Привет народ😊
Давайте отважимся исследовать мир искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью Microsoft Azure?
Итак, давайте начнем с моего следующего блога «Исследуйте ИИ и машинное обучение с помощью ноутбуков Microsoft Azure», который является частью Истории разработчиков MSP — инициатива Microsoft. Партнерская программа для студентов (Индия).
В продолжение моего предыдущего блога я добавляю дальше, чтобы каждый мог лучше понять, получить четкую картину и представление о представлении любых данных по вашему выбору.📊📈
Ну, мой последний блог был серьезно собран Бобом, одним из моих младших в колледже, и его отзывы и любопытство к моему предыдущему блогу привели меня сюда, к моему следующему блогу.
Наш разговор начался, как показано ниже--….🚀
Боб🧑- Привет, Навика! Просто обратная связь, я попробовал свой первый проект ML и AI с вашими инструкциями, как указано в вашем предыдущем блоге! И я также изучил платформу Microsoft Learn, она действительно очень полезна.
Навика 👩-Привет, это круто, Боб! Рад, что смог помочь в запуске вашего проекта AI ML. Да, программа Indeed Microsoft Learn (https://docs.microsoft.com/en-us/learn/) дает вам всесторонние знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Боб🧑- Ну, так как это было очень информативно, мне было интересно, не могли бы вы дать мне более глубокие знания о том же, что сделает меня достаточно способным, чтобы попробовать мой второй проект!
Навика👩- Конечно ! Почему бы и нет, конечно! Давайте начнем прямо сейчас…. Я сначала дам вам краткие указатели и маркеры по его выполнению.
Как вы знаете, мои любимые ноутбуки Microsoft Azure используются для того же, чтобы писать наш код, поскольку Microsoft Azure — лучший и самый удобный для пользователя… Надеюсь, вы помните!✨
Боб🧑- Абсолютно, мой тоже! Да я за тем же..
Navika👩-Теперь помните, что мы будем создавать новый блокнот проекта в блокнотах Azure.. Надеюсь, это звучит ясно!
В настоящее время мы возьмем другой набор данных, немного больший. Он также может быть любым по вашему выбору, но наша цель должна состоять в том, чтобы попробовать другой набор данных, так как это было бы интересно с точки зрения обучения!
Ссылка на мой набор данных: https://www.kaggle.com/vipulshinde/covid19
Боб🧑: Эй, а чем отличается этот набор данных от предыдущего?
Навика👩- Это интересно! Что ж, здесь мы выбрали набор данных, который имеет много столбцов (дополнительная информация), но нам не требуются все столбцы для представления данных.
Теперь мы шаг за шагом переходим к пониманию того, как действовать дальше….
Боб🧑- Отлично! Я буду работать одновременно с вами над одним и тем же.
Navika👩- Сначала откройте блокнот Azure — https://notebooks.azure.com/
Затем нажмите на мой проект -› новый проект -›присвойте своему проекту привлекающее внимание название -›,
Затем подпишите + , дайте имя своей записной книжке и выберите версию Python 3.6.
Просто Сделано! Вы создали свою записную книжку Azure… Ух ты!
Теперь давайте начнем с самой захватывающей части-КОДИРОВАНИЕ.. 🚀
Боб🧑- Да.. Давай! Достаточно взволнован👍
Навика👩- аналогично..Внимательно следуйте моим инструкциям!
Сначала мы загрузим набор данных:
Перейдите к файлу -›загрузить -> выберите файл для загрузки, а затем выберите вариант «/project».
Боб🧑- Готово
Навика👩- Теперь интересно! моя самая любимая часть CODING…
Импортировать панд как pd
dt=pd.read_csv("TotalWorldCovidCases")
dt.head()
примечание: dt.head() — помогает нам просмотреть загруженный CSV-файл.
Боб🧑- Захватывающе! Да, я могу посмотреть то же самое..
Navika👩- Чтобы просмотреть форму наших данных, мы используем: dt.shape()
как видите, нам не нужны все столбцы для нашей цели, поэтому мы удалим несколько, чтобы очистить ненужные данные.
Боб🧑: О, это отличная идея, так как мы можем просто сосредоточиться только на данных..
Навика👩-
dt.drop("Подтверждено",axis=1,inplace=True)
Всего одна строка кода поможет вам удалить целый столбец, разве это не удивительно?!
Точно так же нам нужно удалить и другие столбцы, но не будет ли слишком утомительно повторять приведенную выше строку кода для всех из них, действительно долгий процесс.
Боб🧑- О да! это было бы долго, но есть ли альтернативный выход?
Навика👩- Конечно есть!
remove_list=["Смерти","Восстановлено","Критический"]
dt.drop(remove_list, axis=1, inplace=True)
а затем dt.head()
это даст нам балансовую таблицу набора данных..
Боб🧑- Совершенно верно, в одной строке кода я мог бы удалить 3 столбца… Круто!
Navika👩-Теперь мы будем импортировать библиотеку Matplotlib,
Импортировать matplotlib.pyplot как plt
Это поможет нам представить наши данные в графическом формате.
Боб🧑- Слишком интересно, всего одна строчка кода, и у меня уже установлена вся библиотека!
Но как мы дальше будем строить график?
Навика👩- Да ! Хороший вопрос! На самом деле это очень просто… Просто выполните следующие шаги:
x=dt.Страна
y=dt.Active
поэтому мы назначаем данные о стране оси X и
Данные об активных случаях на оси Y
а затем мы пишем приведенный ниже код, чтобы построить график в виде гистограммы, где мы построим график стран по сравнению со случаями covid по всему миру.
plt.bar(x,y)
plt.xlabel("страны")
plt.ylabel("активные обращения")
plt.title("активные дела по стране")
plt.show()
Боб🧑 — Вау! Я могу просматривать свой график! Какое достижение!
Navika👩- Также помните, поскольку в этом конкретном наборе данных у нас так много стран, из-за которых мы получаем график в этом формате, но не беспокойтесь, так как мы удалили ненужные столбцы точно так же, как мы удалим также ряды.
Что выглядит так: dt.drop([], inplace = True):
(в «[..]» вы должны добавить имена строк)
Это синтаксис, вы можете попробовать сами, удалив несколько стран и построив график, вы наверняка получите лучшую картину.
Боб🧑– Это отличный опыт для работы с ИИ и машинным обучением, и я должен сказать, что работать с блокнотами Azure очень удобно и быстро.
Навика👩- Совершенно верно. Надеюсь, что этот мой блог поможет вам собрать больше знаний и развеять сомнения с помощью различных перестановок данных. Далее я с нетерпением жду некоторых блогов и от вас, Боб!
Спасибо за чтение!
Навика Чхауда
MSP-бета
