Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis ne programuotojams



Šis tinklaraštis apie duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi ne programuotojams skirtas ne IT specialistams, kurie kuria karjerą duomenų mokslo ir mašininio mokymosi srityje.

Nuolat generuojant duomenis, reikia ir Duomenų mokslas išaugo eksponentiškai. Ši paklausa įtraukė daugybę ne IT specialistų į duomenų mokslo sritį. Šis tinklaraštis apie duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi ne programuotojams yra skirtas specialiai ne IT specialistams, kurie bando padaryti karjerą duomenų mokslo ir mašininio mokymosi srityje neturėdami darbo su programavimo kalbomis patirties.

Norėdami gauti išsamių žinių apie dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, galite užsiregistruoti tiesiogiai sukūrė „Edureka“ su parą visą parą ir visą gyvenimą.





Čia pateikiamos temos, kurios bus aprašyta šiame tinklaraštyje:

  1. Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įvadas
  2. Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis
  3. Duomenų mokslas ir mašininio mokymosi priemonės ne programuotojams

Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įvadas

Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis sutraukė profesionalus iš visų sričių. Šios paklausos priežastis yra tai, kad šiuo metu viskas aplink mus veikia pagal duomenis.



Duomenys yra raktas auginant verslą, sprendžiant sudėtingas realaus pasaulio problemas ir kuriant efektyvius modelius, kurie padės analizuoti riziką, prognozuoti pardavimus ir pan. Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis yra raktas ieškant sprendimų ir įžvalgų iš duomenų.

Įvadas į duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi - duomenų mokslas ir mašininis mokymasis ne programuotojams - „Edureka“Prieš eidami toliau aiškiai pasakykime vieną dalyką. Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis nėra tas pats. Žmonės dažnai linkę sumišti tarp judviejų. Kad viskas būtų aišku, supraskime skirtumą:

Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis

Duomenų mokslas yra skėtis, apimantis platų sričių spektrą, įskaitant dirbtinį intelektą (AI), mašininį mokymąsi ir giluminį mokymąsi.



Išskaidykime:

Dirbtinis intelektas: yra Duomenų mokslo pogrupis kuris leidžia mašinoms imituoti į žmogų panašų elgesį.

gilus mokymasis prieš mašininį mokymąsi ir modelio atpažinimas

Mašininis mokymasis: yra dirbtinio intelekto pogrupis kuris suteikia mašinoms galimybę automatiškai mokytis ir tobulėti iš patirties be to, kad tai būtų aiškiai užprogramuota.

Gilus mokymasis: Gilus mokymasis yra mašininio mokymosi dalis kurioje naudojami įvairūs skaičiavimo matai ir algoritmai, įkvėpti smegenų struktūros ir funkcijos, vadinami dirbtiniais neuroniniais tinklais (ANN).

Todėl „Data Science“ sukasi apie duomenų įžvalgų išskyrimą. Norėdami tai padaryti, jis naudoja daugybę skirtingų technologijų ir metodų iš įvairių disciplinų, tokių kaip mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas ir gilus mokymasis. Čia reikia atkreipti dėmesį į tai, kad duomenų mokslas yra labai plati sritis ir nesiremia vien tik šiomis technikomis.

Dabar, kai žinote pagrindus, supraskime „Data Science“ ir ML įrankių naudojimo pranašumus.

Kodėl verta naudoti duomenų mokslus ir mašininio mokymosi priemones?

Štai sąrašas priežasčių, kurios padės suprasti „Data Science“ įrankių naudojimo pranašumus:

  • Norint naudoti duomenų mokslą ir mašininio mokymosi priemones, nereikia programavimo įgūdžių. Tai ypač naudinga „Non-It“ profesionalams, kurie neturi programavimo „Python“, „R“ ir kt. Patirties.
  • Jie teikia labai interaktyvią GUI, kurią labai lengva naudoti ir išmokti.
  • Šie įrankiai suteikia labai konstruktyvų būdą apibrėžti visą „Data Science“ darbo eigą ir ją įgyvendinti, nesijaudinant dėl ​​kodavimo klaidų ar klaidų.

  • Atsižvelgiant į tai, kad šiems įrankiams nereikia koduoti, greičiau ir lengviau apdoroti duomenis ir sukurti tvirtus mašininio mokymosi modelius.
  • Visi procesai, susiję su darbo eiga, yra automatizuoti ir reikalauja minimalaus žmogaus įsikišimo.
  • Daugelis duomenų valdomų įmonių prisitaikė prie „Data Science“ įrankių ir dažnai ieško specialistų, sugebančių valdyti ir valdyti tokius įrankius.

Dabar, kai žinote Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įrankių naudojimo pranašumus, pažvelkime į svarbiausius įrankius, kuriuos gali naudoti bet kuris ne programuotojas:

Duomenų mokslas ir mašininio mokymo priemonės

Šiame skyriuje aptarsime geriausias programuotojams skirtų duomenų mokslo ir mašininio mokymosi priemones. Atkreipkite dėmesį, kad šis sąrašas nėra ypatingos eilės.

Pateikiame duomenų mokslo ir mašinų sąrašąMokymosi priemonės, kurios aptariamos toliau:

  1. „RapidMiner“
  2. „DataRobot“
  3. „BigML“
  4. MLBase
  5. „Google Cloud AutoML“
  6. „Auto-WEKA“
  7. „IBM Watson Studio“
  8. Lenta
  9. Trifacta
  10. KNIME

„RapidMiner“

Nenuostabu, kad „RapidMiner“ pateko į šį sąrašą. Viena iš plačiausiai naudojamų duomenų mokslo ir mašininio mokymosi priemonių, kurią renkasi ne tik pradedantieji, kurie nėra gerai aprūpinti programavimo įgūdžiais, bet ir patyrę duomenų mokslininkai. „RapidMiner“ yra viskas viename įrankyje, kuris rūpinasi visa „Data Science“ darbo eiga, pradedant duomenų apdorojimu ir baigiant duomenų modeliavimu bei diegimu.

Jei esate netechninio pobūdžio, „RapidMiner“ yra vienas geriausių įrankių jums. Tai suteikia tvirtą GUI, kuriai reikia tik išmesti duomenis, nereikia koduoti. Jis kuria nuspėjamuosius modelius ir mašininio mokymosi modelius, kurie tiksliems rezultatams pasiekti naudoja sukaustytus algoritmus.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

  • Užtikrina galingą vaizdo programavimo aplinką.
  • Komplekte yra įmontuotas „RapidMiner Radoop“, leidžiantis integruoti duomenis su „Hadoop“ duomenų gavybai ir analizei.
  • Jis palaiko bet kokį duomenų formatą iratlieka aukščiausios klasės nuspėjamąją analizę, kvalifikuotai valydamas duomenis
  • Naudoja programavimo konstrukcijas, kurios automatizuoja aukšto lygio užduotis, tokias kaip duomenų modeliavimas

„DataRobot“

„DataRobot“ yra automatizuota mašininio mokymosi platforma, kurianti tikslius nuspėjamuosius modelius, kad būtų galima atlikti išsamią duomenų analizę. Tai yra vienas geriausių duomenų gavybos ir funkcijų išgavimo įrankių. Profesionalai, turintys mažiau programavimo patirties, naudojasi „DataRobot“, nes tai laikoma vienu paprasčiausių duomenų analizės įrankių.

Kaip ir „RapidMiner“, „DataRobot“ taip pat yra viena platforma, kurią galima naudoti kuriant „galą iki galo“ AI sprendimą. Kuriant sprendimus, kurie gali būti naudojami realių verslo atvejų modeliavimui, naudojama geriausia praktika.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

  • Automatiškai identifikuoja svarbiausias funkcijas ir sukuria modelį pagal šias funkcijas.
  • Paleidžia duomenis apie skirtingus mašininio mokymosi modelius, kad patikrintų, kuris modelis suteikia tiksliausią rezultatą
  • Itin greitai statant, mokant,ir bandant nuspėti modelius, atliekant teksto kasybą, duomenų mastelį ir pan.
  • Gali vykdyti didelio masto duomenų mokslo projektus ir įtraukti modelių vertinimo metodus, tokius kaip parametrų derinimas ir pan.

„BigML“

„BigML“ palengvina mašininio mokymosi ir duomenų mokslo modelių kūrimo procesą, pateikdamas lengvai prieinamas konstrukcijas, kurios padeda klasifikuoti, regresuoti ir kaupti grupes. Tai apima platų mašininio mokymosi algoritmų asortimentą ir padeda sukurti tvirtą modelį be didelio žmogaus įsikišimo. Tai leidžia sutelkti dėmesį į svarbias užduotis, tokias kaip sprendimų priėmimo tobulinimas.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

  • Išsami mašinų mokymosi priemonė, palaikanti sudėtingiausius mašininio mokymosi algoritmus, apimanti visišką palaikomo ir neprižiūrimo mokymosi palaikymą, įskaitant anomalijų nustatymą, asociacijų kasybą ir pan.
  • Pateikia paprastą žiniatinklio sąsają ir API, kurias galima nustatyti per dalį laiko, kurio reikia tradicinėms sistemoms.
  • Kuria vizualiai interaktyvųnuspėjamieji modeliai, leidžiantys lengvai rasti duomenų ypatybių koreliacijas
  • Apima populiariausių duomenų mokslo kalbų, tokių kaip Python, Java ir kt., Susiejimus ir bibliotekas

MLBase

„MLbase“ yra atviro kodo įrankis, kuris yra viena geriausių platformų, naudojamų kuriant didelio masto mašininio mokymosi projektus. Joje sprendžiamos problemos, su kuriomis susiduriama talpinant sudėtingus modelius, kuriems reikalingi aukšto lygio skaičiavimai.

„MLBase“ naudoja tris pagrindinius komponentus:

  1. „ML Optimizer“: pagrindinis optimizatoriaus tikslas yra automatizuoti „Machine Learning“ vamzdynų statybą.
  2. MLI: MLI yra API, orientuota į algoritmų kūrimą ir funkcijų išskyrimą aukšto lygio skaičiavimams atlikti
  3. MLlib: Tai pati „Apache Spark“ mašininio mokymosi biblioteka, kurią šiuo metu palaiko „Spark“ bendruomenė.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

  • Pateikia paprastą GUI mašininio mokymosi modelių kūrimui
  • Jis išmoksta ir išbando skirtingų mokymosi algoritmų duomenis, kad sužinotų, kuris modelis suteikia geriausią tikslumą
  • Ne programuotojai gali lengvai keisti mastelį Duomenų mokslo modeliai dėl įrankio paprastumo ir paprastumo
  • Tai gali efektyviai išplėsti didelius sumaišytus projektus nei bet kuri tradicinė sistema

„Google Cloud AutoML“

„Cloud AutoML“ yra mašininio mokymosi produktų platforma, leidžianti profesionalams, turintiems ribotą duomenų mokslo patirtį, mokyti pažangių modelių, atitinkančių jų verslo poreikius. Viena iš geriausių mašininio mokymosi platformų, turinti daugiau nei 10 metų mokytų „Google Research“ konstrukcijų, padėsiančių sukurti nuspėjamuosius modelius, kurie pranašesni už visus tradicinius skaičiavimo modelius.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

  • Profesionalai, turintys minimalią patirtį ML srityje, gali lengvai mokyti ir kurti aukšto lygio mašininio mokymosi modelius, pritaikytus jų verslo poreikiams.
  • Pilnavertiška integracija su daugeliu kitų „Google Cloud“ paslaugų, padedančių išgauti duomenis ir saugoti duomenis.
  • Generuoja REST API darant prognozes apie išvestį
  • Pateikia paprastą GUI, kad būtų galima sukurti pasirinktinius ML modelius, kuriuos galima mokyti, išbandyti, patobulinti ir įdiegti per tą pačią platformą.

„Auto-WEKA“

„Auto-WEKA“ yra atvirojo šaltinio GUI pagrįstas įrankis, kuris idealiai tinka pradedantiesiems, nes suteikia labai intuityvią sąsają, atliekant visas su „Data Science“ susijusias užduotis.

Jis palaiko automatizuotą duomenų apdorojimą, EGA, prižiūrimus ir neprižiūrimus mokymosi algoritmus. Šis įrankis puikiai tinka pradedantiesiems, kurie dar tik pradeda naudotis duomenų mokslu ir mašininiu mokymusi. Joje yra kūrėjų bendruomenė, kurie maloniai paskelbė vadovėlio ir mokslinių darbų apie įrankio naudojimą.

Štai keletas įrankio funkcijų:

  • WEKA pateikia daugybę mašininio mokymosi algoritmų, skirtų klasifikavimui, regresijai, grupavimui, anomalijų aptikimui, asociacijų gavybai, duomenų gavybai ir pan.
  • Teikia interaktyvią grafinę sąsają duomenų gavybos užduotims atlikti, duomenų analizei ir pan.
  • Leidžia kūrėjams išbandyti savo modelius įvairiais galimų bandymų atvejais ir padeda pateikti modelį, kuris duoda tiksliausią rezultatą.
  • Taip pat yra paprastas, tačiau intuityvus CLI (komandų eilutės sąsaja), skirtas pagrindinėms komandoms vykdyti.

„IBM Watson Studio“

Mes visi žinome, kiek IBM prisidėjo prie dirbtinio intelekto varomo pasaulio. Kaip ir dauguma IBM teikiamų paslaugų, „IBM Watson Studio“ yra dirbtiniu intelektu pagrįstas įrankis, naudojamas išsamiai duomenų analizei, mašininiam mokymuisi, duomenų mokslui ir pan.

Tai padeda organizacijoms palengvinti duomenų analizės procesą ir rūpinasi visiško darbo eiga, pradedant duomenų apdorojimu ir baigiant diegimu. Tai yra viena labiausiai rinkoje pripažintų duomenų mokslo ir mašininio mokymosi priemonių.

Štai keletas pagrindinių „IBM Watson Studio“ funkcijų:

  • Teikia paramą duomenų paruošimui, tyrimui ir modeliavimui atlikti per kelias minutes, o visas procesas yra automatizuotas.
  • Palaiko kelias „Data Science“ kalbas ir įrankius, tokius kaip „Python 3“ užrašų knygelės, „Jython“ scenarijai, „SPSS Modeler“ ir „Data Refinery“.
  • Programuotojams ir duomenų mokslininkams jis siūlointegracija su „R Studio“, „Scala“, „Python“ ir pan.
  • Naudoja „SPSS Modeler“, kuris suteikia „nuvilkimo“ funkciją duomenims tirti ir stipriems mašininio mokymosi modeliams kurti.

Lenta

Lenta yra populiariausias duomenų vizualizavimo įrankis, naudojamas rinkoje. Tai leidžia jums suskaidyti neapdorotus, neformatuotus duomenis į apdorojamą ir suprantamą formatą. Vizualizacijos, sukurtos naudojant „Tableau“, gali lengvai padėti suprasti priklausomybes tarp numatančiųjų kintamųjų.

Nors „Tableau“ daugiausia naudojamas vizualizavimo tikslams, jis taip pat gali atlikti duomenų analizę ir tyrimus.

Štai keletas „Tableau“ funkcijų:

  • Jis gali būti naudojamas prisijungiant prie kelių duomenų šaltinių ir gali vizualizuoti didžiulius duomenų rinkinius, kad būtų galima rasti koreliacijas ir modelius.
  • „Tableau Desktop“ funkcija leidžia jums kurti tinkintas ataskaitas ir informacijos suvestines, kad gautumėte atnaujinimus realiuoju laiku
  • „Tableau“ taip pat teikia kryžminio duomenų bazių sujungimo funkciją, kuri leidžia kurti apskaičiuotus laukus ir sujungti lenteles. Tai padeda išspręsti sudėtingus duomenimis pagrįstus duomenisproblemų.
  • Intuityvus įrankis, kuris naudoja „drag and drop“ funkciją, kad gautų naudingų įžvalgų iš duomenų ir atliktų duomenų analizę

Trifacta

„Trifacta“ yra įmonės duomenų apdorojimo platforma, skirta patenkinti jūsų verslo poreikius. Suprasti, kas tiksliai yra jūsų duomenyse ir kaip tai bus naudinga atliekant įvairius analitinius tyrimus, yra raktas nustatant duomenų vertę. „Trifacta“ laikoma geriausia duomenų apdorojimo, valymo ir analizės priemone.

Štai keletas „Trifacta“ funkcijų:

turi vs yra java
  • Jungiasi prie kelių duomenų šaltinių, neatsižvelgiant į tai, kur duomenys gyvena
  • Pateikia interaktyvią GUI, kad suprastumėte duomenis, kad gautumėte ne tik svarbiausius duomenis, bet ir pašalintumėte nereikalingus ar nereikalingus kintamuosius.
  • Pateikiamos vizualios instrukcijos, mašininio mokymosi darbo eigos ir atsiliepimai, kurie padės įvertinti duomenis ir atlikti reikiamą duomenų transformaciją.
  • Nuolat stebiduomenų nenuoseklumas ir pašalina bet kokias nulines reikšmes ar trūkstamas reikšmes ir užtikrina duomenų normalizavimą, kad būtų išvengta bet kokio išvesties šališkumo.

KNIME

KNIME yra atviro kodo duomenų analizės platforma, skirta iš karto kurti duomenų mokslo ir mašininio mokymosi programas. „Data Science“ programų kūrimas apima daugybę užduočių, kurias gerai valdo šis visiškai automatizuotas įrankis. Tai suteikia labai interaktyvią ir intuityvią GUI, kuri leidžia lengvai suprasti visą duomenų mokslo metodiką.

Štai keletas KNIME funkcijų:

  • Jis gali būti naudojamas kuriant „end-to-end“ duomenų mokslo darbo eigą be jokio kodavimo, tereikia nuvilkti modulius.
  • Teikia palaikymą įterpimo įrankiams iš skirtingų domenų, įskaitant scenarijus R, Python, taip pat teikia API, skirtas integruoti su Apache Hadoop.
  • Suderinamas su įvairiais duomenų šaltinių formatais, įskaitant paprastus teksto formatus, tokius kaip CSV, PDF, XLS, JSON, ir nestruktūruotus duomenų formatus, įskaitant vaizdus, ​​GIF ir kt.
  • Teikia visavertį palaikymą atliekant duomenų grumdymą, funkcijų pasirinkimą, normalizavimą, duomenų modeliavimą, modelio vertinimą ir netgi leidžia kurti interaktyvias vizualizacijas.

Dabar, kai žinote pagrindinius duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įrankius ne programuotojams, tikiu, kad jums įdomu sužinoti daugiau. Čia yra keli tinklaraščiai, kurie padės jums pradėti naudotis „Data Science“:

Jei norite užsiregistruoti į visą dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi kursą, „Edureka“ turi specialiai kuruotą tai leis jums išmanyti tokias technikas kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas. Tai apima mokymus apie naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus ir techninius metodus, tokius kaip gilus mokymasis, grafiniai modeliai ir mokymasis sustiprinti.