Algoritmos de aprendizaje automático totalmente personalizable con Shogun en Linux

El mundo del aprendizaje automático ha visto aparecer una variedad de diferentes kits de herramientas y módulos de software que ayudan a los usuarios a aplicar los complejos modelos de análisis de datos y aprendizaje automático a sus datos. Esto lleva a que puedan obtener información aguda de los datos que de otro modo no significarían mucho sin estos modelos que extraen información de él. La ventaja que ofrecen estos módulos y marcos es que el usuario implementa los complicados algoritmos de generación de inferencia sin mucho esfuerzo o una comprensión profunda de estos modelos de antemano. Lo que esto hace es acelerar significativamente el ritmo de la implementación del modelo y la generación de inferencias, proporcionando resultados rápidos a una tarea que de otro modo consume mucho tiempo en cuestión.

Uno de esos módulos es Shogun. Utilizado con Python, C ++, Octave, Java, R y más, Shogun proporciona algunos casos de uso únicos y capacidades de control cuando se trata de implementar algoritmos específicos en Python. Verá, la mayoría de los módulos intentan implementar alguna versión de los algoritmos más comunes como una solución única para los usuarios que implica que los usuarios solo usan ese módulo específico para todas sus necesidades de aprendizaje automático. Shogun, por otro lado, no solo ofrece todos los algoritmos de uso común, sino que también ofrece métodos integrales de núcleo a gran escala y máquinas vectoriales de soporte totalmente personalizables (SVM). Al proporcionar estas personalizaciones y los algoritmos más comunes, pueden lograr personalizaciones complejas en algoritmos que los usuarios pueden aprovechar y obtener los mejores resultados posibles al tratar tareas únicas que requieren personalizaciones específicas que los otros módulos simplemente no pueden ofrecer.

Hoy, Shogun es utilizado en todos los ámbitos por científicos, investigadores, estudiantes y aficionados por igual. Al proporcionar un fácil acceso al kit de herramientas Shogun, los desarrolladores hicieron el proceso de implementación del modelo, personalización e generación de inferencia realmente simple. Con esta facilidad que se proporciona, Shogun se está convirtiendo rápidamente en un kit de herramientas muy bien adoptado que puede ofrecer a los usuarios de toda la experiencia de programación con su implementación requerida de cualquier algoritmo que requieran.

Instalación

Siga la guía de instalación paso a paso para instalar el kit de herramientas Shogun en su máquina Linux.

1. Comenzamos el proceso de instalación agregando primero el repositorio de shogun al sistema Linux ejecutando el siguiente comando en el terminal:

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

2. Ahora actualizamos la información del repositorio ejecutando el siguiente comando en el terminal:

$ sudo apt-get actualización

3. Ahora podemos proceder a instalar shogun usando el comando terminal:

$ sudo apt-get install libshogun18

Nota: Para instalar los enlaces de Python 2, ejecute el siguiente comando en el terminal:

$ sudo apt-get install python-shogun

4. Shogun también se puede instalar directamente utilizando el Administrador de paquetes PIP que ofrece Python. Ejecute el siguiente comando:

$ Pip Install Shogun

Guía del usuario

Lo que diferencia a Shogun de los otros paquetes es su capacidad para proporcionar algunas soluciones realmente específicas a casos de uso complejos. Por ejemplo, algunos de los marcos de uso común usan los árboles de decisión y los clasificadores de bosques aleatorios que a su vez usan la metodología del índice Gini para crear más divisiones en los datos para crear muestras y árboles. En comparación con esa metodología, lo que hace Shogun es que utiliza el detector de interacción automática de chi al cuadrado (Chaid) para crear estas divisiones. Esta es una alternativa al método de impureza de Gini y produce resultados que a veces son mejores dependiendo del caso de uso en el que se implementa en.

Por ejemplo, construir un clasificador para la predicción de si un juego de deporte al aire libre ocurrirá o no en un día específico, dependiendo de una variedad de características diferentes, podemos construir un Chaidtree y proporcionarle el tipo de datos y el número de datos Características que necesitamos para ver y examinar mientras hace esas divisiones.

OurClassifier = chaidtree (type_off_data, características, output_classes)
nuestro classificador.Train (Training_Features)

El algoritmo capacitado utiliza la metodología Chaid de las divisiones para crear árboles que puedan generar mejor una inferencia y alcanzar una convergencia basada en esta capacitación.

Conclusión

Shogun proporciona a sus usuarios una gama de algoritmos diferentes que se usan comúnmente en el mundo del aprendizaje automático. Estos se pueden usar para obtener información aguda de los datos que de otro modo serían difíciles de interpretar los patrones de. Donde difiere de los otros módulos es su capacidad para proporcionar implementaciones específicas y capacidades de personalización cuando se trata de métodos de núcleo. Con su implementación de similitud e indexación de disimilitud utilizando métodos específicos, es capaz de lograr los resultados que a veces eclipsan la competencia. Todo depende de la naturaleza de la tarea en cuestión y lo que funciona mejor con la tarea en cuestión.

Siendo utilizados por personas de todos los ámbitos de la vida de Stem, Shogun se está convirtiendo en un elemento básico en el mundo del aprendizaje automático al proporcionar a los investigadores, estudiantes y científicos soluciones únicas a los problemas que de otro modo requerirían más esfuerzo para resolver.