HephAIstos機器學習演算法與GPU加速

– 27 分鐘閱讀

HephAIstos 是一個機器學習Pipeline框架，提供簡便的模型訓練與佈署流程，並支援 CPU 和 GPU 加速。在分類別任務中，HephAIstos 支援多種演算法，包含支援向量機（SVM）、邏輯迴歸、K 近鄰（KNN）、決策樹、隨機森林等。此外，HephAIstos 也支援多層感知器（MLP）神經網路，並提供引數調整選項，例如最大迭代次數、隱藏層大小、啟用函式等。對於需要更高效能的深度學習任務，HephAIstos 提供 GPU 加速版本，例如 GPU 線性迴歸、GPU 多層感知器迴歸和 GPU 迴圈神經網路迴歸。使用者可以根據任務需求選擇合適的演算法和硬體加速方案。實際應用中，HephAIstos 提供了 ml_pipeline_function 函式，簡化了機器學習Pipeline的建構和執行過程。使用者可以透過設定引數，例如 classification_algorithms 和 cv，來指定使用的分類別演算法和交叉驗證策略。

機器學習演算法與HephAIstos

在前面的章節中，我們已經瞭解了HephAIstos的基本概念和應用。現在，我們將深入探討如何使用HephAIstos實作機器學習演算法，特別是分類別問題。HephAIstos提供了一個簡單的方式來建立機器學習Pipeline，同時支援CPU和GPU計算。

分類別演算法

當使用CPU進行計算時，HephAIstos提供了多種分類別演算法可供選擇，包括：

  • 支援向量機（SVM）- 線性核、RBF核、sigmoid核和多項式核
  • 邏輯迴歸
  • 線性判別分析（LDA）
  • 二次判別分析（QDA）
  • 高斯納伊夫貝葉斯（GNB）
  • 多項式納伊夫貝葉斯（MNB）
  • K近鄰（KNN）
  • 隨機梯度下降（SGD）
  • 最近centroid
  • 決策樹
  • 隨機森林
  • 極端隨機森林

每個演算法都有其特點和適用場景。例如，KNN需要指定鄰居數量（n_neighbors），而隨機森林和極端隨機森林可以選擇估計器數量（n_estimators_forest）。

神經網路

HephAIstos也支援多層感知器（MLP）神經網路，提供了多個可調引數，包括：

  • 最大迭代次數（max_iter）
  • 隱藏層大小（hidden_layer_sizes）
  • 啟用函式（activation）
  • 最佳化器（solver）
  • L2正則化強度（alpha）
  • 學習率（learning_rate）
  • 學習率初始值（learning_rate_init）

此外，HephAIstos還提供了一個自動最佳化神經網路引數的選項（mlp_neural_network_auto），可以幫助使用者找到最佳的神經網路組態。

實際應用

以下是一個使用HephAIstos進行分類別任務的簡單示例：

from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
from data.datasets import breastcancer

# 載入資料集
data = breastcancer.load_data()

# 建立機器學習Pipeline
pipeline = ml_pipeline_function(data, classification_algorithms='svm_linear', cv=5)

# 執行Pipeline
pipeline.run()

在這個示例中，我們載入了乳腺癌資料集，並建立了一個使用線性SVM的機器學習Pipeline，然後執行了Pipeline。

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用HephAIstos建立一個簡單的機器學習Pipeline。首先，我們載入了乳腺癌資料集，然後建立了一個使用線性SVM的Pipeline，並指定了5折交叉驗證。最後，我們執行了Pipeline。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料載入] --> B[建立Pipeline]
    B --> C[執行Pipeline]
    C --> D[輸出結果]

上述Mermaid圖表展示了機器學習Pipeline的基本過程，包括資料載入、建立Pipeline、執行Pipeline和輸出結果。

機器學習流程與GPU加速

在進行機器學習任務時，選擇合適的演算法和最佳化器對於模型的效能有著重要影響。以下將介紹如何使用不同的機器學習演算法，包括支援GPU加速的選項，以提高模型訓練的效率。

機器學習流程

一般而言，機器學習流程包括資料預處理、特徵工程、模型選擇、訓練和評估等步驟。以下是一個簡單的範例，展示如何使用Python進行這些步驟：

# 載入必要的函式庫
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 載入資料
df = load_breast_cancer()
X = df.data
y = df.target

# 切分訓練和測試資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 標準化資料
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 選擇和訓練模型
models = [SVC(kernel='rbf'), RandomForestClassifier(n_estimators=100), LogisticRegression()]
for model in models:
    model.fit(X_train_scaled, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test_scaled)
    print(f"模型：{model.__class__.__name__}")
    print(f"準確率：{accuracy_score(y_test, y_pred)}")
    print(classification_report(y_test, y_pred))

GPU加速

在深度學習任務中，GPU加速可以大大提高模型訓練的速度。以下是使用TensorFlow和Keras進行GPU加速的簡單範例：

# 載入必要的函式庫
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 載入資料
df = load_breast_cancer()
X = df.data
y = df.target

# 切分訓練和測試資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(30,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test))

機器學習演算法與HephAIstos

在探索機器學習的世界時，瞭解不同演算法的應用與實作是非常重要的。HephAIstos提供了一系列的機器學習演算法，包括線性迴歸、支援向量機（SVM）等，同時也提供了GPU加速的版本，以提高計算效率。

CPU上的迴歸演算法

  • 線性迴歸（linear_regression）：是一種基本的迴歸模型，假設資料之間存線上性關係。
  • 支援向量機線性核（svr_linear）：使用線性核函式的SVM，適用於線性可分的資料。
  • 支援向量機RBF核（svr_rbf）：使用RBF（Radial Basis Function）核函式的SVM，適用於非線性可分的資料。
  • 支援向量機sigmoid核（svr_sigmoid）：使用sigmoid核函式的SVM，適用於特定的非線性問題。
  • 支援向量機多項式核（svr_poly）：使用多項式核函式的SVM，適用於特定的非線性問題。
  • 多層感知器迴歸（mlp_regression）：是一種根據神經網路的迴歸模型，能夠處理複雜的非線性關係。
  • 多層感知器自迴歸（mlp_auto_regression）：是一種根據神經網路的自迴歸模型，能夠處理時間序列資料。

GPU上的迴歸演算法

  • GPU線性迴歸（gpu_linear_regression）：使用GPU加速的線性迴歸，能夠大幅提高計算效率。
    • 引數設定：
      • gpu_linear_activation: 啟動函式，通常為“linear”。
      • gpu_linear_epochs: 訓練epoch數。
      • gpu_linear_learning_rate: 學習率。
      • gpu_linear_loss: 損失函式，例如“mse”（均方差）。
  • GPU多層感知器迴歸（gpu_mlp_regression）：使用GPU加速的多層感知器迴歸，能夠處理複雜的非線性關係。
    • 引數設定：
      • gpu_mlp_epochs_r: 訓練epoch數。
      • gpu_mlp_activation_r: 啟動函式。
  • GPU迴圈神經網路迴歸（gpu_rnn_regression）：使用GPU加速的迴圈神經網路迴歸，能夠處理時間序列資料。
    • 引數設定：
      • rnn_units: 輸出空間維度。
      • rnn_activation: 啟動函式。
      • rnn_optimizer: 最佳化器，例如“adam”。
      • rnn_loss: 損失函式，例如“mse”。
      • rnn_epochs: 訓練epoch數。

實際應用

以下是一個使用HephAIstos進行機器學習的例子：

from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from data.datasets import breastcancer

# 載入資料
df = breastcancer()
df = df.drop(["id"], axis=1)

# 執行機器學習管道
ml_pipeline_function(df, output_folder='./Outputs/', missing_method='row_removal', 
                    test_size=0.2, categorical=['label_encoding'], features_label=['Target'], 
                    rescaling='standard_scaler', regression_algorithms=['linear_regression', 'svr_linear', 'svr_rbf', 'gpu_linear_regression'],
                    gpu_linear_epochs=50, gpu_linear_activation='linear', gpu_linear_learning_rate=0.01, gpu_linear_loss='mse')

這個例子展示瞭如何使用HephAIstos進行機器學習，包括資料預處理、模型選擇、引數設定等步驟。最終輸出將包含模型的評估指標，例如均方差、平均絕對誤差等。

內容解密：

在上述例子中，我們使用了ml_pipeline_function來執行機器學習管道。這個函式接受多個引數，包括資料、輸出目錄、缺失值處理方法、測試集大小、類別變數編碼方法、特徵標籤、資料重縮放方法、迴歸演算法等。

在regression_algorithms引數中，我們指定了要使用的迴歸演算法，包括linear_regression、svr_linear、svr_rbf和gpu_linear_regression。同時，我們也設定了GPU相關的引數，例如gpu_linear_epochs、gpu_linear_activation、gpu_linear_learning_rate和gpu_linear_loss。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的流程圖：

  flowchart TD
    A[資料載入] --> B[資料預處理]
    B --> C[模型選擇]
    C --> D[引數設定]
    D --> E[模型訓練]
    E --> F[模型評估]

這個流程圖展示了機器學習管道的各個步驟，從資料載入到模型評估。每個步驟都對應到上述例子中的某個部分。

時間格式定義與資料前處理

首先，我們需要將日期欄位轉換為適合的時間格式，以便進行後續分析。使用 pd.to_datetime 函式可以輕鬆完成這項工作，指定格式為 '%Y-%m-%d' 以確保正確解析日期。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

接著，為了更好地分析資料，我們建立新的欄位來儲存年、月、日的資訊。這可以透過使用 dt 屬性來存取日期的各個部分。

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day

完成這些步驟後，我們可以刪除原有的 date 欄位，因為它已經被拆分成更細膩的年、月、日欄位了。

df.drop('date', inplace=True, axis=1)

另外，為了使資料更容易被理解和使用，可能需要重新命名某些欄位。例如，將 meantemp 欄位重新命名為 Target 以明確其用途。

df = df.rename(columns={"meantemp": "Target"})

資料清理是機器學習過程中的重要一步。刪除含有缺失值的行可以簡化模型的訓練過程。

df = df.dropna()

執行機器學習Pipeline

現在，資料已經準備好了，可以開始執行機器學習Pipeline了。這個Pipeline包含多個步驟，包括資料預處理、模型選擇、訓練和評估。

ml_pipeline_function(df, output_folder='./Outputs/', missing_method='row_removal', 
                     test_size=0.2, rescaling='standard_scaler', 
                     regression_algorithms=['gpu_rnn_regression'], 
                     rnn_units=500, rnn_activation='tanh', rnn_optimizer='RMSprop', 
                     rnn_loss='mse', rnn_epochs=50)

使用CNNs

如果您想在模型中加入卷積神經網路（CNNs）的功能，可以透過包含 conv2d 選項來實作。這將允許使用兩維CNN，並在可用時利用GPU加速計算。

  • conv_kernel_size: 定義卷積核的大小（conv_kernel_size × conv_kernel_size）。
  • conv_activation: 選擇啟用函式（softmax、sigmoid、linear、relu或tanh）。
  • conv_optimizer: 選擇最佳化器（adam、sgd、RMSprop）。
  • conv_loss: 選擇損失函式（如均方誤差“mse”、二元對數損失“binary_crossentropy”或多類別對數損失“categorical_crossentropy”）。
  • conv_epochs: 設定訓練epoch的數量（整數）。

以下是一個簡短的例子，展示如何使用CNNs：

from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 載入MNIST資料集
(X, y), (_, _) = mnist.load_data()

# 將資料轉換為適合的格式
X_train, y_train = X[:60000], y[:60000]
X_test, y_test = X[60000:], y[60000:]

# 將標籤轉換為one-hot編碼
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# Reshape輸入資料以適應CNNs
X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1)

# 執行機器學習Pipeline，加入CNNs選項
ml_pipeline_function(pd.DataFrame(X_train.reshape(-1, 784)), 
                     output_folder='./Outputs/', 
                     missing_method='row_removal', 
                     test_size=0.2, 
                     rescaling='standard_scaler', 
                     regression_algorithms=['gpu_cnn_regression'], 
                     conv_kernel_size=3, 
                     conv_activation='relu', 
                     conv_optimizer='adam', 
                     conv_loss='mse', 
                     conv_epochs=10)

這個例子展示瞭如何使用CNNs進行影像分類別任務，並強調瞭如何選擇適合的引數以最佳化模型的效能。

自然語言處理技術深入剖析

自然語言處理（NLP）是一個人工智慧（AI）的分支，致力於讓電腦能夠理解文字和口語。它結合了計算語言學、統計學、機器學習和深度學習模型。NLP的主要目的是處理人類語言的文字或語音資料。它有許多應用，例如理解說話者或作者的意圖和情感、翻譯文字、回應口語命令或總結大量文字。

NLP基礎概念

在探索NLP編碼之前，需要了解一些基本概念。其中一個重要的概念是標記化，它指的是將文字分解為一系列字元，以便進行分析。一般來說，我們需要有效的標記化來允許程式處理資料。標記化應該儲存在可迭代的資料結構中，例如列表或生成器，以便於分析。

NLP方法

有幾種方法可以用於NLP，包括符號式、統計式和神經式。符號式方法涉及手工編碼的一套規則，與自動學習規則的系統不同。統計式NLP使用統計推斷來自動學習規則。神經式方法使用深度學習技術，例如卷積神經網路和迴圈神經網路，來處理大量未標記的文字和語音資料。

NLP挑戰

NLP應用面臨著一些挑戰，例如處理日益增大的文字和語音資料量，以及難以擴充套件。符號式方法可以與其他方法結合使用，或當訓練資料集不夠大時使用。

自然語言理解和生成

在NLP中，有兩個重要的術語：自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。NLU是指讓NLP系統理解自然語言輸入的過程，而NLG是指生成有意義的自然語言句子的過程。NLU由幾個步驟組成，包括詞法分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語用分析。NLG也包含幾個步驟，例如篇章生成、句子規劃、詞彙選擇、句子結構和形態生成。

NLP實踐

讓我們開始一個經典的NLP實踐案例，該案例使用Kaggle和UCI資料集，包括一個包含超過5000條SMS電話訊息的集合。該案例的目的是訓練一個機器學習模型在標記資料上，並使用它來將未標記的訊息分類別為垃圾郵件或正常郵件。

內容解密：

上述內容介紹了NLP的基礎概念、方法和挑戰，並提到了自然語言理解和生成的重要性。同時，也提到了符號式、統計式和神經式NLP方法的區別。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[NLP] --> B[符號式]
    A --> C[統計式]
    A --> D[神經式]
    B --> E[手工編碼]
    C --> F[自動學習]
    D --> G[深度學習]

上述Mermaid圖表展示了NLP的不同方法，包括符號式、統計式和神經式，並且展示了每種方法的特點。

程式碼示例：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

# 標記化
text = "This is an example sentence."
tokens = word_tokenize(text)

# 移除停用詞
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]

print(filtered_tokens)

上述程式碼示例展示瞭如何使用NLTK函式庫進行標記化和移除停用詞。

分類別訊息為垃圾郵件或正常郵件

我們使用的資料集由 3375 個隨機選擇的正常簡訊組成，來自新加坡國立大學電腦科學系收集的 10,000 個合法訊息，以及 450 個來自博士論文的正常簡訊。資料集還包含 425 個從 Grumbletext 網站手動提取的垃圾郵件簡訊，以及 SMS Spam Corpus 中的 1002 個正常簡訊和 322 個垃圾郵件。

首先，我們需要安裝 NLTK（自然語言工具包），然後匯入它。

import nltk

接下來，我們可以列出所有簡訊的內容。

messages = [line.rstrip() for line in open('SMS_Spam_Collection.txt')]
print(len(messages))

輸出結果顯示共有 5574 條簡訊。然後，我們檢視前五條簡訊。

for message_no, message in enumerate(messages[:5]):
    print(message_no, message)
print('\n')

輸出結果如下：

0 ham Go until jurong point, crazy.. Available only in bugis n great world la e buffet...
Cine there got amore wat...
1 ham Ok lar... Joking wif u oni...
2 spam Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup final tkts 21st May 2005. Text FA to 87121 to
receive entry question(std txt rate)T&C's apply 08452810075over18's
3 ham U dun say so early hor... U c already then say...
4 ham Nah I don't think he goes to usf, he lives around here though

為了進一步操縱和視覺化資料，我們匯入 pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等函式庫。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

然後，我們使用 read_csv 函式從檔案中讀取資料。

messages = pd.read_csv('../data/datasets/SMSSpamCollection', sep='\t', names=['label', 'message'])

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何匯入必要的函式庫、讀取資料和檢視前五條簡訊。其中，nltk 用於自然語言處理，pandas 用於資料操縱，Matplotlib 和 Seaborn 用於資料視覺化。

圖表翻譯：

以下是使用 Mermaid 圖表展示簡訊資料的示例：

  flowchart TD
    A[簡訊資料] --> B[讀取資料]
    B --> C[檢視前五條簡訊]
    C --> D[視覺化資料]
    D --> E[分析結果]

此圖表展示了從讀取簡訊資料到分析結果的過程。每個步驟都對應著上述程式碼中的特定操作。

資料分析與視覺化

首先，我們來分析一下給定的資料。這是一個簡短的SMS訊息集，包含了兩類別標籤：ham（正常訊息）和spam（垃圾訊息）。我們可以使用描述性統計來瞭解資料的基本特徵。

資料描述

import pandas as pd

# 載入資料
messages = pd.read_csv('your_data.csv')

# 顯示資料描述
print(messages.describe())

這將給出每個欄位的統計資訊，包括數值型欄位的平均值、標準差、最小值、最大值等。

標籤分佈

接下來，我們來看看標籤的分佈情況。

# 顯示標籤分佈
print(messages.groupby('label').describe())

這將給出每個標籤下的訊息數量、唯一訊息數量、最常見的訊息內容等資訊。

資料視覺化

為了更好地理解資料，我們可以使用視覺化工具來繪製一些圖表。例如，我們可以使用條形圖來顯示ham和spam訊息的數量。

import matplotlib.pyplot as plt

# 計算ham和spam訊息的數量
ham_count = len(messages[messages['label'] == 'ham'])
spam_count = len(messages[messages['label'] == 'spam'])

# 繪製條形圖
plt.bar(['ham', 'spam'], [ham_count, spam_count])
plt.xlabel('Label')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Ham and Spam Message Count')
plt.show()

這將給出一個簡單的條形圖，顯示ham和spam訊息的數量。

內容解密：

在這個例子中，我們使用了pandas函式庫來載入和分析資料，使用了matplotlib函式庫來繪製圖表。描述性統計和視覺化可以幫助我們更好地理解資料的特徵和分佈。

圖表翻譯：

這個條形圖顯示了ham和spam訊息的數量。從圖表中可以看出，ham訊息的數量遠遠大於spam訊息的數量。這可能意味著大部分的訊息都是正常的，而垃圾訊息相對較少。

文字長度特徵分析

為了更深入地瞭解文字資料，我們引入了一個新的特徵：文字長度。這個特徵可以告訴我們每條文字訊息的長度。

# 將文字長度作為一個新特徵新增到資料框中
messages['length'] = messages['message'].apply(len)

檢視資料框的前幾行，可以看到新增的長度特徵：

Message Length Label
Go until jurong point, crazy.. Available only… 111 ham
Ok lar… Joking wif u oni… 29 ham
Free entry in 2 a wkty comp to win FA Cup fina… 155 spam
U dun say so early hor… U c already then say… 49 ham
Nah I don’t think he goes to usf, he lives aro… 61 ham

接下來，我們將繪製頻率與文字長度的關係圖，以便更好地理解文字長度與類別之間的關係。

# 繪製頻率與文字長度的關係圖
import matplotlib.pyplot as plt

messages['length'].plot.hist(bins=10, figsize=(10, 6))
plt.title('文字長度分佈')
plt.xlabel('長度')
plt.ylabel('頻率')
plt.show()

這個圖表將幫助我們瞭解不同長度的文字在資料集中分佈的情況，從而對文字資料有更深入的理解。

訊息長度分析

對於訊息長度的分析，可以透過統計方法來瞭解其分佈情況。以下是使用Python的pandas和matplotlib函式庫來進行訊息長度的統計和視覺化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假設messages是一個包含訊息長度的DataFrame
messages['length'].plot(bins=400, kind='hist')
plt.title('訊息長度分佈')
plt.xlabel('長度')
plt.ylabel('頻率')
plt.show()

# 訊息長度描述統計
print(messages['length'].describe())

這段程式碼會產生一個訊息長度的直方圖和描述統計結果。描述統計結果包括了訊息長度的計數、平均值、標準差、最小值、25%分位數、50%分位數、75%分位數和最大值。

內容解密：

  • messages['length'].plot(bins=400, kind='hist')：這行程式碼使用matplotlib函式庫來繪製訊息長度的直方圖。其中，bins=400引數指定了直方圖的欄位數，kind='hist'引數指定了繪製的圖型為直方圖。
  • messages['length'].describe()：這行程式碼使用pandas函式庫來計算訊息長度的描述統計結果。結果包括了計數、平均值、標準差、最小值、25%分位數、50%分位數、75%分位數和最大值。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[繪製直方圖]
    B --> C[計算描述統計]
    C --> D[顯示結果]

這個Mermaid圖表描述了訊息長度分析的流程，從資料準備到繪製直方圖和計算描述統計，最終顯示結果。

特殊訊息分析

對於最長和最短的訊息，可以使用以下程式碼來讀取和分析：

# 讀取最長訊息
longest_message = messages[messages['length'] == 910]['message'].iloc[0]
print(longest_message)

# 讀取最短訊息
shortest_message = messages[messages['length'] == 2]['message'].iloc[0]
print(shortest_message)

這段程式碼會讀取最長和最短的訊息，並印出其內容。

分析訊息長度對區分垃圾訊息和正常訊息的作用

在探討如何區分垃圾訊息（Spam）和正常訊息（Ham）時，訊息長度可能是一個有用的特徵。讓我們透過實際的資料分析來瞭解訊息長度與訊息型別之間的關係。

訊息長度分佈

首先，我們觀察了一條長度為2個字元的訊息，內容為「Ok」。這種短訊息可能是用於簡單的確認或回應，但它們的長度對於區分垃圾訊息和正常訊息可能不是非常有用，因為許多簡短的訊息可能是正常的。

訊息長度與型別關係

接下來，我們使用了直方圖（Histogram）來視覺化不同型別訊息（Ham和Spam）的長度分佈。這個圖表可以幫助我們瞭解不同型別的訊息在長度上的分佈情況。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 載入訊息資料
messages = pd.read_csv('messages.csv')

# 繪製不同型別訊息的長度分佈
messages.hist(column='length', by='label', bins=100, figsize=(12,4))
plt.show()

結果分析

從直方圖中，我們可以看到Ham和Spam訊息在長度上的分佈有一些差異。雖然兩種型別的訊息都有從短到長的分佈，但Spam訊息似乎更傾向於短小精悍，而Ham訊息則呈現出更廣泛的長度分佈。

個案研究

讓我們深入瞭解一條較長的訊息，內容涉及對愛情的深刻表達：

“For me the love should start with attraction.i should feel that I need her every time around me. she should be the first thing which comes in my thoughts.I would start the day and end it with her. she should be there every time I dream.love will be then when my every breath has her name.my life should happen around her.my life will be named to her.I would cry for her.will give all my happiness and take all her sorrows.I will be ready to fight with anyone for her.I will be in love when I will be doing the craziest things for her.love will be when I don’t have to proove anyone that my girl is the most beautiful lady on the whole planet.I will always be singing praises for her.love will be when I start up making chicken curry and end up makiing sambar.life will be the most beautiful then.will get every morning and thank god for the day because she is with me. I would like to say a lot..will tell later..”

這條訊息顯示出強烈的情感表達和對特定主題的深入探討，與簡短的確認訊息相比，它更有可能被分類別為Ham。

文字預處理與詞頻分析

在進行自然語言處理（NLP）任務時，文字預處理是一個至關重要的步驟。這一步驟涉及將原始文字資料轉換為機器學習演算法可以理解的格式。在這個過程中，我們會使用「袋子模型」（bag-of-words）方法來表示文字資料。

首先，我們需要移除文字中的標點符號。這可以透過使用Python的string模組來實作。以下是移除標點符號的示例程式碼：

import string

def text_process(mess):
    # 檢查是否有標點符號存在
    nopunc = [char for char in mess if char not in string.punctuation]
    
    # 將字元重新組合成字串
    nopunc = ''.join(nopunc)
    
    # 移除停用詞（stopwords）
    return [word for word in nopunc.split() if word.lower() not in stopwords.words('english')]

在上述程式碼中，我們定義了一個名為text_process的函式，該函式接受一個字串mess作為輸入。函式內部首先移除所有標點符號，然後將字元重新組合成字串。最後，函式移除所有停用詞（stopwords），並傳回處理後的單詞列表。

接下來，我們需要將文字資料轉換為向量格式，以便於進行機器學習任務。這可以透過使用scikit-learn函式庫中的CountVectorizer類別來實作。以下是使用CountVectorizer的示例程式碼：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 建立一個CountVectorizer物件
vectorizer = CountVectorizer()

# 將文字資料轉換為向量格式
X = vectorizer.fit_transform(text_data)

在上述程式碼中，我們建立了一個CountVectorizer物件，並使用其fit_transform方法將文字資料轉換為向量格式。這個向量格式可以用於進行機器學習任務，例如文字分類別和聚類別分析。

此外，我們還需要考慮詞頻-逆檔案頻率（TF-IDF）的概念。TF-IDF是一種用於評估詞彙在檔案集合中重要性的技術。它結合了詞頻（TF）和逆檔案頻率（IDF）兩個因素。以下是TF-IDF的計算公式：

TF = 詞彙在檔案中出現的次數 / 檔案中的詞彙總數

IDF = log(檔案總數 / 包含詞彙的檔案數)

TF-IDF = TF * IDF

透過使用TF-IDF，我們可以評估詞彙在檔案集合中的重要性，並將其用於進行機器學習任務。

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用了CountVectorizer類別將文字資料轉換為向量格式。這個向量格式可以用於進行機器學習任務，例如文字分類別和聚類別分析。同時，我們還考慮了TF-IDF的概念，該概念結合了詞頻和逆檔案頻率兩個因素，用於評估詞彙在檔案集合中的重要性。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的TF-IDF計算流程圖：

  flowchart TD
    A[文字資料] --> B[移除標點符號]
    B --> C[移除停用詞]
    C --> D[計算詞頻]
    D --> E[計算逆檔案頻率]
    E --> F[計算TF-IDF]
    F --> G[輸出TF-IDF結果]

在上述圖表中，我們展示了TF-IDF計算的流程，從移除標點符號和停用詞開始，然後計算詞頻和逆檔案頻率，最後計算TF-IDF並輸出結果。

文字預處理與分類別模型建立

文字預處理

在進行文字分類別之前，首先需要對文字資料進行預處理。這包括將文字轉換為數值向量，以便於機器學習演算法進行處理。其中，一種常用的方法是 Bag-of-Words（BoW），它將每個文字轉換為一個向量，其中每個元素代表著某個詞彙在文字中的出現次數。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
bag_transformer = CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(messages['message'])

上述程式碼建立了一個 CountVectorizer 物件，該物件使用 text_process 函式作為分析器來預處理文字資料。然後，使用 fit 方法來訓練這個向量化器，使其能夠根據訓練資料建立一個詞彙表。

TF-IDF 轉換

另一個重要的步驟是對 BoW 向量進行 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）轉換。TF-IDF是一種常用的文字特徵提取方法，它能夠有效地降低常見詞彙（如停用詞）的權重，並增加重要詞彙的權重。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
tfidf_transformer = TfidfTransformer().fit(messages_bag)
messages_tfidf = tfidf_transformer.transform(messages_bag)

在這段程式碼中，首先建立了一個 TfidfTransformer 物件，然後使用 fit 方法來訓練這個轉換器，使其能夠根據 BoW 向量計算 TF-IDF 權重。最後，使用 transform 方法來將 BoW 向量轉換為 TF-IDF 向量。

分類別模型建立

有了 TF-IDF 向量後，就可以開始建立分類別模型了。這裡選用的是 Naive Bayes 分類別器，特別是多項式 Naive Bayes（MultinomialNB），因為它特別適合於處理多類別文字分類別問題。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 將資料分割為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(messages_tfidf, messages['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 建立多項式 Naive Bayes 分類別器
clf = MultinomialNB().fit(X_train, y_train)

在這段程式碼中，首先使用 train_test_split 函式將資料分割為訓練集和測試集。然後，建立了一個 MultinomialNB 物件，並使用 fit 方法來訓練這個分類別器，使其能夠根據訓練資料學習分類別模型。

模型評估

最後，可以使用測試集來評估分類別器的效能。這裡可以使用各種評估指標，如準確率、精確率、召回率和 F1 值等。

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 使用訓練好的分類別器預測測試集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 評估分類別器的效能
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

這段程式碼使用 predict 方法來預測測試集的標籤，然後使用 accuracy_score 函式計算準確率，並使用 classification_report 函式生成一個詳細的分類別報告。

自然語言處理中的垃圾郵件偵測

垃圾郵件偵測是一項重要的自然語言處理任務，旨在區分正常郵件（ham）和垃圾郵件（spam）。本文將介紹如何使用機器學習模型實作垃圾郵件偵測。

資料預處理

首先，我們需要將郵件資料轉換為機器學習模型可以處理的格式。這包括將郵件內容轉換為TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）向量。TF-IDF是一種常用的文字表示方法，考慮了詞彙在整個資料集中的重要性。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 將郵件內容轉換為TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
messages_tfidf = vectorizer.fit_transform(messages['message'])

切分資料集

接下來，我們需要將資料集切分為訓練集和測試集。訓練集用於訓練機器學習模型，測試集用於評估模型的效能。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 切分資料集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(messages_tfidf, messages['label'], test_size=0.2)

訓練多項式納伊夫貝葉斯模型

多項式納伊夫貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）是一種常用的文字分類別模型。它假設每個詞彙在文字中出現的次數遵循多項式分佈。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 訓練多項式納伊夫貝葉斯模型
spam_detect_model = MultinomialNB().fit(X_train, y_train)

預測測試資料

使用訓練好的模型預測測試資料的標籤。

# 預測測試資料
predictions = spam_detect_model.predict(X_test)
print(predictions)

評估模型效能

使用分類別報告（classification report）評估模型的效能。分類別報告包括精確度（precision）、召回率（recall）、F1-score等指標。

from sklearn.metrics import classification_report

# 評估模型效能
print(classification_report(y_test, predictions))

使用SVM進行垃圾郵件偵測

支援向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種常用的機器學習模型。它可以用於分類別和迴歸任務。

from sklearn import svm

# 訓練SVM模型
spam_detect_model = svm.SVC(kernel='linear').fit(X_train, y_train)

# 預測測試資料
predictions = spam_detect_model.predict(X_test)
print(predictions)

# 評估模型效能
print(classification_report(y_test, predictions))

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料預處理] --> B[切分資料集]
    B --> C[訓練多項式納伊夫貝葉斯模型]
    C --> D[預測測試資料]
    D --> E[評估模型效能]
    E --> F[使用SVM進行垃圾郵件偵測]

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用多項式納伊夫貝葉斯和SVM進行垃圾郵件偵測。首先，資料預處理將郵件內容轉換為TF-IDF向量。接下來，切分資料集將資料分為訓練集和測試集。然後，訓練多項式納伊夫貝葉斯模型和SVM模型，並使用這些模型預測測試資料的標籤。最後，評估模型效能使用分類別報告。

情感分析

情感分析是一種常見的自然語言處理（NLP）應用，其目的是分析人們對某個主題的看法。例如，分析推文、文章或評論，以瞭解人們對某個話題的態度。在本文中，我們將使用一個來自社交媒體平臺的資料集，探索情感分析的領域。

取得資料

為了進行情感分析，我們需要先取得相關資料。在這裡，我們使用Python函式庫Tweepy來存取社交媒體平臺的API。要存取這些資料，需要有一個開發者帳戶。

安裝所需函式庫

要進行情感分析，我們需要安裝TextBlob、Tweepy和WordCloud函式庫。

載入必要函式庫

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tweepy
from textblob import TextBlob
import re
import nltk
nltk.download('stopwords')
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from wordcloud import WordCloud
import json
from collections import Counter

取得API金鑰和存取令牌

APIKey = "YOUR API Key"
APIKeySecret = "YOUR API KEY SECRET"
accessToken = "YOUR ACCESS TOKEN"
accessTokenSecret = "YOUR ACCESS TOKEN SECRET"
bearer_token = "YOUR BEARER TOKEN"

驗證和建立API連線

auth = tweepy.OAuthHandler(APIKey, APIKeySecret)
auth.set_access_token(accessToken, accessTokenSecret)
api = tweepy.API(auth, wait_on_rate_limit=True)

定義搜尋關鍵字和數量

query = 'artificial intelligence'
max_tweets = 5000
searched_tweets = [status for status in tweepy.Cursor(api.search_tweets, q=query).items(max_tweets)]

內容解密：

以上程式碼負責載入必要的函式庫、取得API金鑰和存取令牌、驗證和建立API連線、定義搜尋關鍵字和數量。這些步驟是進行情感分析的基礎。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入函式庫] --> B[取得API金鑰]
    B --> C[驗證和建立API連線]
    C --> D[定義搜尋關鍵字和數量]
    D --> E[搜尋推文]

此圖表展示了進行情感分析的步驟，從載入函式庫到搜尋推文。每一步驟都很重要，否則無法進行情感分析。

情感分析：判斷推文的情緒

情感分析是一種常見的文字分析技術，能夠幫助我們瞭解推文的情緒傾向。以下是使用 Python 進行情感分析的範例程式碼：

# 初始化情感計數器
positive_count = 0
negative_count = 0
neutral_count = 0

# 迴圈遍歷每條推文
for tweet in searched_tweets:
    # 使用 TextBlob 進行情感分析
    analysis = TextBlob(tweet.text)
    
    # 判斷情感傾向
    if analysis.sentiment.polarity > 0:
        positive_count += 1
    elif analysis.sentiment.polarity < 0:
        negative_count += 1
    else:
        neutral_count += 1

# 輸出結果
print("總正面推文數：", positive_count)
print("總負面推文數：", negative_count)
print("總中立推文數：", neutral_count)

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用 TextBlob 這個函式庫來進行情感分析。TextBlob 能夠根據推文的內容判斷其情感傾向，並傳回一個 sentiment 物件，其中包含了情感分數 (polarity) 和主觀性分數 (subjectivity)。

  • 如果 polarity 大於 0，則推文的情感傾向為正面。
  • 如果 polarity 小於 0，則推文的情感傾向為負面。
  • 如果 polarity 等於 0，則推文的情感傾向為中立。

我們使用三個變數 (positive_count、negative_count 和 neutral_count) 來計數每種情感傾向的推文數量。最後，我們輸出每種情感傾向的推文數量。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[迴圈遍歷推文]
    B --> C[使用 TextBlob 進行情感分析]
    C --> D[判斷情感傾向]
    D --> E[更新計數器]
    E --> F[輸出結果]

此圖表展示了我們的情感分析流程。首先，我們開始迴圈遍歷每條推文。然後，我們使用 TextBlob 進行情感分析，並根據分析結果判斷情感傾向。接著，我們更新相應的計數器。最後，我們輸出每種情感傾向的推文數量。

自然語言處理之推文分析

資料前處理

在進行自然語言處理之前，需要先將收集到的推文資料進行清理和整理。首先，我們需要計算推文的情感傾向，包括正面、負面和中立的推文數量。

# 計算情感傾向
total_positive = 1004
total_negative = 3327
total_neutral = 669

建立推文資料框

接下來，我們需要建立一個資料框（Dataframe）來儲存和操作推文資料。為了方便操作，首先需要將每個推文轉換成字典的形式，並存入一個列表中。

import json

my_list_of_dicts = []

for each_json_tweet in searched_tweets:
    my_list_of_dicts.append(each_json_tweet._json)

然後，將這個列表寫入一個檔案中，以便於後續的操作。

with open('tweet_json_data.txt', 'w') as file:
    file.write(json.dumps(my_list_of_dicts, indent=4))

讀取和處理推文資料

接下來，讀取剛剛寫入的檔案，並將其轉換成一個列表，以便於建立資料框。

my_demo_list = []
with open('tweet_json_data.txt', encoding='utf-8') as json_file:
    all_data = json.load(json_file)

    for each_dictionary in all_data:
        tweet_id = each_dictionary['id']
        text = each_dictionary['text']
        favorite_count = each_dictionary['favorite_count']
        retweet_count = each_dictionary['retweet_count']
        created_at = each_dictionary['created_at']
        
        my_demo_list.append({'tweet_id': str(tweet_id),
                             'text': str(text),
                             'favorite_count': int(favorite_count),
                             'retweet_count': int(retweet_count),
                             'created_at': created_at})

資料框建立

最後，使用上述列表建立一個資料框，以便於進行後續的分析和操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(my_demo_list)

內容解密：

以上程式碼的作用是將收集到的推文資料進行清理和整理，包括計算情感傾向、建立推文資料框等步驟。這些步驟對於後續的自然語言處理和分析是非常重要的。透過這些步驟，可以得到一個結構化的資料框，方便進行各種分析和視覺化。

圖表翻譯：

此圖表展示了推文資料的結構，包括推文ID、文字內容、喜愛次數、轉發次數和建立時間等欄位。這個圖表可以幫助我們瞭解推文資料的分佈情況和特點，有助於後續的分析和決策。

  flowchart TD
    A[收集推文] --> B[計算情感傾向]
    B --> C[建立推文資料框]
    C --> D[讀取和處理推文資料]
    D --> E[建立資料框]
    E --> F[進行自然語言處理和分析]

資料前處理與情感分析

在進行情感分析之前，需要對資料進行清理和預處理。這包括移除不必要的字元、特殊符號和停用詞等。

資料集建立

首先，我們建立了一個包含推文資料的DataFrame，名為tweet_dataset。這個DataFrame包含了推文的ID、文字內容、喜愛次數、轉發次數和建立時間等欄位。

import pandas as pd

# 建立DataFrame
tweet_dataset = pd.DataFrame(my_demo_list, columns=['tweet_id', 'text', 'favorite_count', 'retweet_count', 'created_at'])

# 將資料寫入CSV檔案
tweet_dataset.to_csv('tweet_data.csv')

資料集檢視

接下來，我們檢視了資料集的形狀和前10條推文的內容。

# 檢視資料集形狀
print(tweet_dataset.shape)

# 檢視前10條推文
print(tweet_dataset.head())

資料清理

為了進行情感分析，需要對推文文字內容進行清理。這包括移除特殊符號、連結、標籤等不必要的字元。

import re

def remove_pattern(input_txt, pattern):
    r = re.findall(pattern, input_txt)
    for i in r:
        input_txt = re.sub(i, '', input_txt)
    return input_txt

# 範例使用
clean_text = remove_pattern(tweet_dataset['text'][0], '@[A-Za-z0-9]+')
print(clean_text)

情感分析

在資料清理完成後，可以使用自然語言處理（NLP）技術進行情感分析。這包括使用機器學習模型或深度學習模型來分析推文的情感傾向。

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 範例使用
sentiment_score = sia.polarity_scores(tweet_dataset['text'][0])
print(sentiment_score)

在未來，情感分析可以應用於更多領域，例如客戶服務、市場研究等。同時，也可以使用更先進的技術，例如深度學習模型，來提高情感分析的準確度。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料前處理] --> B[情感分析]
    B --> C[應用]
    C --> D[未來發展方向]

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何進行資料前處理和情感分析。首先，建立了一個包含推文資料的DataFrame，然後對資料進行清理和預處理。接下來，使用自然語言處理技術進行情感分析。最後，展示了未來發展方向。

HephAIstos 致力於簡化機器學習流程，降低開發門檻。透過整合多種CPU和GPU加速的機器學習演算法，包含線性迴歸、支援向量機、多層感知器、迴圈神經網路與卷積神經網路等，並提供自動化引數調整選項，HephAIstos 能有效提升開發效率。然而，目前 HephAIstos 的檔案和社群支援仍有待加強，這對於其廣泛應用造成一定限制。深度學習模型的整合和引數調整策略仍有最佳化空間，例如更彈性的模型架構定義和更精細的超引數搜尋策略。未來，HephAIstos 發展方向可聚焦於強化模型可解釋性、提升自動化機器學習能力，並加強與其他機器學習平臺的整合，以擴充套件其應用生態。玄貓認為，HephAIstos 的易用性和功能性使其在機器學習領域具有相當大的潛力，尤其對於資源有限的團隊或個人開發者而言，更能有效降低機器學習的進入門檻。持續關注其發展，將有助於掌握機器學習的最新趨勢和應用。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。