Mô hình biopython

Hãy nâng cấp lên Microsoft Edge để tận dụng các tính năng mới nhất, bản cập nhật cập nhật bảo mật và hỗ trợ kỹ thuật

hướng dẫn Python. Huấn luyện mô hình hồi quy tuyến tính với máy học SQL

• Bài viết
• 15/06/2022
• 3 phút để đọc

Trong bài viết này

Áp dụng cho. Máy chủ SQL 2017 [14. x] trở lên Azure SQL Managed Instance SQL Server 2017 [14. x] trở lên Phiên bản được quản lý Azure SQL

Trong phần ba của loạt bài hướng dẫn gồm bốn phần này, bạn sẽ đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính trong Python. Trong phần tiếp theo của loạt bài này, bạn sẽ triển khai mô hình này trong cơ sở dữ liệu SQL Server với Machine Learning Services hoặc trên Cụm dữ liệu lớn SQL Server 2019

Trong phần ba của loạt bài hướng dẫn gồm bốn phần này, bạn sẽ đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính trong Python. Trong phần tiếp theo của loạt bài này, bạn sẽ triển khai mô hình này trong cơ sở dữ liệu SQL Server với Machine Learning Services

Trong phần ba của loạt bài hướng dẫn gồm bốn phần này, bạn sẽ đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính trong Python. Trong phần tiếp theo của loạt bài này, bạn sẽ triển khai mô hình này trong cơ sở dữ liệu Azure SQL Managed Instance với Machine Learning Services

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách

• Đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính
• Đưa ra dự đoán bằng mô hình hồi quy tuyến tính

Trong phần một, bạn đã học cách khôi phục cơ sở dữ liệu mẫu

Trong phần hai, bạn đã học cách tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu vào khung dữ liệu Python và chuẩn bị dữ liệu trong Python

Trong phần bốn, bạn sẽ tìm hiểu cách lưu trữ mô hình trong cơ sở dữ liệu, sau đó tạo các thủ tục được lưu trữ từ các tập lệnh Python mà bạn đã phát triển trong phần hai và ba. Các thủ tục được lưu trữ sẽ chạy trên máy chủ để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới

điều kiện tiên quyết

• Phần ba của hướng dẫn này giả định rằng bạn đã hoàn thành phần một và các điều kiện tiên quyết của nó

Đào tạo người mẫu

Để dự đoán, bạn phải tìm một hàm [mô hình] mô tả chính xác nhất sự phụ thuộc giữa các biến trong tập dữ liệu của chúng tôi. Điều này được gọi là đào tạo mô hình. Tập dữ liệu huấn luyện sẽ là một tập con của toàn bộ tập dữ liệu từ khung dữ liệu pandas df mà bạn đã tạo trong phần hai của loạt bài này

Đối với người bình thường, trí tuệ nhân tạo hay học máy là cái gì mà rất viễn vông. Họ có thể nghĩ rằng nó cũng giống như trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, với những kẻ cuồng máy điên hệ thống trị hoặc thậm chí săn lùng loài người. Mặc dù những ý kiến ​​cho rằng bệnh điên là điều kiện quyết định đầu tiên của tiến trình khoa học thực sự, nhưng nó không nghiêm trọng đến mức như vậy. Trong thực tế, nó lại rất đơn giản

Nó xảy ra trong cuộc sống hàng ngày của bạn. Nếu bạn đã sử dụng công cụ tìm kiếm, đã gắn thẻ một người của bạn trong các bức ảnh trên Facebook hoặc nhận thấy thư rác mình nhận ít đi, thì bạn đã sử dụng công nghệ tận dụng được học máy rồi đó. Lĩnh vực này đang ngày càng phát triển và gần như bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng nó

Trong bài viết này, hãy cùng tôi khám phá một số hướng dẫn cơ bản cho người mới bắt đầu với học máy bằng Python

Nguồn. được xây dựng trong. com

Học máy với Python

Python là một trong những ngôn ngữ mã hóa biến phổ biến nhất được sử dụng ngày nay và đặc biệt phổ biến với các nhà phát triển web, giống như C++ và R. Trong khi C++ và R phù hợp hơn với các vấn đề học máy quy mô lớn, thì Python thường được mô tả là “ngôn ngữ dành cho người mới bắt đầu” vì nó có cú pháp dễ dàng

Nó thực sự là một thế mạnh của Python, giúp cho bất kỳ người nào thuộc bất kỳ kỹ năng nào cũng có thể truy cập được. Nó cũng có hàng trăm thư viện có sẵn với một bản tải xuống đơn giản, mỗi thư viện cho phép các nhà phát triển điều chỉnh mã của họ cho phép gần nhất như bất kỳ vấn đề gì

Tuy nhiên, nó cũng có sự thay đổi. Trong nhiều trường hợp, Python không phải là công cụ lý tưởng cho công việc. Thường thì dữ liệu được sử dụng cho học máy là rất lớn. Tốc độ thấp của Python đồng nghĩa với việc nó không thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu đủ nhanh cho một cài đặt chuyên nghiệp

Vì vậy, đối với người mới bắt đầu, hãy bắt đầu với Python ngay bây giờ. Nó là một ngôn ngữ lý tưởng để nghiên cứu các khái niệm mới. Nhưng một khi bạn đã hiểu học máy như một lĩnh vực lớn hơn, bạn có thể chuyển sang các ngôn ngữ khác mạnh mẽ hơn

Nguồn. được xây dựng trong. com

Started with Python machine learning

Bước đầu tiên bạn nên làm quen với Python. Có rất nhiều khóa học trên internet hoặc Youtube, bạn có thể tham gia khóa học nào phù hợp

Hoặc lựa chọn tốt nhất là truy cập Python. org, nơi bạn có thể tìm thấy vô số hướng dẫn, những thứ cần tải xuống, tài nguyên tài liệu và một cộng đồng rất lớn cho cả người dùng mới bắt đầu và người dùng nâng cao

Khi bạn đã thuộc về Python, bước tiếp theo là quyết định thư viện nào bạn muốn sử dụng cho mô hình máy học của mình

Như đã nói ở trên, Python có hàng trăm thư viện, điều này có thể khiến bạn bối rối và để sau đó sử dụng lại nhiều hơn những gì bạn cần. Bạn nên tập trung vào danh sách dưới đây là danh sách thư viện tốt nhất cho Python. Có nhiều thư viện dành cho học máy, trong khi những thư viện khác thiên về những khía cạnh có thể của học máy, chẳng hạn như phân tích dữ liệu hoặc trực hóa

NUMPY

tổng quan. Python không chuyên về tính toán khoa học, nhưng tồn tại một số thư viện nhất định để giúp thay đổi điều đó. Trong số các thư viện đó, NumPy [or Numerical Python] cho đến nay vẫn là biến phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất

Kiến thức về NumPy là điều kiện cần thiết nếu bạn muốn khám phá khoa học dữ liệu bằng Python. Nó hữu ích đến mức nhiều thư viện khác trong bài viết này cũng sử dụng NumPy bên trong

Cách hoạt động. Tính năng quan trọng nhất của NumPy là đối tượng NdArray cho phép người dùng tạo một mảng N dimensions

Những đối tượng này hiệu quả hơn nhiều lần so với cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn của Python và cực kỳ linh hoạt. Nếu bạn muốn hiển thị hình ảnh, sóng âm thanh hoặc cấu trúc nhị phân cấu trúc khác dưới dạng một mảng số thực, hãy sử dụng NdArray

Cấu hình dữ liệu cấu trúc của NumPy có thể bù đắp cho điểm yếu về tốc độ của Python, đó là lý do tại sao rất nhiều thư viện máy tính khác sử dụng nó

làm quen. Vì nó là nền tảng cho rất nhiều thư viện khác nên bạn cần có kiến ​​thức cơ bản về nó. Nó có nhiều hướng dẫn trực tuyến và tất cả đều được viết lại rất đầy đủ. Thậm chí còn có một bảng cheat sheet khá hữu ích mà bạn có thể tham khảo tại đây

SCIPY

tổng quan. SciPy là một trong nhiều thư viện được xây dựng trên NumPy và thường được coi là một phần của cùng một ngăn xếp

Cách hoạt động. Sử dụng các tiện ích mảng N-dimension đó, mọi thứ sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách giới thiệu các thuật toán nâng cao để xử lý và hiển thị dữ liệu

SciPy là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ cho tính toán khoa học nâng cao. Họ mô tả, “với SciPy, một phiên bản Python tương tác trở thành môi trường xử lý dữ liệu và tạo mẫu hệ thống, có thể là đối thủ của các hệ thống như MATLAB, IDL, Octave, R-Lab và SciLab. ”

làm quen. Việc tìm hiểu các thông tin chi tiết của SciPy sẽ giúp việc lập trình máy học của bạn dễ dàng hơn nhiều, vì nó có thể xử lý hầu hết các thao tác dữ liệu phức tạp cho bạn

Việc tìm hiểu các thuật toán và khi sử dụng chúng có thể là điều đáng lo ngại đối với các nhà phát triển mới, nhưng SciPy, giống như NumPy, có nhiều tài liệu và hỗ trợ cực kỳ tốt. Vì vậy, với một số thư viện khoa học dữ liệu khác, nó thực sự khá trực quan

MATPLOTLIB

tổng quan. Cùng với SciPy và NumPy, Matplotlib giúp tạo nên bộ ba thần thánh của khoa học máy tính Python

Cách hoạt động. NumPy cung cấp cấu trúc nền tảng dữ liệu cấu trúc và SciPy cung cấp các thuật toán để thao tác dữ liệu, còn Matplotlib chuyên về trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp học máy nào. Kiểm tra để cùng, việc đào tạo các thuật toán học máy của bạn nhận định dạng các mẫu sẽ không quá hữu ích nếu bạn không thể đọc được kết quả

làm quen. Lĩnh vực thư viện trực quan hóa dữ liệu rất đông đúc, nhưng Matplotlib vẫn đứng đầu nhờ tính linh hoạt của nó. Hầu như không có loại biểu đồ hoặc cốt truyện nào mà nó không thể tạo ra và bạn có thể tùy chỉnh từng chi tiết thành từng nhãn

Matplotlib cũng được hỗ trợ bởi gần như mọi IDE Python phổ biến. Tính linh hoạt đó đi kèm với việc nó sẽ dễ sử dụng;

Nhóm thư viện Python tiếp theo là các gói hoàn chỉnh hơn. Thay vì được sử dụng cho các mục đích khoa học chung, các thư viện này chuyên về học sâu và học máy

Các gói này là nơi bắt đầu tuyệt vời nếu bạn muốn xây dựng chương trình học máy của mình thành một ứng dụng hoạt động và thực hiện rất nhiều để làm cho toàn bộ quá trình dễ dàng hơn

THEANO

tổng quan. Theano là một thư viện chuyên tạo mảng nhiều chiều và thực hiện các phép toán nâng cao hiệu quả hơn. Điều này nghe rất giống NumPy, vì nó được tích hợp chặt chẽ với NumPy và sử dụng nó ở mức thấp nhất

Cách hoạt động. nhìn chung, Theano có thể được coi là định dạng chuyên biệt và nâng cao hơn của NumPy, một định dạng có thể làm cho Python có hiệu quả gần như C hoặc R

Vì Theano được phát triển đặc biệt cho học máy tại Đại học Montréal, nên nó là một công cụ tuyệt vời cho ứng dụng đó, ngay cả khi nó không tự xử lý các thuật toán học máy

làm quen. Xem trang Theano để tham khảo hướng dẫn, tài liệu, các câu hỏi thường gặp và thông tin về cách cài đặt

TENSOFLOW

tổng quan. TensorFlow gần như chắc chắn là thư viện học máy mã nguồn mở nổi tiếng nhất hiện có cho Python. Nó được phát triển bởi Google và được sử dụng trong hầu hết các ứng dụng của Google sử dụng máy học

Cách hoạt động. Nếu bạn đã sử dụng Google Photos hoặc tìm kiếm bằng giọng nói, thì bạn đang sử dụng TensorFlow

TensorFlow có nhiều tài liệu và hỗ trợ cực kỳ tốt, đồng thời được tối ưu hóa cho tốc độ. Tuy nhiên, nó khó học hơn vì nó thực sự là một giao diện người dùng Python được mã hóa trên C hoặc C++

làm quen. Trang web của TensorFlow chứa nhiều hướng dẫn về cách sử dụng thư viện cho bất kỳ ứng dụng học máy nào

KERAS

tổng quan. Máy ảnh được xây dựng trên Theano và TensorFlow, một thư viện cấp cao để làm việc với các tệp dữ liệu

Cách thức hoạt động. Keras được biết đến nhiều nhất như là một trong những thư viện máy học dễ hiện tại nhất vì nó được mã hóa hoàn toàn bằng Python, trong khi sử dụng Theano hoặc TensorFlow làm back-end

Đây là thư viện cho học máy thân thiện với người mới bắt đầu nhất, và bao gồm các chức năng để tạo tập dữ liệu đào tạo và hơn thế nữa

API mạng nơ-ron của Keras được phát triển để thử nghiệm nhanh và là một lựa chọn tốt cho bất kỳ dự án nghiên cứu sâu nào yêu cầu tạo mẫu nhanh

làm quen. Trang chủ Máy ảnh có các hướng dẫn để sử dụng cả mô hình tuần tự và chức năng API

Bạn nên hiểu rằng đây không phải là danh sách đầy đủ của các thư viện học máy. Như tôi đã nói ở trên, Python có nhiều thư viện có sẵn cho bất kỳ tùy chọn nào

Những thư viện trong bài viết này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu cuộc hành trình của bạn trước khi đi sâu vào những vấn đề lớn hơn và phức tạp hơn

Nguồn. được xây dựng trong. com

iRender - GPU cloud tốt nhất cho Python

Tại iRender, chúng tôi cung cấp nhiều GPU cho thuê với RTX3090 hiện đại. Máy chủ từ xa của chúng tôi được tối ưu hóa cho Tính toán Khoa học, Học máy, Học sâu

Chúng tôi không chỉ hỗ trợ Python mà còn hỗ trợ tất cả các IDE & Thư viện AI như. TensorFlow, Jupyter, Anaconda, MXNet, PyTorch, Keras, CNTK, Caffe, v. v

Bạn có thể tham khảo các gói bên dưới được chúng tôi thiết kế riêng cho AI/Học sâu

Ngoài ra, tại iRender, chúng tôi còn cung cấp cho bạn nhiều hỗ trợ khác, không chỉ những cấu hình trên

NVLink make up effect

Nếu 24GB VRam không đủ cho dự án của bạn, chúng tôi luôn có NVLink để giúp bạn tiếp cận nhiều hơn thế. Bạn có thể đọc bài viết này để biết cách thiết lập NVLink trên máy của chúng tôi

Công cụ truyền tải miễn phí và tiện lợi

iRender cung cấp một công cụ truyền tệp miễn phí và mạnh mẽ. Đồng bộ hóa GPUhub. Với tốc độ truyền tệp nhanh chóng, dung lượng dữ liệu lớn và hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể chuyển tất cả dữ liệu cần thiết vào công cụ Gpuhub Sync của chúng tôi bất kỳ lúc nào mà không cần kết nối với máy chủ. Dữ liệu sẽ được đồng bộ tự động trong ổ Z bên trong máy chủ, sẵn sàng cho bạn sử dụng

Giá cả hoạt động

Ngoài giá thuê theo giờ, bạn có thể tiết kiệm điện từ 10% đến 20% với tính năng tự động cho thuê dài hạn [tiền thuê cố định] của chúng tôi. Đối với những ai cần thuê máy chủ nhiều hơn một ngày, hoặc có dự án cực lớn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn gói thuê theo ngày/ tuần/ tháng. Mức chiết khấu rất hấp dẫn [lên đến 10% đối với gói hàng ngày, 20% đối với gói hàng tuần và tháng] và bạn không được lo lắng về việc bị tính phí quá mức nếu bạn quên tắt máy chủ

Dịch vụ chăm sóc hỗ trợ khách hàng 24/7

Người dùng có thể truy cập vào nền tảng trực tuyến dựa trên web của chúng tôi và sử dụng nhiều nút để xuất cùng một lúc. Do đó, với chúng tôi, không quan trọng bạn hiện diện ở đâu – miễn phí là bạn có kết nối với Internet, bạn có thể truy cập và tận hưởng các dịch vụ xuất ra 24/7 mà chúng tôi cung cấp và nếu bạn gặp phải

Với những lợi thế như trên cùng với công việc không hề có chi phí ẩn khi sử dụng máy, chúng tôi tin rằng đây là một dịch vụ đáng để bạn thử. Bạn có thể đăng ký tài khoản ngay hôm nay thông qua liên kết này để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo 0916806116 để được tư vấn và hỗ trợ

Thank you & Happy Training

Nguồn: builtin.com