The Iris Flower dataset is well known. It is one of the first datasets that aspiring Machine Learning Engineers tackle on.
The goal of the Iris Flower project is to identify which Iris Flower it is (Setosa, Versicolor, or Viriginica) based solely on Sepal and Petal characteristics (width and length).
To this end, we choose a simple Supervised Learning algorith: Logistic Regression. If you're interested in how I think about the future of AI, Machine Learning and the role of engineering in shaping what comes next, you can read my opinion article .
Setosa
Iris setosa is a rhizomatous perennial from a wide range across the Arctic sea.
Versicolor
Iris versicolor is an herbaceous perennial species, native to North America.
Virginica
Iris virginica is a perennial species, native to central and eastern North America.
O conjunto de dados das Flores Íris é bastante conhecido. É um dos primeiros conjuntos de dados com que aspirantes a Engenheiros de Machine Learning costumam trabalhar.
O objetivo do projeto Iris Flower é identificar de que flor Íris se trata (Setosa, Versicolor ou Virginica), com base apenas nas características das sépala e pétalas (largura e comprimento).
Para isso, escolhemos um algoritmo simples de Aprendizagem Supervisionada: a Regressão Logística. Se tiver interesse em conhecer a minha perspetiva sobre o futuro da IA, da Aprendizagem Automática e sobre o papel da engenharia na construção do que vem a seguir, pode ler o meu artigo de opinião .
Setosa
A iris setosa é uma planta perene, encontrada ao longo do mar Ártico.
Versicolor
A iris versicolor é uma espécie herbácea perene, nativa da América do Norte.
Virginica
A iris virginica é uma espécie perene, nativa da América do Norte central e oriental.