Andmeteadus ja masinõpe mitte-programmeerijatele

Pideva andmete genereerimise vajadus ja Andmeteadus on hüppeliselt kasvanud. See nõudmine on tõmbanud andmeteaduse valdkonda palju mitte-IT-spetsialiste. See ajakiri andmeteaduse ja masinõppe kohta mitteprogrammeerijatele on spetsiaalselt pühendatud mitte-IT-spetsialistidele, kes üritavad teha karjääri andmeteaduses ja masinõppes ilma programmeerimiskeeltega töötamise kogemuseta.

Tehisintellekti ja masinõppe põhjalike teadmiste saamiseks saate registreeruda otseülekandeks autor Edureka 24/7 toe ja eluaegse juurdepääsuga.

Siin on loetelu tulevastest teemadest selles blogis kajastatud:

1. Sissejuhatus andmeteadusesse ja masinõppesse
2. Andmeteadus vs masinõpe
3. Andmeteadus ja masinõppevahendid mitte-programmeerijatele

Sissejuhatus andmeteadusesse ja masinõppesse

Andmeteadus ja masinõpe on kaasanud spetsialiste igast taustast. Selle nõude põhjuseks on asjaolu, et praegu töötab kõik meie ümber andmed.

Andmed on võti ettevõtete kasvatamiseks, keeruliste reaalsete probleemide lahendamiseks ja tõhusate mudelite loomiseks, mis aitavad riskianalüüsil, müügi prognoosimisel ja nii edasi. Andmeteadus ja masinõpe on võtmetest andmetest lahenduste ja teadmiste leidmiseks.

Enne kui läheme edasi, teeme ühe asja selgeks. Andmeteadus ja masinõpe pole ühesugused. Inimesed kipuvad sageli nende kahe vahel segadusse minema. Et asjad selgeks saada, mõistame erinevust:

Andmeteadus vs masinõpe

Andmeteadus on katusmõiste, mis hõlmab paljusid valdkondi, sealhulgas tehisintellekt (AI), masinõpe ja sügavõpe.

Jaotame selle:

Tehisintellekt: on andmeteaduse alamhulk mis võimaldab masinatel simuleerida inimesesarnast käitumist.

java põhiandmete struktuurid

Masinõpe: on tehisintellekti alaväli mis annab masinatele võimaluse automaatselt õppida ja kogemustest paremaks saada, ilma et oleks selleks selgesõnaliselt programmeeritud.

Sügav õppimine: Sügav õppimine on osa masinõppest mis kasutab erinevaid arvutuslikke mõõtmeid ja aju struktuurist ja funktsioonidest inspireeritud algoritme, mida nimetatakse tehisnärvivõrkudeks (ANN).

Seetõttu pöörleb Data Science andmetest teadmiste väljavõtmise ümber. Selleks kasutab see mitmeid erinevaid tehnoloogiaid ja meetodeid erinevatelt teadusharudelt, nagu masinõpe, tehisintellekt ja sügavõpe. Siinkohal tuleb märkida, et andmeteadus on väga lai valdkond ja ei tugine ainult neile tehnikatele.

Nüüd, kui teate põhitõdesid, mõistame andmeteaduse ja ML-i tööriistade kasutamise eeliseid.

Miks kasutada andmeteadust ja masinõppevahendeid?

Siin on loetelu põhjustest, mis aitavad teil mõista Data Science'i tööriistade eeliseid.

• Andmeteaduse ja masinõppevahendite kasutamiseks ei vaja te programmeerimisoskusi. See on eriti kasulik Non-It spetsialistidele, kellel pole Pythoni, R-i jms programmeerimise kogemust.
• Need pakuvad väga interaktiivset GUI-d, mida on väga lihtne kasutada ja õppida.
• Need tööriistad pakuvad väga konstruktiivset viisi kogu Data Science'i töövoo määratlemiseks ja rakendamiseks, muretsemata kodeerimisvigade või -vigade pärast.

• Arvestades asjaolu, et need tööriistad ei vaja te kodeerimist, on andmete töötlemine ja tugevate masinõppemudelite loomine kiirem ja lihtsam.
• Kõik töövoos osalevad protsessid on automatiseeritud ja vajavad minimaalset inimese sekkumist.
• Paljud andmepõhised ettevõtted on Data Science'i tööriistadega kohanenud ja otsivad sageli spetsialiste, kes on võimelised selliseid tööriistu käsitsema ja haldama.

Nüüd, kui teate andmeteaduse ja masinõppevahendite kasutamise eelised, heitkem pilk peamistele tööriistadele, mida kõik mitteprogrammeerijad saavad kasutada:

Andmeteadus ja masinõppevahendid

Selles jaotises käsitleme parimaid andmeteaduse ja masinõppe tööriistu mitteprogrammeerijatele. Pange tähele, et see loetelu ei ole konkreetses järjekorras.

Siin on andmeteaduse ja masina loendAllpool käsitletud õppevahendid:

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

RapidMiner

Pole üllatav, et RapidMiner sellesse nimekirja pääses. Üks enimkasutatavaid andmeteaduse ja masinõppe tööriistu, mida eelistavad mitte ainult algajad, kes pole programmeerimisoskustega hästi varustatud, vaid ka kogenud andmeteadlased. RapidMiner on kõik ühes tööriist, mis hoolitseb kogu Data Science'i töövoo eest, alates andmetöötlusest kuni andmete modelleerimise ja juurutamiseni.

Kui olete mittetehniline taust, on RapidMiner teie jaoks üks parimaid tööriistu. See pakub tugevat GUI-d, mis nõuab ainult andmete ladustamist, kodeerimist pole vaja. See ehitab ennustavaid mudeleid ja masinõppemudeleid, mis kasutavad keerukaid algoritme täpsete väljundite saavutamiseks.

Siin on mõned selle peamised omadused:

• Tagab võimsa visuaalse programmeerimiskeskkonna.
• Kaasas sisseehitatud RapidMiner Radoop, mis võimaldab teil andmete kaevandamiseks ja analüüsimiseks integreerida Hadoopi raamistikuga.
• See toetab mis tahes andmevormingut jateostab tippklassi ennustavat analüüsi, asjatundlikult andmeid puhastades
• Kasutab programmeerimiskonstruktsioone, mis automatiseerivad kõrgetasemelisi ülesandeid, näiteks andmete modelleerimist

DataRobot

DataRobot on automatiseeritud masinõppe platvorm, mis ehitab täpse ennustava mudeli ulatusliku andmeanalüüsi teostamiseks. See on üks parimaid tööriistu andmete kaevandamiseks ja funktsioonide väljavõtmiseks. Väiksema programmeerimiskogemusega spetsialistid lähevad DataRoboti juurde, sest seda peetakse üheks kõige lihtsamaks vahendiks andmete analüüsimiseks.

Sarnaselt RapidMineriga on ka DataRobot ühtne platvorm, mida saab kasutada otsast lõpuni tehisintellekti ülesehitamiseks. See kasutab parimaid tavasid lahenduste loomisel, mida saab kasutada reaalsete ärikohtade modelleerimiseks.

Siin on mõned selle peamised omadused:

• Tuvastab automaatselt kõige olulisemad funktsioonid ja loob nende funktsioonide mudeli.
• Käitab andmeid erinevate masinõppemudelite kohta, et kontrollida, milline mudel annab kõige täpsema tulemuse
• Äärmiselt kiire ehitamisel, koolitusel,ja ennustavate mudelite testimine, tekstikaevandamine, andmete skaleerimine ja nii edasi.
• Oskab käivitada suuremahulisi Data Science'i projekte ja kaasata mudeli hindamismeetodeid, nagu parameetrite häälestamine ja nii edasi.

BigML

BigML hõlbustab masinõppe ja andmeteaduse mudelite väljatöötamist, pakkudes hõlpsasti kättesaadavaid konstruktsioone, mis aitavad klassifitseerimise, regressiooni ja klastrite tekkimise probleeme. See sisaldab laia valikut masinõppe algoritme ja aitab luua tugeva mudeli ilma inimese palju sekkumiseta. See võimaldab teil keskenduda olulistele ülesannetele, näiteks otsuste tegemise parandamisele.

Siin on mõned selle peamised omadused:

• Põhjalik masinõppe tööriist, mis toetab kõige keerukamaid masinõppe algoritme, mis hõlmab täielikku tuge juhendatud ja järelevalveta õppimisele, sealhulgas anomaaliate tuvastamist, seoste kaevandamist ja nii edasi.
• Pakub lihtsat veebiliidest ja API-sid, mida saab seadistada murdosa traditsiooniliste süsteemide jaoks kuluvast ajast.
• Loob visuaalselt interaktiivseennustavad mudelid, mis hõlbustavad andmetes olevate omaduste vahel seoste leidmist
• Sisaldab kõige populaarsemate andmeteaduste keelte köiteid ja teeke, näiteks Python, Java jne

MLBase

MLbase on avatud lähtekoodiga tööriist, mis on üks parimaid platvorme, mida kasutatakse suuremahuliste masinõppeprojektide loomiseks. Selles käsitletakse probleeme, mis tekivad kõrgetasemelisi arvutusi nõudvate keerukate mudelite majutamisel.

ristbrauseri testimine seleeni veebidraiveris

MLBase kasutab kolme põhikomponenti:

1. ML optimeerija: optimeerija peamine eesmärk on masinõppe torujuhtme ehituse automatiseerimine.
2. MLI: MLI on API, mis on keskendunud algoritmide väljatöötamisele ja funktsioonide väljatõmbamisele kõrgetasemeliste arvutuste jaoks
3. MLlib: Sparki kogukond toetab praegu Apache Sparki enda masinõppekogu.

Siin on mõned selle peamised omadused:

• Pakub lihtsat GUI-d masinõppemudelite väljatöötamiseks
• See õpib ja testib erinevate õpialgoritmide andmeid, et teada saada, milline mudel annab parima täpsuse
• Mitteprogrammeerijad saavad hõlpsalt skaleerida Data Science'i mudelid on tööriista lihtsuse ja lihtsuse tõttu
• Sellega saab suuri, keerulisi projekte skaleerida palju tõhusamalt kui mis tahes traditsiooniline süsteem

Google Cloud AutoML

Pilv AutoML on masinõppe toodete platvorm, mis võimaldab piiratud andmeteadusega kogemustega spetsialistidel koolitada oma ettevõtte vajadustele vastavaid tipptasemel mudeleid. Üks parimaid masinõppe platvorme, kus on üle 10 aasta koolitatud Google Researchi konstruktsioone, mis aitab teil luua ennustavaid mudeleid, mis ületavad kõiki traditsioonilisi arvutuslikke mudeleid.

Siin on mõned selle peamised omadused:

• ML-i alal minimaalse asjatundlikkusega spetsialistid saavad hõlpsasti koolitada ja ehitada oma ettevõtte vajadustele vastavaid kõrgetasemelisi masinõppe mudeleid.
• Täielik integreerimine paljude teiste Google Cloudi teenustega, mis aitab andmete kaevandamisel ja andmete salvestamisel.
• Genereerib REST API tehes samas väljundi kohta ennustusi
• Pakub lihtsat GUI-d kohandatud ML-mudelite loomiseks, mida saab sama platvormi kaudu koolitada, testida, täiustada ja juurutada.

Auto-WEKA

Auto-WEKA on avatud lähtekoodiga GUI-põhine tööriist, mis sobib ideaalselt algajatele, kuna pakub väga intuitiivset liidest kõigi andmeteadusega seotud ülesannete täitmiseks.

See toetab automatiseeritud andmetöötlust, EDA, juhendatud ja järelevalveta õpialgoritme. See tööriist sobib suurepäraselt algajatele, kes alles alustavad andmeteaduse ja masinõppega. Sellel on arendajate kogukond, kes oli hea meel avaldama tööriista kasutamise kohta õpetusi ja uurimistöid.

Siin on mõned tööriista funktsioonid:

• WEKA pakub tohutut masinõppe algoritmide klassifikatsiooni, regressiooni, klastrite moodustamise, anomaaliate tuvastamise, assotsiatsioonide kaevandamise, andmekaevandamise ja nii edasi.
• Pakub interaktiivset graafilist liidest andmekaevandamise ülesannete, andmete analüüsi ja nii edasi tegemiseks.
• Lubab arendajatel testida oma mudeleid võimalike testjuhtumite mitmekesise kogumiga ja aitab pakkuda mudelit, mis annab kõige täpsema väljundi.
• Kaasas on ka lihtne, kuid intuitiivne CLI (käsurea liides) põhikäskude käitamiseks.

IBM Watson Studio

Oleme kõik teadlikud sellest, kui palju on IBM panustanud tehisintellekti juhitud maailma. Nagu enamik IBMi pakutavaid teenuseid, on ka IBM Watson Studio tehisintellektil põhinev tööriist, mida kasutatakse ulatusliku andmeanalüüsi, masinõppe, andmeteaduse jms jaoks.

See aitab organisatsioonidel hõlbustada andmete analüüsimist ja hoolitseb otsast-lõpuni töövoo eest alates andmetöötlusest kuni juurutamiseni. See on üks tuntumaid andmeteaduse ja masinõppe tööriistu turul.

Siin on mõned IBM Watson Studio peamised omadused:

• Pakub tuge andmete ettevalmistamiseks, uurimiseks ja modelleerimiseks mõne minuti jooksul ning kogu protsess on automatiseeritud.
• Toetab mitut Data Science keelt ja tööriista nagu Python 3 märkmikud, Jythoni skriptimine, SPSS modelleerija ja Data Refinery
• Kooderitele ja andmeteadlastele pakub see järgmistintegreerimine R Studio, Scala, Pythoniga ja nii edasi.
• Kasutab SPSS Modelerit, mis pakub andmete uurimiseks ja tugevate masinõppemudelite loomiseks pukseerimise funktsiooni.

Juhatus

Juhatus on turul populaarseim andmete visualiseerimise tööriist. See võimaldab teil jagada toored, vormindamata andmed töödeldavasse ja arusaadavasse vormingusse. Tableau abil loodud visualiseeringud aitavad hõlpsasti mõista ennustajate muutujate vahelisi sõltuvusi.

Kuigi tabletti kasutatakse peamiselt visualiseerimise eesmärgil, saab sellega teha ka andmete analüüsi ja uurimist.

Siin on mõned Tableau funktsioonid:

• Seda saab kasutada ühenduse loomiseks mitme andmeallikaga ja see võib visualiseerida massilisi andmekogumeid, et leida seoseid ja mustreid.
• Funktsioon Tableau Desktop võimaldab teil reaalajas värskenduste saamiseks luua kohandatud aruandeid ja juhtpaneele
• Tableau pakub ka andmebaasideülese ühendamise funktsionaalsust, mis võimaldab teil luua arvutatud välju ja liita tabeleid. See aitab lahendada keerukaid andmepõhiseidprobleeme.
• Intuitiivne tööriist, mis kasutab pukseerimise ja lohistamise funktsiooni, et saada andmetest kasulikke teadmisi ja teostada andmete analüüsi

Trifacta

Trifacta on ettevõtte andmete töötlemise platvorm teie ärivajaduste rahuldamiseks. Andmete väärtuse kindlakstegemise võti on mõistmine, mis täpselt teie andmetes on ja kuidas see on kasulik erinevate analüütiliste uuringute jaoks. Trifacta't peetakse parimaks vahendiks andmete vingerdamisel, puhastamisel ja analüüsimisel.

Siin on mõned Trifacta funktsioonid:

• Ühendub mitme andmeallikaga, olenemata andmete elukohast
• Pakub interaktiivset GUI-d andmete mõistmiseks, et mitte ainult saada kõige olulisemad andmed, vaid ka eemaldada mittevajalikud või üleliigsed muutujad.
• Pakub visuaalset juhendamist, masinõppe töövooge ja tagasisidet, mis juhendab teid andmete hindamisel ja vajalike andmete teisendamisel.
• Jälgib pidevaltandmete vastuolud ja eemaldab nullväärtused või puuduvad väärtused ning tagab andmete normaliseerimise, et vältida väljundis kõrvalekaldeid.

KÜLL

KNIME on avatud lähtekoodiga andmeanalüüsi platvorm, mille eesmärk on luua kastist Data Science ja Machine Learning rakendusi. Data Science'i rakenduste loomine hõlmab rida ülesandeid, mida see täielikult automatiseeritud tööriist hästi haldab. See pakub väga interaktiivset ja intuitiivset GUI-d, mis hõlbustab kogu andmeteaduse metoodika mõistmist.

Siin on mõned KNIME funktsioonid:

• Seda saab kasutada Data Science'i töövoogude loomiseks ilma igasuguse kodeerimiseta, peate lihtsalt mooduleid lohistama.
• Pakub tuge erinevatest domeenidest pärinevatele tööriistadele, sealhulgas skriptimine R-s, Pythonis ja pakub ka API-sid Apache Hadoopiga integreerimiseks.
• Ühildub erinevate andmete hankimise vormingutega, sealhulgas lihtsate tekstivormingutega, nagu CSV, PDF, XLS, JSON, ja struktureerimata andmevormingutega, sealhulgas piltide, GIF-idega jne.
• Pakub täieõiguslikku tuge andmete sepitsemise, funktsioonide valimise, normaliseerimise, andmete modelleerimise, mudeli hindamise teostamiseks ja võimaldab teil isegi luua interaktiivseid visualiseeringuid.

Nüüd, kui teate peamisi tööriistu andmeteaduse ja masinõppe jaoks mitte-programmeerijatele, olen kindel, et soovite rohkem teada saada. Siin on mõned ajaveebid, mis aitavad teil Data Science'iga alustada.

Kui soovite registreeruda tehisintellekti ja masinõppe kursusele, on Edurekal spetsiaalselt kureeritud mis aitab teil omandada selliseid tehnikaid nagu juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine ja loomuliku keele töötlemine. See hõlmab koolitust tehisintellekti ja masinõppe uusimate edusammude ja tehniliste lähenemisviiside kohta, nagu sügavõpe, graafilised mudelid ja tugevdav õppimine.