Algorithmes d'apprentissage automatique entièrement personnalisables avec Shogun sur Linux

Le monde de l'apprentissage automatique a vu une variété de boîtes d'outils et de modules logiciels différentes qui aident les utilisateurs à appliquer les modèles complexes d'apprentissage automatique et d'analyse de données à leurs données. Cela les amène à pouvoir obtenir des informations vives à partir des données qui, autrement, ne signifieraient pas grand-chose sans ces modèles en extraire des informations. L'avantage que ces modules et cadres offrent est que l'utilisateur peut mettre en œuvre les algorithmes de génération d'inférence compliqués sans trop d'effort ou une compréhension approfondie de ces modèles à l'avance. Ce que cela fait est considérablement accéléré le rythme de la mise en œuvre du modèle et de la génération d'inférence, fournissant des résultats rapides à une tâche qui prend du temps par ailleurs à portée de main.

Un de ces modules est Shogun. Utilisé avec Python, C ++, Octave, Java, R, et plus encore, Shogun fournit des cas d'utilisation et des capacités de contrôle très uniques lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre des algorithmes spécifiques dans Python. Vous voyez, la plupart des modules essaient d'implémenter une version des algorithmes les plus courants en tant que solution unique pour les utilisateurs qui implique que les utilisateurs utilisent uniquement ce module spécifique pour tous leurs besoins d'apprentissage automatique. Shogun, en revanche, n'offre pas seulement tous les algorithmes couramment utilisés, il propose en fait des méthodes de noyau à grande échelle complètes et des machines de vecteur de support entièrement personnalisables (SVM), aussi. En fournissant ces personnalisations et les algorithmes les plus courants, ils sont en mesure d'obtenir des personnalisations complexes dans l'algorithme que les utilisateurs peuvent profiter et obtenir les meilleurs résultats possibles lorsqu'ils traitent des tâches uniques qui nécessitent des personnalisations spécifiques que les autres modules ne peuvent tout simplement pas offrir.

Aujourd'hui, Shogun est utilisé dans tous les domaines par des scientifiques, des chercheurs, des étudiants et des amateurs. En offrant un accès facile à la boîte à outils Shogun, les développeurs ont rendu le processus de mise en œuvre du modèle, de personnalisation et de génération d'inférence vraiment simple. Avec cette facilité fournie, Shogun devient rapidement une boîte à outils très bien adoptée qui est en mesure d'offrir aux utilisateurs de toute l'expertise en programmation avec leur implémentation requise de tout algorithme dont ils ont besoin.

Installation

Suivez le guide d'installation étape par étape pour installer la boîte à outils Shogun sur votre machine Linux.

1. Nous commençons le processus d'installation en ajoutant d'abord le référentiel Shogun au système Linux en exécutant la commande suivante dans le terminal:

$ sudo add-att-repository ppa: shogun-toolbox / stable

2. Nous mettons maintenant à jour les informations du référentiel en exécutant la commande suivante dans le terminal:

$ sudo apt-get updat

3. Nous pouvons maintenant procéder à l'installation de Shogun en utilisant la commande Terminal:

$ sudo apt-get install libshogun18

Note: Pour installer les liaisons Python 2, exécutez la commande suivante dans le terminal:

$ sudo apt-get install python-shogun

4. Shogun peut également être installé directement à l'aide du PIP Package Manager qui est proposé par Python. Exécutez la commande suivante:

$ pip install shogun

Mode d'emploi

Ce qui différencie le shogun des autres packages, c'est sa capacité à fournir des solutions vraiment spécifiques à des cas d'utilisation complexes. Par exemple, certains des cadres couramment utilisés utilisent les arbres de décision et les classificateurs de forêts aléatoires qui à leur tour utilisent la méthodologie de l'index Gini pour créer d'autres divisions dans les données pour créer des échantillons et des arbres. Par rapport à cette méthodologie, ce que fait Shogun, c'est qu'il utilise le détecteur d'interaction automatique au carré Chi (Chaid) pour créer ces fentes. Ceci est une alternative à la méthode d'impureté Gini et elle produit des résultats qui sont parfois mieux en fonction du cas d'utilisation sur lequel il est mis en œuvre.

Par exemple, la construction d'un classificateur pour prédire si un jeu de sport en plein air se produira ou non un jour spécifique, selon une gamme de fonctionnalités différentes, nous pouvons construire un Chaidtree et lui fournir le type de données et le nombre de fonctionnalités dont nous avons besoin pour regarder et examiner tout en faisant ces divisions.

OurClassifier = Chaidtree (Type_off_data, fonctionnalités, output_classes)
ourclassifier.Train (Training_Features)

L'algorithme qualifié utilise la méthodologie Chaid des divisions pour créer des arbres qui sont mieux à même de générer une inférence et d'atteindre une convergence basée sur cette formation.

Conclusion

Shogun fournit à ses utilisateurs une gamme de différents algorithmes qui sont couramment utilisés dans le monde de l'apprentissage automatique. Ceux-ci peuvent être utilisés pour obtenir des informations vives à partir des données qui seraient autrement difficiles à interpréter les modèles de. Où il diffère des autres modules est sa capacité à fournir des implémentations et des capacités de personnalisation spécifiques en ce qui concerne les méthodes du noyau. Avec sa mise en œuvre de la similitude et de l'indexation de la dissimilarité en utilisant des méthodes ciblées, il est en mesure d'obtenir les résultats qui surpassent parfois la concurrence. Tout dépend de la nature de la tâche à accomplir et de ce qui fonctionne mieux avec la tâche à accomplir.

Étant utilisé par des personnes de tous horizons de la vie STEM, Shogun devient un incontournable dans le monde de l'apprentissage automatique en fournissant aux chercheurs, aux étudiants et aux scientifiques des solutions uniques aux problèmes qui nécessiteraient autrement plus d'efforts pour résoudre.