昇思25天学习打卡营第14天|基于MindSpore的红酒分类实验

AI是在帮助开发者还是取代他们？

在软件开发领域，生成式人工智能（AIGC）正在改变开发者的工作方式。无论是代码生成、错误检测还是自动化测试，AI工具正在成为开发者的得力助手。然而，这也引发了对开发者职业前景和技能需求变化的讨论。AI究竟是在帮助开发者还是取代他们？

我的观点是，正如AI并没有取代翻译和编辑一样，它也不会取代开发者，而是通过提高工作效率来辅助他们。AI技术在机器学习和数据科学领域的应用极大提升了数据处理和算法优化的效率。例如，在数据预处理阶段，AI可以自动识别并处理异常值和缺失数据，减少了人工干预的需要。此外，AI还能通过算法优化器，自动调整模型参数，帮助开发者找到最优解决方案。这不仅加快了开发流程，还提升了模型的准确性，允许开发者将更多精力投入到创新和策略制定上。

        AI的辅助作用不仅局限于提升开发过程中的效率和准确性，其实用性在数据科学领域的具体应用中同样显著。以我进行的K近邻算法（KNN）实现红酒聚类的实验为例，我们可以深入了解AI在实际应用中如何辅助数据分析和模型构建。

        K近邻算法是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归任务。其基本原理是找出一个样本最近的K个邻居，然后通过这些邻居的已知信息来预测该样本的属性。在实验中，我们利用KNN来对红酒数据集进行分类，这些数据包括来自意大利同一地区但不同品种的葡萄酒的化学成分分析。使用MindSpore框架，我们能够有效地处理数据和实施KNN算法。首先，对数据进行标准化处理，以消除不同化学成分量纲的影响，确保距离计算的准确性。接着，选择合适的K值是至关重要的步骤，因为K值的选择会直接影响分类的结果。通过实验，我们不断调整K值，观察分类精度的变化，从而找到最适合该数据集的K值。

具体代码如下：

# 导入必要的库
import os
import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops

# 设置MindSpore上下文
ms.set_context(device_target="CPU")

# 读取红酒数据集
with open('wine.data') as csv_file:
    data = list(csv.reader(csv_file, delimiter=','))
X = np.array([[float(x) for x in s[1:]] for s in data[:178]], np.float32)
Y = np.array([s[0] for s in data[:178]], np.int32)

# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 8))
attrs = ['Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of ash', 'Magnesium', 'Total phenols',
         'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue',
         'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']
for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    a1, a2 = 2 * i, 2 * i + 1
    plt.scatter(X[:59, a1], X[:59, a2], label='1')
    plt.scatter(X[59:130, a1], X[59:130, a2], label='2')
    plt.scatter(X[130:, a1], X[130:, a2], label='3')
    plt.xlabel(attrs[a1])
    plt.ylabel(attrs[a2])
    plt.legend()
plt.show()

# 划分训练集和测试集
train_idx = np.random.choice(178, 128, replace=False)
test_idx = np.array(list(set(range(178)) - set(train_idx)))
X_train, Y_train = X[train_idx], Y[train_idx]
X_test, Y_test = X[test_idx], Y[test_idx]

# 定义KNN模型
class KnnNet(nn.Cell):
    def __init__(self, k):
        super(KnnNet, self).__init__()
        self.k = k

    def construct(self, x, X_train):
        x_tile = ops.tile(x, (128, 1))
        square_diff = ops.square(x_tile - X_train)
        square_dist = ops.sum(square_diff, 1)
        dist = ops.sqrt(square_dist)
        values, indices = ops.topk(-dist, self.k)
        return indices

def knn(knn_net, x, X_train, Y_train):
    x, X_train = ms.Tensor(x), ms.Tensor(X_train)
    indices = knn_net(x, X_train)
    topk_cls = [0] * len(indices.asnumpy())
    for idx in indices.asnumpy():
        topk_cls[Y_train[idx]] += 1
    cls = np.argmax(topk_cls)
    return cls

# 模型预测和精度测试
knn_net = KnnNet(5)
acc = 0
for x, y in zip(X_test, Y_test):
    pred = knn(knn_net, x, X_train, Y_train)
    acc += (pred == y)
    print(f'label: {y}, prediction: {pred}')
print(f'Validation accuracy is {acc / len(Y_test):.2f}')

结果

学习心得：

        AI在这一过程中的辅助体现在自动化选择最佳参数和提供模型验证的工具上。例如，MindSpore提供的自动化工具可以帮助我们快速比较不同K值下的模型表现，以及执行交叉验证等复杂的数据验证过程。这大大减轻了手动调参的负担，提高了实验的效率和可靠性。

        通过这一实验，我们不仅验证了KNN算法在实际应用中的有效性，也展示了AI如何在数据处理和算法优化上为开发者提供强有力的支持。这一点再次证实了AI的角色是辅助开发者，而非替代。开发者可以利用AI工具进行更高效的数据分析和算法实施，最终推动科技和业务的进步。