Fullt tilpassbare maskinlæringsalgoritmer med Shogun på Linux

World of Machine Learning har sett en rekke forskjellige verktøysett og programvaremoduler dukker opp som hjelper brukerne til å anvende komplekse maskinlæring og dataanalysemodeller på dataene sine. Dette fører til at de kan få ivrig innsikt fra dataene som ellers ikke ville bety mye uten at disse modellene henter ut informasjon fra den. Fordelen som disse modulene og rammene tilbyr er at brukeren får implementere de kompliserte inferensgenereringsalgoritmene uten mye krefter eller en grundig forståelse av disse modellene på forhånd. Hva dette gjør er å fremskynde tempoet i modellimplementeringen og inferensgenerasjonen betydelig, og gir raske resultater til en ellers tidkrevende oppgave for hånden.

En slik modul er Shogun. Brukt med Python, C ++, Octave, Java, R og mer, gir Shogun noen veldig unike brukssaker og kontrollfunksjoner når det gjelder implementering av spesifikke algoritmer i Python. Du forstår, de fleste moduler prøver å implementere en versjon av de vanligste algoritmene som en one-stop-løsning for brukere som innebærer at brukerne bare bruker den spesifikke modulen for alle sine maskinlæringsbehov. Shogun, derimot, tilbyr ikke bare alle de ofte brukte algoritmene, det tilbyr faktisk omfattende storskala kjernemetoder og fullt tilpassbare supportvektormaskiner (SVMS) også. Ved å tilby disse tilpasningene og de vanligste algoritmene, er de i stand til å oppnå komplekse algoritme-tilpasninger som brukerne kan dra nytte av og få best mulig resultat når de arbeider med unike oppgaver som krever spesifikke tilpasninger som de andre modulene rett og slett ikke kan tilby.

I dag brukes Shogun over hele linjen av forskere, forskere, studenter og hobbyister. Ved å gi en enkel tilgang til Shogun Toolkit, gjorde utviklerne prosessen med implementering av modell, tilpasning og inferensgenerering virkelig enkel. Med denne lettheten som blir gitt, blir Shogun raskt et veldig godt adoptert verktøysett som er i stand til å tilby brukerne av all programmeringskompetanse med deres nødvendige implementering av enhver algoritme som de trenger.

Installasjon

Følg trinn-for-trinns installasjonsveiledning for å installere Shogun Toolkit på Linux-maskinen din.

1. Vi starter installasjonsprosessen ved først å legge til Shogun -depotet til Linux -systemet ved å kjøre følgende kommando i terminalen:

$ sudo add-apt-repository ppa: shogun-toolbox/stabil

2. Vi oppdaterer nå depotinformasjonen ved å kjøre følgende kommando i terminalen:

$ sudo apt-get oppdatering

3. Vi kan nå fortsette med å installere Shogun ved å bruke terminalkommandoen:

$ sudo apt-get install libshogun18

Merk: For å installere Python 2 -bindinger, kjør følgende kommando i terminalen:

$ sudo apt-get install python-shogun

4. Shogun kan også installeres direkte ved hjelp av Pip Package Manager som tilbys av Python. Kjør følgende kommando:

$ pip installer shogun

Brukerhåndboken

Det som skiller Shogun fra de andre pakkene er dens evne til å gi noen virkelig spesifikke løsninger til komplekse brukssaker. For eksempel bruker noen av de ofte brukte rammene beslutningstrærne og tilfeldige skogklassifiserere som igjen bruker Gini Index -metodikken for å lage ytterligere splittelser i dataene for å lage prøver og trær. I forhold til den metodikken, er det Shogun gjør at den bruker CHI -kvadratiske automatiske interaksjonsdetektor (CHAID) for å lage disse splittene. Dette er et alternativ til Gini -urenhetsmetoden, og den gir resultater som noen ganger er bedre avhengig av brukssaken som den er implementert på.

For eksempel å bygge en klassifiserer for spådommen om et utendørs idrettsspill vil skje eller ikke på en bestemt dag, avhengig av en rekke forskjellige funksjoner, kan vi bygge en ChaidTree og gi den typen data og antall Funksjoner som vi trenger det for å se på og undersøke mens vi gjør disse splittene.

OurClassifier = ChaidTree (type_off_data, funksjoner, output_classes)
Vårklassifisereren.tog (trening_features)

Den trente algoritmen bruker CHAID -metodikken for splitter for å lage trær som er bedre i stand til å generere en slutning og nå en konvergens basert på denne opplæringen.

Konklusjon

Shogun gir brukerne en rekke forskjellige algoritmer som ofte brukes i verden av maskinlæring. Disse kan brukes til å få ivrig innsikt fra dataene som ellers ville være vanskelig å tolke mønstrene fra. Der det skiller seg fra de andre modulene, er dens evne til å gi spesifikke implementeringer og tilpasningsevner når det gjelder kjernemetoder. Med implementering av likhet og ulikhetsindeksering ved bruk av målrettede metoder, er den i stand til å oppnå resultatene som noen ganger overgår konkurransen. Alt avhenger av arten av oppgaven og hva som fungerer bedre med oppgaven for hånden.

Shogun blir brukt av mennesker fra alle turer i STEM -livet, og blir en stift i verden av maskinlæring ved å gi forskere, studenter og forskere unike løsninger på problemene som ellers vil kreve mer innsats for å løse.