Podatkovna znanost in strojno učenje za neprogramerje

Z nenehnim ustvarjanjem podatkov je potreba po in Podatkovna znanost se je eksponentno povečala. To povpraševanje je na področje podatkovne znanosti potegnilo veliko ne-IT strokovnjakov. Ta blog o podatkovni znanosti in strojnem učenju za ne-programerje je posebej posvečen strokovnjakom, ki niso IT, ki skušajo ustvariti kariero na področju podatkovnih znanosti in strojnega učenja brez izkušenj z delom na programskih jezikih.

Če želite poglobljeno znanje o umetni inteligenci in strojnem učenju, se lahko vpišete v živo Edureka s 24-urno podporo in življenjskim dostopom.

Tu je seznam tem, ki bodo zajeto v tem blogu:

1. Uvod v podatkovno znanost in strojno učenje
2. Podatkovna znanost vs strojno učenje
3. Orodja za podatkovno znanost in strojno učenje za ne-programerje

Uvod v podatkovno znanost in strojno učenje

Podatkovna znanost in strojno učenje sta privabila strokovnjake iz vseh okolij. Razlog za to povpraševanje je dejstvo, da trenutno vse okoli nas temelji na podatkih.

Podatki so ključni za rast podjetij, reševanje zapletenih resničnih problemov in oblikovanje učinkovitih modelov, ki bodo pomagali pri analizi tveganja, napovedovanju prodaje itd. Podatkovna znanost in strojno učenje je ključ do iskanja rešitev in vpogledov v podatke.

Preden gremo nadalje pojasnimo eno stvar. Podatkovna znanost in strojno učenje nista enaka. Ljudje se pogosto zmedejo med obema. Da bodo stvari jasne, razumejmo razliko:

Podatkovna znanost vs strojno učenje

Podatkovna znanost je krovni izraz, ki zajema široko paleto domen, vključno z umetno inteligenco (AI), strojnim učenjem in globinskim učenjem.

Razčlenimo:

Umetna inteligenca: je podnabor podatkovne znanosti kar omogoča strojem, da simulirajo človeku podobno vedenje.

program c ++ za razvrščanje polja v naraščajočem vrstnem redu

Strojno učenje: je podpodročje umetne inteligence ki strojem omogoča samodejno učenje in izboljšanje iz izkušenj, ne da bi bili za to izrecno programirani.

Poglobljeno učenje: Globoko učenje je del strojnega učenja ki uporablja različne računske mere in algoritme, ki jih navdihuje struktura in delovanje možganov, imenovane Umetne nevronske mreže (ANN).

Zato se Data Science vrti okoli pridobivanja vpogledov iz podatkov. Za to uporablja številne različne tehnologije in metode iz različnih strok, kot so strojno učenje, umetna inteligenca in globoko učenje. Pri tem je treba omeniti, da je Data Science zelo obsežno področje in se ne zanaša izključno na te tehnike.

Zdaj, ko poznate osnove, spoznajmo prednosti uporabe orodij Data Science in ML.

Zakaj uporabljati orodja Data Science in orodja za strojno učenje?

Tu je seznam razlogov, ki vam bodo pomagali razumeti prednosti uporabe orodij Data Science:

• Za uporabo orodij Data Science in strojnega učenja ne potrebujete spretnosti programiranja. To je še posebej ugodno za strokovnjake, ki niso It, ki nimajo izkušenj s programiranjem v Pythonu, R itd.
• Zagotavljajo zelo interaktivni GUI, ki je zelo enostaven za uporabo in učenje.
• Ta orodja omogočajo zelo konstruktiven način za opredelitev celotnega poteka dela Data Science in njegovo izvajanje, ne da bi se skrbeli za kakršne koli napake ali napake kodiranja.

• Glede na to, da ta orodja ne zahtevajo kodiranja, je hitreje in lažje obdelati podatke in zgraditi močne modele strojnega učenja.
• Vsi procesi, ki so vključeni v potek dela, so avtomatizirani in zahtevajo minimalno človekovo posredovanje.
• Številna podjetja, ki temeljijo na podatkih, so se prilagodila orodjem Data Science in pogosto iščejo strokovnjake, ki so sposobni ravnati s takimi orodji in jih upravljati.

Zdaj, ko poznate Prednosti uporabe orodij Data Science in Machine Learning, poglejmo vrhunska orodja, ki jih lahko uporablja kateri koli ne-programer:

Podatkovna znanost in orodja za strojno učenje

V tem poglavju bomo razpravljali o najboljših orodjih za podatkovne vede in strojno učenje za ne-programerje. Upoštevajte, da ta seznam ni v določenem vrstnem redu.

Tu je seznam Data Science and MachineUčna orodja, ki so obravnavana spodaj:

1. RapidMiner
2. DataRobot
3. BigML
4. MLBase
5. Google Cloud AutoML
6. Samodejno WEKA
7. IBM Watson Studio
8. Odbor
9. Trifacta
10. KNIM

RapidMiner

Ni presenečenje, da se je na ta seznam uvrstil RapidMiner. Eno najpogosteje uporabljenih orodij Data Science in Machine Learning, ki so ga izbrali ne samo začetniki, ki niso dobro opremljeni s programskimi sposobnostmi, temveč tudi izkušeni Data Scientist. RapidMiner je vse v enem orodje, ki skrbi za celoten potek podatkovne znanosti, od obdelave podatkov do modeliranja in uvajanja podatkov.

Če ste iz netehničnega okolja, je RapidMiner eno najboljših orodij za vas. Zagotavlja močan GUI, ki zahteva samo izpis podatkov, kodiranje ni potrebno. Gradi napovedne modele in modele strojnega učenja, ki uporabljajo zapletene algoritme za doseganje natančnih rezultatov.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

• Zagotavlja močno vizualno programsko okolje.
• Prihaja z vgrajenim RapidMiner Radoop, ki vam omogoča integracijo s Hadoop ogrodjem za podatkovno rudarjenje in analizo.
• Podpira kateri koli format podatkov inizvaja vrhunsko napovedno analitiko s strokovnim čiščenjem podatkov
• Uporablja programske konstrukte, ki avtomatizirajo naloge na visoki ravni, kot je modeliranje podatkov

DataRobot

DataRobot je avtomatizirana platforma za strojno učenje, ki gradi natančne napovedne modele za izvajanje obsežne analize podatkov. Je eno najboljših orodij za podatkovno rudarjenje in pridobivanje funkcij. Strokovnjaki z manj programskimi izkušnjami se odločijo za DataRobot, ker velja za eno najpreprostejših orodij za analizo podatkov.

Tako kot RapidMiner je tudi DataRobot ena platforma, ki jo lahko uporabimo za izdelavo celovite rešitve umetne inteligence. Uporablja najboljše prakse pri ustvarjanju rešitev, ki jih je mogoče uporabiti za modeliranje resničnih poslovnih primerov.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

• Samodejno prepozna najpomembnejše značilnosti in oblikuje model okoli teh funkcij.
• Zažene podatke o različnih modelih strojnega učenja, da preveri, kateri model zagotavlja najbolj natančen rezultat
• Izredno hitro pri gradnji, treningu,in testiranje napovednih modelov, izvajanje besedila, skaliranje podatkov itd.
• Lahko izvaja obsežne projekte Data Science in vključuje metode vrednotenja modelov, kot je uravnavanje parametrov itd.

BigML

BigML olajša postopek razvoja modelov strojnega učenja in podatkovnih znanosti z zagotavljanjem lahko dostopnih konstruktov, ki pomagajo pri razvrščanju, regresiji in problemih grozdenja. Vključuje širok spekter algoritmov strojnega učenja in pomaga zgraditi močan model brez večjega človeškega posredovanja, kar vam omogoča, da se osredotočite na pomembne naloge, kot je izboljšanje odločanja.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

• Izčrpno orodje za strojno učenje, ki podpira najbolj zapletene algoritme strojnega učenja, ki vključuje popolno podporo za nadzorovano in nenadzorovano učenje, vključno z odkrivanjem anomalij, rudarjenjem povezav itd.
• Ponuja preprost spletni vmesnik in API-je, ki jih lahko nastavite v delčku časa, ki je potreben za tradicionalne sisteme.
• Ustvari vizualno interaktivnonapovedni modeli, ki omogočajo enostavno iskanje povezav med značilnostmi podatkov
• Vključuje vezi in knjižnice najbolj priljubljenih jezikov Data Science, kot so Python, Java itd

MLBase

MLbase je odprtokodno orodje, ki je ena najboljših platform za ustvarjanje obsežnih projektov strojnega učenja. Obravnava težave, s katerimi se soočajo pri gostovanju kompleksnih modelov, ki zahtevajo izračune na visoki ravni.

MLBase uporablja tri glavne komponente:

1. ML Optimizer: Glavni namen optimizatorja je avtomatizirati gradnjo cevovoda za strojno učenje.
2. MLI: MLI je API, ki je osredotočen na razvijanje algoritmov in izvajanje ekstrakcije funkcij za izračune na visoki ravni
3. MLlib: Skupnost Spark trenutno podpira lastno knjižnico strojnega učenja Apache Spark.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

• Ponuja preprost GUI za razvoj modelov strojnega učenja
• Spozna in preizkusi podatke na različnih algoritmih učenja, da ugotovi, kateri model daje najboljšo natančnost
• Neprogramerji lahko enostavno skalirajo Modeli Data Science zaradi enostavnosti in enostavnosti orodja
• Veliko večje in zapletene projekte lahko prilagaja veliko bolj učinkovito kot kateri koli tradicionalni sistem

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML je platforma izdelkov za strojno učenje, ki strokovnjakom z omejenimi izkušnjami na področju Data Science omogoča, da urijo vrhunske modele, specifične za njihove poslovne potrebe. Ena najboljših platform za strojno učenje z več kot 10 leti usposobljenih Google Research konstruktov, ki vam pomagajo zgraditi napovedne modele, ki presegajo vse tradicionalne računske modele.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

• Strokovnjaki z minimalnim strokovnim znanjem na področju ML lahko zlahka učijo in gradijo modele strojnega učenja na visoki ravni, specifične za njihove poslovne potrebe.
• Popolna integracija s številnimi drugimi storitvami Google Cloud, ki pomaga pri rudarjenju podatkov in shranjevanju podatkov.
• Ustvari REST API medtem ko napoveduje rezultate
• Ponuja preprost grafični uporabniški vmesnik za ustvarjanje modelov ML po meri, ki jih je mogoče usposobiti, preizkusiti, izboljšati in uporabiti na isti platformi.

Samodejno WEKA

Auto-WEKA je odprtokodno orodje na osnovi GUI, ki je idealno za začetnike, saj ponuja zelo intuitiven vmesnik za izvajanje vseh nalog, povezanih z Data Science.

Podpira avtomatizirano obdelavo podatkov, EDA, nadzorovane in nenadzorovane algoritme učenja. To orodje je kot nalašč za začetnike, ki šele začenjajo s področjem podatkovne znanosti in strojnega učenja. Ima skupnost razvijalcev, ki so bili dovolj prijazni, da so objavili vaje in raziskovalne članke o uporabi orodja.

Tu je nekaj lastnosti orodja:

• WEKA ponuja široko paleto algoritmov strojnega učenja za klasifikacijo, regresijo, združevanje v skupine, odkrivanje anomalij, rudarstvo povezav, podatkovno rudarjenje itd.
• Ponuja interaktivni grafični vmesnik za izvajanje nalog rudarjenja podatkov, analize podatkov itd.
• Omogoča razvijalcem preizkusiti svoje modele na različnih naborih možnih testnih primerov in pomaga pri zagotavljanju modela, ki daje najbolj natančne rezultate.
• Na voljo je tudi preprost, a intuitiven CLI (vmesnik ukazne vrstice) za izvajanje osnovnih ukazov.

IBM Watson Studio

Vsi se zavedamo, koliko je IBM prispeval k svetu, ki ga vodi AI. Kot večina storitev, ki jih nudi IBM, je tudi IBM Watson Studio orodje na osnovi umetne inteligence, ki se uporablja za obsežno analizo podatkov, strojno učenje, podatkovne znanosti in tako naprej.

Organizacijam pomaga olajšati postopek analize podatkov in skrbi za celotni potek dela, od obdelave podatkov do uvajanja. Je eno najbolj priznanih orodij za podatkovno znanost in strojno učenje na trgu.

Tu je nekaj ključnih lastnosti IBM Watson Studio:

• Zagotavlja podporo za izvedbo priprave, raziskovanja in modeliranja podatkov v nekaj minutah, celoten postopek pa je avtomatiziran.
• Podpira več jezikov in orodij Data Science, kot so zvezki Python 3, skripti Jython, SPSS Modeler in Rafinerija podatkov
• Za kodirnike in podatkovne znanstvenike ponujaintegracija z R Studio, Scala, Python itd.
• Uporablja SPSS Modeler, ki zagotavlja funkcijo povleci in spusti za raziskovanje podatkov in gradnjo močnih modelov strojnega učenja.

Odbor

Odbor je najbolj priljubljeno orodje za vizualizacijo podatkov, ki se uporablja na trgu. Omogoča vam razčlenitev surovih, neformatiranih podatkov v obdelovalno in razumljivo obliko. Vizualizacije, ustvarjene z uporabo tabele, vam lahko zlahka pomagajo razumeti odvisnosti med spremenljivkami napovedovalca.

Čeprav se Tableau v glavnem uporablja za vizualizacijo, lahko izvaja tudi analizo in raziskovanje podatkov.

Tu je nekaj lastnosti Tableau:

• Uporablja se lahko za povezavo z več viri podatkov in vizualizira ogromne nabore podatkov za iskanje korelacij in vzorcev.
• Funkcija Tableau Desktop vam omogoča ustvarjanje prilagojenih poročil in nadzornih plošč za sprotno posodabljanje
• Tableau ponuja tudi funkcijo združevanja med bazami podatkov, ki vam omogoča ustvarjanje izračunanih polj in združevanje tabel, kar pomaga pri reševanju zapletenih podatkovnih podatkovtežave.
• Intuitivno orodje, ki s funkcijo povleci in spusti pridobi koristne vpoglede iz podatkov in opravi analizo podatkov

Trifacta

Trifacta je platforma za vodenje poslovnih podatkov, ki ustreza vašim poslovnim potrebam. Razumevanje, kaj natančno je v vaših podatkih in kako bodo koristni za različna analitična raziskovanja, je ključno za prepoznavanje vrednosti podatkov. Trifacta velja za najboljše orodje za pregledovanje, čiščenje in analizo podatkov.

Tu je nekaj lastnosti Trifacte:

• Poveže se z več viri podatkov, ne glede na to, kje podatki živijo
• Ponuja interaktivni grafični uporabniški vmesnik za razumevanje podatkov, ne samo za pridobivanje najpomembnejših podatkov, temveč tudi za odstranjevanje nepotrebnih ali odvečnih spremenljivk.
• Ponuja vizualna navodila, poteke strojnega učenja in povratne informacije, ki vas bodo vodile pri ocenjevanju podatkov in izvedbi potrebne transformacije podatkov.
• Neprekinjeno spremljanedoslednosti podatkov in odstrani vse ničelne vrednosti ali manjkajoče vrednosti ter poskrbi, da se izvede normalizacija podatkov, da se preprečijo pristranskosti v izhodu.

KNIM

KNIME je odprtokodna platforma za analitiko podatkov, katere namen je ustvariti aplikacije Data Science in Machine Learning. Gradnja aplikacij Data Science vključuje vrsto nalog, ki jih dobro upravlja to popolnoma avtomatizirano orodje. Ponuja zelo interaktiven in intuitiven GUI, ki olajša razumevanje celotne metodologije Data Science.

Tu je nekaj lastnosti KNIME:

• Uporablja se lahko za izdelavo celotnih delovnih tokov Data Science brez kakršnega koli kodiranja, le povleci in spusti module.
• Ponuja podporo za vdelavo orodij iz različnih domen, vključno s skripti v R, Python, prav tako pa nudi API-je za integracijo z Apache Hadoop.
• Združljiv z različnimi formati virov podatkov, vključno z enostavnimi besedilnimi formati, kot so CSV, PDF, XLS, JSON in nestrukturiranimi formati podatkov, vključno s slikami, GIF-i itd.
• Ponuja polnopravno podporo za premeščanje podatkov, izbiro funkcij, normalizacijo, modeliranje podatkov, ocenjevanje modelov in celo omogoča ustvarjanje interaktivnih vizualizacij.

Zdaj, ko poznate najboljša orodja za podatkovno znanost in strojno učenje za ne-programerje, sem prepričan, da vas zanima več. Tu je nekaj spletnih dnevnikov, ki vam bodo pomagali začeti uporabljati Data Science:

sas programiranje uvod uvod

Če se želite vpisati na celoten tečaj o umetni inteligenci in strojnem učenju, ima Edureka posebej kurirano s tem boste usposobljeni za tehnike, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in obdelava naravnega jezika. Vključuje usposabljanje o najnovejših dosežkih in tehničnih pristopih na področju umetne inteligence in strojnega učenja, kot so globoko učenje, grafični modeli in učenje okrepitve.