Пример приложения: выбор типа цветка из категорий цветов ириса. {Собирать данные}
Цель поста состоит в том, чтобы немного прояснить путь к работе над проектом машинного обучения в реальном времени. Здесь я поделюсь тем, что когда-либо узнаю в этом процессе. Источник этой статьи: Сирадж Раваль Ваше первое приложение машинного обучения — машинное обучение для хакеров #1. Итак, шаги, которые нам нужно выполнить.
- Цанговые данные
- Выберите модель
- Обучите модель
- Протестируйте модель
Цанговые данные
Данные поступают в другом формате, таком как: Text, Pdf, Csv. Просто нам нужно изменить тип, чтобы мы могли извлечь функции из файла.
Таким образом, функция похожа на характеристики этого конкретного объекта. Пример высоты, формы и цвета бутылки с водой будет особенностью. Итак, для нас признаки цветка – это длина и высота чашелистика и лепестка. Функция должна быть хорошей, на которую можно положиться.
Типы цветов: Iris setosa, Iris versicolor, Iris virginica.
Итак, как мы решили, характеристики следующие: длина и высота чашелистика и лепестка. Некоторые из соответствующих данных перечислены ниже.
Теперь вторая часть — построить модель, выбрав правильный алгоритм. Где мы обсудим различные типы алгоритмов в машинном обучении и что мы будем делать дальше для этого проекта.
