PYTHON Tutorial

Maskininlärningsverktyg och ramverk

Praktiska steg:

  • Välj rätt verktyg: Undersök olika verktyg och välj det som bäst passar dina behov.
  • Installera verktyget: Följ installationsinstruktionerna för det valda verktyget.
  • Förbered data: Samla in och förbehandla data för maskininlärning.
  • Träna modellen: Mata in data i modellen och träna den.
  • Utvärdera modellen: Testa modellen på ny data för att utvärdera dess prestanda.

Nyckelbegrepp:

  • Scikit-learn: Populärt Python-bibliotek för maskininlärning.
  • TensorFlow: Open source-ramverk för djupa neurala nätverk.
  • Keras: Högnivå-API byggt på TensorFlow som förenklar modellbyggande.
  • PyTorch: Open source-ramverk för djupa neurala nätverk.

Python-exempel:

# Importera Scikit-learn
from sklearn import datasets, linear_model

# Ladda data
iris = datasets.load_iris()

# Skapa en linjär regressionsmodell
reg = linear_model.LinearRegression()

# Träna modellen
reg.fit(iris.data, iris.target)