Algoritmi di apprendimento automatico completamente personalizzabili con shogun su Linux

Il mondo dell'apprendimento automatico ha visto apparire una varietà di diversi kit di strumenti e moduli software che aiutano gli utenti ad applicare i modelli complessi di apprendimento automatico e analisi dei dati ai loro dati. Ciò porta a essere in grado di ottenere approfondimenti dai dati che altrimenti non significherebbero molto senza questi modelli che estraggono informazioni da esso. Il vantaggio che questi moduli e framework offrono è che l'utente riesce a implementare i complicati algoritmi di generazione di inferenze senza molto sforzo o una comprensione approfondita di questi modelli in anticipo. Ciò che fa è accelerare in modo significativo il ritmo dell'implementazione del modello e della generazione di inferenza, fornendo risultati rapidi a un compito che richiede tempo altrimenti in tempo.

Uno di questi moduli è shogun. Utilizzato con Python, C ++, Octave, Java, R e More, Shogun fornisce alcuni casi d'uso e capacità di controllo davvero unici quando si tratta di implementare algoritmi specifici in Python. Vedi, la maggior parte dei moduli cerca di implementare una versione degli algoritmi più comuni come soluzione unica per gli utenti che implica che gli utenti utilizzano solo quel modulo specifico per tutte le loro esigenze di apprendimento automatico. Shogun, d'altra parte, non offre solo tutti gli algoritmi comunemente usati, ma offre in effetti anche metodi di kernel su larga scala completi e macchine vettoriali di supporto completamente personalizzabili (SVM). Fornendo queste personalizzazioni e gli algoritmi più comuni, sono in grado di ottenere complesse personalizzazioni in-algoritmo di cui gli utenti possono trarre vantaggio e ottenere i migliori risultati possibili quando si tratta di compiti unici che richiedono personalizzazioni specifiche che gli altri moduli semplicemente non possono offrire.

Oggi Shogun è usato su tutta la linea da scienziati, ricercatori, studenti e hobbisti. Fornendo un facile accesso a Shogun Toolkit, gli sviluppatori hanno realizzato il processo di implementazione del modello, personalizzazione e generazione di inferenza davvero semplice. Con questa facilità fornita, Shogun sta rapidamente diventando un toolkit molto ben adottato che è in grado di offrire agli utenti di tutte le competenze di programmazione con l'implementazione richiesta di qualsiasi algoritmo di cui hanno bisogno.

Installazione

Segui la guida di installazione passo-passo per installare Shogun Toolkit sulla macchina Linux.

1. Avriamo il processo di installazione aggiungendo prima il repository Shogun al sistema Linux eseguendo il comando seguente nel terminale:

$ sudo add-apt-repository PPA: shogun-toolbox/stabile

2. Ora aggiorniamo le informazioni del repository eseguendo il seguente comando nel terminale:

$ sudo apt-get update

3. Ora possiamo procedere all'installazione di shogun usando il comando terminale:

$ sudo apt-get Installa libshogun18

Nota: Per installare i binding Python 2, eseguire il seguente comando nel terminale:

$ sudo apt-get Installa Python-shogun

4. Shogun può anche essere installato direttamente utilizzando il gestore dei pacchetti PIP offerto da Python. Esegui il seguente comando:

$ pip Installa shogun

Guida utente

Ciò che differenzia Shogun dagli altri pacchetti è la sua capacità di fornire alcune soluzioni davvero specifiche a casi d'uso complessi. Ad esempio, alcuni dei framework comunemente usati usano gli alberi decisionali e i classificatori delle foreste casuali che a loro volta usano la metodologia dell'indice Gini per creare ulteriori divisioni nei dati per creare campioni e alberi. Rispetto a quella metodologia, ciò che Shogun fa è che utilizza il rivelatore di interazione automatica al quadrato (Chaid) per creare queste divisioni. Questa è un'alternativa al metodo Gini Impurità e produce risultati che a volte sono migliori a seconda del caso d'uso su cui è implementato.

Ad esempio, costruendo un classificatore per la previsione del fatto che si verifichi o meno un gioco di sport all'aperto in un giorno specifico, a seconda di una serie di caratteristiche diverse, possiamo costruire un chaidtree e fornirgli il tipo di dati e il numero di numero Caratteristiche di cui abbiamo bisogno per guardare ed esaminare mentre si fanno queste divisioni.

OurClassifier = chaidtree (type_off_data, funzionalità, output_classes)
ourclassifier.treno (addestramento_features)

L'algoritmo addestrato utilizza la metodologia di Chaid delle divisioni per creare alberi che sono meglio in grado di generare un'inferenza e raggiungere una convergenza basata su questa formazione.

Conclusione

Shogun fornisce ai suoi utenti una serie di algoritmi diversi che sono comunemente utilizzati nel mondo dell'apprendimento automatico. Questi possono essere usati per ottenere approfonditi approfondimenti dai dati che altrimenti sarebbero difficili da interpretare i modelli. Laddove differisce dagli altri moduli è la sua capacità di fornire implementazioni e capacità di personalizzazione specifiche quando si tratta di metodi di kernel. Con la sua implementazione di somiglianza di somiglianza e dissomiglianza usando metodi mirati, è in grado di ottenere i risultati che a volte superano la concorrenza. Tutto dipende dalla natura del compito da svolgere e cosa funziona meglio con il compito da svolgere.

Essendo usato da persone di ogni passeggiata della vita STEM, Shogun sta diventando un punto fermo nel mondo dell'apprendimento automatico fornendo ricercatori, studenti e scienziati con soluzioni uniche ai problemi che altrimenti richiederebbero maggiori sforzi per risolvere.