌سازی مدل به طور موثر در بین تیم‌ها مدیریت می‌شوند.

ویژگی های کلیدی

• کنترل نسخه برای داده ها و مدل ها
• مدیریت کارآمد فایل های بزرگ و خطوط لوله
• ادغام آسان با Git.

استفاده از DVC به شما کمک می‌کند تا مجموعه داده‌ها و مدل‌ها را درست مانند کد ردیابی کنید، شفافیت و تکرارپذیری کامل را ارائه می‌دهد. برای آشنایی با DVC، به ادامه مطلب مراجعه کنید داده ها و نسخه سازی مدل آموزش

5. SHAP (توضیحات افزودنی SHapley)

برای چیست: قابلیت توضیح مدل

چرا مهم است: درک اینکه مدل های یادگیری ماشین چگونه تصمیم می گیرند اغلب مفید است. با پیچیده‌تر شدن مدل‌های یادگیری ماشین، توضیح پیش‌بینی‌های مدل به روشی شفاف و قابل تفسیر بسیار مهم است. SHAP با استفاده از مقادیر Shapley برای تعیین کمیت سهم هر ویژگی در خروجی مدل، به توضیح‌پذیری مدل کمک می‌کند.

ویژگی های کلیدی

• اهمیت ویژگی بر اساس مقادیر Shapley
• تجسم های مفیدی مانند نمودارهای خلاصه و وابستگی را ارائه می دهد
• با بسیاری از مدل های یادگیری ماشینی محبوب کار می کند

SHAP یک ابزار ساده و موثر برای درک مدل‌های پیچیده و اهمیت هر ویژگی است که تفسیر نتایج را برای مبتدیان و متخصصان آسان‌تر می‌کند. این را بررسی کنید. ارزش های SHAP آموزش Kaggle سپس می توانید سایر مدل های توضیح پذیری را نیز بررسی کنید.

6. FastAPI

برای چیست: توسعه API و استقرار مدل

چرا مهم است: هنگامی که یک مدل آموزش دیده دارید، FastAPI یک ابزار عالی برای ارائه آن از طریق یک API است. FastAPI یک چارچوب وب مدرن است که شما را قادر می سازد API های سریع و آماده تولید با حداقل کد بسازید. این برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و در دسترس قرار دادن آنها برای کاربران یا سایر سیستم‌ها از طریق نقاط پایانی RESTful عالی است.

ویژگی های کلیدی

• توسعه API ساده و سریع
• قابلیت های ناهمزمان برای API های با کارایی بالا
• پشتیبانی داخلی از نقاط پایانی استنتاج مدل

بنابراین، FastAPI یک ابزار مفید برای زمانی است که شما نیاز به ایجاد یک API مقیاس پذیر و آماده تولید برای مدل های یادگیری ماشین خود دارید. دنبال کنید تا آموزش FastAPI: ساخت API با پایتون در دقیقه برای شروع ساختن API ها

7. داکر

برای چیست: کانتینرسازی و استقرار

چرا مهم است: داکر فرآیند استقرار را با بسته بندی برنامه ها و وابستگی های آنها در کانتینرها ساده می کند. برای یادگیری ماشینی، Docker تضمین می‌کند که مدل شما به‌طور مداوم در محیط‌های مختلف اجرا می‌شود و مقیاس‌سازی و استقرار راه‌حل شما را آسان‌تر می‌کند.

ویژگی های کلیدی

• تکرارپذیری را در محیط های مختلف تضمین می کند
• ظروف سبک وزن برای استقرار مدل های ML
• ادغام آسان با خطوط لوله CI/CD و پلت فرم های ابری

بنابراین زمانی که می‌خواهید مدل‌های یادگیری ماشینی خود را به مرحله تولید منتقل کنید، Docker ابزاری ضروری است. این کارکرد را با کانتینر کردن کد، وابستگی ها و محیط شما تضمین می کند و فرآیند استقرار را روان و قابل اعتماد می کند. با این کار شروع کنید آموزش Docker برای مبتدیان.

نتیجه گیری

یادگیری کار با این ابزارها به شما کمک می کند تا با پیشرفت در یادگیری ماشینی، سطح خود را ارتقا دهید. ما مجموعه‌ای از ابزارها را مورد بحث قرار دادیم: از ساخت مدل‌های ML با scikit-learn تا اطمینان از کیفیت داده‌ها با Great Expectations و مدیریت آزمایش‌ها با MLflow و DVC.

Docker و FastAPI استقرار روان را در محیط های واقعی امکان پذیر می کنند. با استفاده از این ابزارها، شما یک جعبه ابزار کامل برای ساخت مدل های قوی و قابل تکرار خواهید داشت.

یادگیری ماشینی مبارک!