Inleiding tot machinaal leren
Machine learning (ML) is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich richt op het creëren van computersystemen die kunnen leren, zich kunnen aanpassen, voorspellen en correleren, allemaal zonder expliciete instructies te volgen.
Het doel van machinaal leren is het begrijpen en verwerken van een grote hoeveelheid gegevens door gebruik te maken van algoritmen en gegeneraliseerde modellen te maken die gebruiksvriendelijke resultaten kunnen opleveren.
Machine learning werkt doorgaans door de onderstaande stappen te volgen:
- Het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen
- Reinigingsgegevens om homogeniteit te hebben
- Een model bouwen met behulp van een ML-algoritme
- Inzicht verkrijgen uit de resultaten van het model
- Datavisualisatie en het omzetten van resultaten in visuele grafieken
1. Het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen
Machine learning vereist veel data om een productieklaar model te maken.
Het verzamelen van gegevens voor ML gebeurt op twee manieren: geautomatiseerd en handmatig.
- Geautomatiseerde gegevensverzameling maakt gebruik van programma's en scripts die gegevens van internet halen.
- Handmatige gegevensverzameling is een proces waarbij gegevens handmatig worden verzameld en homogeen worden voorbereid.
Geautomatiseerde gegevensverzameling met behulp van webscraping met 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. Reinigingsgegevens om homogeniteit te hebben
Het garanderen van gegevenshomogeniteit is een cruciale stap om machine learning te laten werken en resultaten te genereren.
Het opschonen van gegevens voor ML gebeurt handmatig of automatisch met behulp van algoritmen en bestaat uit het repareren en/of verwijderen van onjuiste, beschadigde, verkeerd geformatteerde, dubbele en onvolledige gegevens binnen de dataset.
Gegevens opschonen met Python en panda's:
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. Een model bouwen met behulp van een ML-algoritme
Een ML (machine learning) model is een bestand dat de resultaten van machine learning-algoritmen bevat en wordt gebruikt om over dynamische invoer te redeneren.
Een ML-model (machine learning) werkt door een lijst met patronen te bevatten die worden vergeleken met realtime invoer, en vervolgens de uitvoer te produceren volgens het overeenkomende patroon.
ML-modellen kunnen verschillende structuurtypen hebben, waarbij de meest voorkomende typen zijn: binaire classificatie, classificatie met meerdere klassen, en regressie.
- Het binaire classificatiemodel voorspelt een binaire uitkomst, dat wil zeggen een van de twee mogelijke uitkomsten.
- Het multiclass-classificatiemodel voorspelt één van meer dan twee uitkomsten.
- Het regressiemodel voorspelt numerieke waarden.
Het proces van het bouwen van een machine learning-model wordt training genoemd.
Machine learning-training wordt gegeven met behulp van algoritmen en is onderverdeeld in twee categorieën: onder toezicht leren en niet-onder toezicht leren.
- Bij begeleid leren (SL) wordt het ML-model getraind met behulp van gelabelde gegevens, dat wil zeggen de gegevens die zowel invoer- als uitvoerwaarden hebben.
- Bij ongecontroleerd leren (UL) wordt het ML-model getraind met behulp van niet-gelabelde gegevens, dat wil zeggen de gegevens die geen tags of bekende resultaten hebben.
Neurale netwerken (NN's) vormen de kern van onbewaakt leren en bestaan uit het in kaart brengen van de gegevens binnen de dataset, waardoor correlaties kunnen worden gelegd.
Een binair classificatiemodel maken met behulp van de scikit-learn-bibliotheek van Python:
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. Inzicht verkrijgen uit de resultaten van het model
Het verkrijgen van inzichten uit de ML-modellen betekent het begrijpen van voorheen onbekende patronen en het testen van het vermogen van het model om voorspellingen te doen en conclusies te trekken.
Het verkrijgen van inzichten is van groot belang om de validiteit van het model te verifiëren en te bepalen of er wijzigingen moeten worden aangebracht in de leeralgoritmen.
Het analyseren van het belang van functies in een getraind model met 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. Datavisualisatie en het omzetten van resultaten in visuele grafieken
Datavisualisatie van het ML-model bestaat uit het in een grafiek zetten van de outputgegevens en het ter beschikking stellen van de interactieve API.
Een spreidingsdiagram van voorspelde waarden maken met 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()Conclusie
De bovenstaande codevoorbeelden demonstreren praktische implementaties voor elke stap in machine learning, van het verzamelen en opschonen van gegevens tot het bouwen van modellen, inzichten en datavisualisatie.