Algoritmos de aprendizado de máquina totalmente personalizáveis ​​com Shogun no Linux

O World of Machine Learning viu uma variedade de diferentes kits de ferramentas e módulos de software que ajudam os usuários a aplicar os complexos modelos de aprendizado de máquina e análise de dados em seus dados. Isso leva a eles serem capazes de obter informações interessadas dos dados que, de outra forma, não significariam muito sem esses modelos extrair informações dele. A vantagem que esses módulos e estruturas oferecem é que o usuário pode implementar os algoritmos complicados de geração de inferência sem muito esforço ou uma compreensão profunda desses modelos de antemão. O que isso faz é acelerar significativamente o ritmo da implementação do modelo e geração de inferência, fornecendo resultados rápidos para uma tarefa demorada em questão.

Um desses módulos é Shogun. Usado com python, c ++, oitava, java, r e mais, o shogun fornece alguns casos de uso muito exclusivos e recursos de controle quando se trata de implementar algoritmos específicos no python. Veja bem, a maioria dos módulos tenta implementar alguma versão dos algoritmos mais comuns como uma solução única para os usuários que implica que os usuários usam apenas esse módulo específico para todas as suas necessidades de aprendizado de máquina. Shogun, por outro lado, não apenas oferece todos os algoritmos comumente usados, mas também oferece métodos abrangentes de kernel em larga escala e máquinas vetoriais de suporte totalmente personalizáveis ​​(SVMS) também. Ao fornecer essas personalizações e os algoritmos mais comuns, eles são capazes de obter personalizações complexas de algoritmo no qual os usuários podem aproveitar e obter os melhores resultados possíveis ao lidar com tarefas exclusivas que exigem personalizações específicas que os outros módulos simplesmente não podem oferecer.

Hoje, Shogun é usado em geral por cientistas, pesquisadores, estudantes e entusiastas. Ao fornecer um fácil acesso ao kit de ferramentas Shogun, os desenvolvedores tornaram o processo de implementação de modelos, personalização e geração de inferência realmente simples. Com essa facilidade fornecida, Shogun está rapidamente se tornando um kit de ferramentas muito bem adaptado, capaz de oferecer aos usuários de toda a experiência de programação com a implementação necessária de qualquer algoritmo que eles exigirem.

Instalação

Siga o guia de instalação passo a passo para instalar o kit de ferramentas Shogun em sua máquina Linux.

1. Iniciamos o processo de instalação adicionando primeiro o repositório Shogun ao sistema Linux executando o seguinte comando no terminal:

$ sudo add-aprop-repository ppa: shogun-toolbox/estável

2. Agora atualizamos as informações do repositório executando o seguinte comando no terminal:

Atualização $ sudo apt-get

3. Agora podemos proceder a instalar Shogun usando o comando do terminal:

$ sudo apt-get install libhogun18

Observação: Para instalar as ligações do Python 2, execute o seguinte comando no terminal:

$ sudo apt-get install python-shogun

4. Shogun também pode ser instalado diretamente usando o gerenciador de pacotes PIP oferecido pela Python. Execute o seguinte comando:

$ pip install shogun

Guia de usuario

O que diferencia Shogun dos outros pacotes é sua capacidade de fornecer algumas soluções realmente específicas para casos de uso complexos. Por exemplo, algumas das estruturas comumente usadas usam as árvores de decisão e os classificadores florestais aleatórios que, por sua vez. Em comparação com essa metodologia, o que Shogun faz é que ele usa o Chi Squared Automatic Inteation Detector (CHAID) para criar essas divisões. Esta é uma alternativa ao método de impureza de Gini e produz resultados que às vezes são melhores, dependendo do caso de uso em que é implementado.

Por exemplo, construindo um classificador para a previsão de se um jogo de esporte ao ar livre ocorrerá ou não em um dia específico, dependendo de uma variedade de recursos diferentes, podemos construir um chaidtree e fornecer o tipo de dados e o número de número de Recursos que precisamos para olhar e examinar enquanto faz essas divisões.

OurClassifier = Chaidtree (type_off_data, recursos, output_classes)
OurClassifier.Trem (Training_Features)

O algoritmo treinado usa a metodologia Chaid de divisões para criar árvores que possam gerar uma inferência e alcançar uma convergência com base nesse treinamento.

Conclusão

Shogun fornece a seus usuários uma variedade de algoritmos diferentes que são comumente usados ​​no mundo do aprendizado de máquina. Estes podem ser usados ​​para obter insights agudos dos dados que, de outra forma, seriam difíceis de interpretar os padrões de. Onde difere dos outros módulos é sua capacidade de fornecer implementações e habilidades de personalização específicas quando se trata de métodos de kernel. Com sua implementação de similaridade e indexação de dissimilaridade usando métodos direcionados, é capaz de alcançar os resultados que às vezes superam a concorrência. Tudo depende da natureza da tarefa em questão e do que funciona melhor com a tarefa em questão.

Sendo usado por pessoas de todas as caminhadas da vida do caule, Shogun está se tornando um item básico no mundo do aprendizado de máquina, fornecendo pesquisadores, estudantes e cientistas com soluções únicas para os problemas que, de outra forma, exigiriam mais esforço para resolver.