0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

如何在線構(gòu)建共享機(jī)器學(xué)習(xí)模型

倩倩 ? 來源:讀芯術(shù) ? 2020-04-15 14:42 ? 次閱讀

近幾年,機(jī)器學(xué)習(xí)迎來了前所未有的大爆發(fā),幾乎隨處可見。今天就來介紹一下如何在線構(gòu)建共享機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

Jupyternotebooks是用來建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型最常見的環(huán)境之一,它是本地開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)的好工具,但也有缺點(diǎn),它很難在生成代碼上共享與協(xié)作。

你不得不進(jìn)行一系列合理設(shè)置,非python用戶尤甚,包括需要設(shè)置python環(huán)境,安裝Jupyter及其依賴項(xiàng)以及可能需要的其他python軟件包。

有點(diǎn)麻煩?有的工具可以直接在瀏覽器中運(yùn)行開發(fā)notebooks中的python代碼。本文就將介紹兩個(gè)這樣的工具。

GoogleColaboratory

Google Colaboratory,通常被稱為colab,由谷歌開發(fā),允許所有人在瀏覽器中創(chuàng)建并運(yùn)行python代碼。其內(nèi)置許多標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)庫,包括pandas和scikit-learn,還可以安裝幾乎其他所有python庫,以便在每個(gè)notebook中使用。

若想訪問colab需注冊(cè)谷歌賬戶,可免費(fèi)訪問notebook環(huán)境和計(jì)算資源,包括GPU

來快速演示一遍:

登錄谷歌帳戶后,進(jìn)入谷歌云盤(Google drive)并選擇新的Google Colaboratory。

這樣就新建了一個(gè)空白notebook。

可以通過運(yùn)行pip freeze 來查看預(yù)安裝軟件包。

如果需要安裝尚無法獲取的軟件包,可以通過運(yùn)行 pip install package來完成。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)有許多種方法,包括直接從谷歌云盤中加載文件。

那么怎樣從本地CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)呢?

首先運(yùn)行此代碼。

from google.colab importfilesuploaded = files.upload()

然后就能看到一個(gè)按鈕,可以從本地系統(tǒng)任意位置選擇文件。

現(xiàn)在就可以自由編寫代碼來創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

Googlecolab notebooks可以通過鏈接共享,類似于谷歌文檔共享,鏈接接收者可以運(yùn)行并編輯代碼。

Kaggle kernels

Kagglekernels需要注冊(cè)賬戶,但也是完全免費(fèi)使用。與Googlecolab notebooks非常相似,不過其特有優(yōu)點(diǎn)是可以進(jìn)行版本控制。

一旦創(chuàng)建好帳戶,就可以導(dǎo)航到網(wǎng)站的kernels區(qū)域,然后選擇新的Notebook。

與colab類似,Kaggle kernels提供了許多python常用標(biāo)準(zhǔn)庫,可以通過使用pip freeze查看。在導(dǎo)入其他庫方面也采用了與colab完全相同的方法,安裝軟件包也如此。

加載數(shù)據(jù)非常簡(jiǎn)單。首先,選擇文件(File),然后選擇添加或上傳數(shù)據(jù)(Add orupload data)。

現(xiàn)在會(huì)看到一些選項(xiàng),可以使用Kaggle數(shù)據(jù)集(Datasets)、kernel輸出文件(Kernel Output Files)或上傳到本地CSV文件。

前面說到Kaggle有內(nèi)置版本控制,也就是說可以向自己的kernel或其他人的kernel提交更改,并在需要時(shí)追蹤并恢復(fù)到以前的版本,這樣有利于協(xié)同合作。

筆者經(jīng)常使用瀏覽器中的notebooks來展示工作,特別是那些不會(huì)使用Jupyter Notebooks或Python的非數(shù)據(jù)科學(xué)家。這兩種工具也是了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的好方法,而且不需要大費(fèi)周折在本地設(shè)置python和notebook環(huán)境。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • Google
    +關(guān)注

    關(guān)注

    5

    文章

    1752

    瀏覽量

    57335
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8330

    瀏覽量

    132223
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系,它們互為促進(jìn),相輔相成。以下是對(duì)兩者關(guān)系的介紹: 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 :深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?157次閱讀

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下是對(duì)這些區(qū)別的介紹: 一、模型規(guī)模與復(fù)雜度 AI大模型 :通常包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:01 ?160次閱讀

    構(gòu)建語音控制機(jī)器人 - 線性模型機(jī)器學(xué)習(xí)

    2024-07-31 |Annabel Ng 在該項(xiàng)目的[上一篇博客文章]中,我介紹了運(yùn)行機(jī)器人電機(jī)、處理音頻信號(hào)和調(diào)節(jié)電壓所需的電路的基礎(chǔ)知識(shí)。然而,機(jī)器人還沒有完全完成!盡管機(jī)器人可以正確移動(dòng)
    的頭像 發(fā)表于 10-02 16:31 ?131次閱讀
    <b class='flag-5'>構(gòu)建</b>語音控制<b class='flag-5'>機(jī)器</b>人 - 線性<b class='flag-5'>模型</b>和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】+ 簡(jiǎn)單建議

    這本書以其系統(tǒng)性的框架和深入淺出的講解,為讀者繪制了一幅時(shí)間序列分析與機(jī)器學(xué)習(xí)融合應(yīng)用的宏偉藍(lán)圖。作者不僅扎實(shí)地構(gòu)建了時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí),更巧妙地展示了機(jī)器
    發(fā)表于 08-12 11:21

    【《大語言模型應(yīng)用指南》閱讀體驗(yàn)】+ 俯瞰全書

    上周收到《大語言模型應(yīng)用指南》一書,非常高興,但工作項(xiàng)目繁忙,今天才品鑒體驗(yàn),感謝作者編寫了一部?jī)?nèi)容豐富、理論應(yīng)用相結(jié)合、印刷精美的著作,也感謝電子發(fā)燒友論壇提供了一個(gè)讓我了解大語言模型機(jī)器
    發(fā)表于 07-21 13:35

    如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP, Multi-Layer Perceptron)模型是一個(gè)在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛使用的技術(shù),尤其在處理分類和
    的頭像 發(fā)表于 07-19 17:19 ?566次閱讀

    pycharm如何訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型

    PyCharm是一個(gè)流行的Python集成開發(fā)環(huán)境(IDE),它提供了豐富的功能,包括代碼編輯、調(diào)試、測(cè)試等。在本文中,我們將介紹如何在PyCharm中訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 一、安裝Py
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:14 ?565次閱讀

    PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過程

    PyTorch,作為一個(gè)廣泛使用的開源深度學(xué)習(xí)庫,提供了豐富的工具和模塊,幫助開發(fā)者構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出層是尤為關(guān)鍵的部分,它負(fù)責(zé)將
    的頭像 發(fā)表于 07-10 14:57 ?386次閱讀

    Al大模型機(jī)器

    豐富的知識(shí)儲(chǔ)備。它們可以涵蓋各種領(lǐng)域的知識(shí),并能夠回答相關(guān)問題。靈活性與通用性: AI大模型機(jī)器人具有很強(qiáng)的靈活性和通用性,能夠處理各種類型的任務(wù)和問題。持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn): 這些模型可以
    發(fā)表于 07-05 08:52

    深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程詳解

    詳細(xì)介紹深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的全過程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、損失函數(shù)定義、優(yōu)化算法選擇、訓(xùn)練過程以及模型的評(píng)估與調(diào)優(yōu)。
    的頭像 發(fā)表于 07-01 16:13 ?834次閱讀

    何在線修復(fù)提升機(jī)軸磨損

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《如何在線修復(fù)提升機(jī)軸磨損.docx》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 03-05 17:51 ?0次下載

    谷歌模型框架是什么軟件?谷歌模型框架怎么用?

    谷歌模型框架通常指的是谷歌開發(fā)的用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的軟件框架,其中最著名的是TensorFlow。TensorFlow是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 03-01 16:25 ?737次閱讀

    如何使用TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型

    在這篇文章中,我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
    的頭像 發(fā)表于 01-08 09:25 ?874次閱讀
    如何使用TensorFlow<b class='flag-5'>構(gòu)建</b><b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>模型</b>

    模型數(shù)據(jù)集:構(gòu)建、挑戰(zhàn)與未來趨勢(shì)

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,大型預(yù)訓(xùn)練模型如GPT-4、BERT等在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成功。這些大模型背后的關(guān)鍵之一是龐大的數(shù)據(jù)集,為模型提供了豐富的知識(shí)和信息。本文將探討大
    的頭像 發(fā)表于 12-06 15:28 ?1403次閱讀

    AI 模型構(gòu)建的五個(gè)過程詳解

    AI 模型構(gòu)建的過程 模型構(gòu)建主要包括 5 個(gè)階段,分別為模型設(shè)計(jì)、特征工程、模型訓(xùn)練、
    發(fā)表于 11-17 10:31 ?7768次閱讀
    AI <b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>構(gòu)建</b>的五個(gè)過程詳解