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 توسط نویسنده | ایجاد شده در Canva

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

به یاد داشته باشید، چرخه حیات 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 می‌کنیم که هر متخصص مشتاق یادگیری ماشین باید با آنها آشنا شود.

این ابزارها به شما در مدیریت داده‌ها، ردیابی آزمایش‌ها، توضیح الگوها، و استقرار راه‌حل‌ها برای تولید کمک می‌کنند، و از شروع تا پایان گردش کار یکنواخت را تضمین می‌کنند. آنها را مرور کنیم.

1. Scikit-Learn

واسه چیه: توسعه یادگیری ماشین

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

ویژگی های اصلی

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

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

2. توقعات بالا

واسه چیه: اعتبار سنجی داده ها و ارزیابی کیفیت

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

ویژگی های اصلی

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

با استفاده از Great Expectations از ابتدای پروژه های خود، می توانید بر روی مدل سازی تمرکز بیشتری داشته باشید و در عین حال خطر مسائل مربوط به داده ها را کاهش دهید. برای کسب اطلاعات بیشتر، تماشا کنید تست کیفیت داده با انتظارات بالا.

3.MLflow

واسه چیه: ردیابی آزمایشی و مدیریت مدل

چرا مهم است: آزمایش‌های ردیابی برای مدیریت پروژه‌های 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 ذخیره کنید و بازتولید و مقایسه نتایج را آسان می‌کند.

ویژگی های اصلی

• تجارب ردیابی و ثبت گزارش
• نسخه سازی و مدیریت چرخه عمر مدل
• ادغام آسان با بسیاری از کتابخانه های معروف یادگیری ماشینی مانند scikit-learn

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

4. DVC (کنترل نسخه داده)

واسه چیه: کنترل نسخه داده ها و مدل ها

چرا مهم است: DVC مانند یک سیستم کنترل نسخه برای پروژه های علم داده و یادگیری ماشین است. این نه تنها کد، بلکه مجموعه داده ها، وزن مدل و سایر فایل های بزرگ را ردیابی می کند. این باعث می‌شود آزمایش‌های شما تکرار شوند و تضمین می‌کند که نسخه‌سازی داده‌ها و مدل‌ها به‌طور مؤثر توسط تیم‌ها انجام می‌شود.

ویژگی های اصلی

• 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 می کند مجموعه داده ها و مدل ها را درست مانند کد ردیابی کنید و شفافیت و تکرارپذیری کامل را فراهم می کند. برای آشنایی با DVC به ادامه مطلب مراجعه کنید نسخه سازی داده ها و مدل ها آموزش

5. SHAP (توضیحات افزودنی SHapley)

واسه چیه: قابلیت توضیح مدل

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

ویژگی های اصلی

• 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 مدل های پیچیده و اهمیت هر ویژگی است که تفسیر نتایج را برای مبتدیان و متخصصان آسان تر می کند. این را بررسی کنید مقادیر SHAP آموزش Kaggle سپس می توانید سایر مدل های توضیح پذیری را بررسی کنید.

6. API سریع

واسه چیه: توسعه API و استقرار مدل

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

ویژگی های اصلی

• توسعه سریع و آسان API
• 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. او را دنبال کنید تا آموزش FastAPI: ایجاد API با پایتون در یک دقیقه برای شروع ایجاد API.

7. داکر

واسه چیه: کانتینرسازی و استقرار

چرا مهم است: داکر فرآیند استقرار را با گروه 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 اصلی

• 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 Docker یک ابزار ضروری برای زمانی است که شما آماده تولید مدل های یادگیری ماشین خود هستید. 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 شروع کنید آموزش Docker برای مبتدیان.

نتیجه گیری

یادگیری نحوه کار با این ابزارها به شما کمک می کند تا در یادگیری ماشین پیشرفت کنید. 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 این ابزارها یک جعبه ابزار کامل برای ایجاد مدل های قوی و قابل تکرار خواهید داشت.

یادگیری ماشینی مبارک!