Ar nepārtrauktu datu ģenerēšanu vajadzība pēc un Datu zinātne ir strauji pieaudzis. Šis pieprasījums ir piesaistījis daudzus ne-IT profesionāļus datu zinātnes jomā. Šis emuārs par Datu zinātni un mašīnmācību neprogrammētājiem ir īpaši veltīts ne-IT profesionāļiem, kuri cenšas veidot karjeru Datu zinātnē un Mašīnmācībā bez pieredzes darbā ar programmēšanas valodām.
Lai iegūtu padziļinātas zināšanas par mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, varat reģistrēties tiešraidē autors Edureka ar diennakts atbalstu un piekļuvi mūža garumā.
Šeit ir saraksts ar tēmām, kas būs apskatīts šajā emuārā:
- Ievads datu zinātnē un mašīnmācībā
- Datu zinātne pret mašīnmācīšanos
- Datu zinātne un mašīnmācīšanās rīki neprogrammētājiem
Ievads datu zinātnē un mašīnmācībā
Datu zinātne un mašīnmācība ir piesaistījušas profesionāļus no visām jomām. Šīs prasības iemesls ir fakts, ka patlaban viss apkārtējais notiek ar datiem.
Dati ir atslēga, lai attīstītu biznesu, atrisinātu sarežģītas reālās problēmas un izveidotu efektīvus modeļus, kas palīdzēs veikt riska analīzi, pārdošanas prognozēšanu un tā tālāk. Datu zinātne un mašīnmācīšanās ir atslēga, lai atrastu risinājumus un ieskatu no datiem.
Pirms mēs ejam tālāk paskaidrosim vienu lietu. Datu zinātne un mašīnmācīšanās nav vienādas. Cilvēki bieži mēdz apjukt starp abiem. Lai viss būtu skaidrs, sapratīsim atšķirību:
Datu zinātne pret mašīnmācīšanos
Datu zinātne ir jumta termins, kas aptver plašu jomu loku, ieskaitot mākslīgo intelektu (AI), mašīnmācīšanos un padziļinātu mācīšanos.
Sadalīsim to:
Mākslīgais intelekts: ir Datu zinātnes apakškopa kas ļauj mašīnām simulēt cilvēkiem līdzīgu uzvedību.
kas ir formāts pitonā
Mašīnmācība: ir mākslīgā intelekta apakšjoma kas nodrošina mašīnām iespēju automātiski mācīties un pilnveidoties no pieredzes, nepārprotami to ieprogrammējot.
Dziļa mācīšanās: Dziļa mācīšanās ir daļa no mašīnmācīšanās kas izmanto dažādus skaitļošanas mērus un algoritmus, kurus iedvesmojusi smadzeņu struktūra un funkcija, ko sauc par mākslīgajiem neironu tīkliem (ANN).
Tāpēc Data Science griežas ap ieskatu iegūšanu no datiem. Lai to izdarītu, tā izmanto vairākas dažādas tehnoloģijas un metodes no dažādām disciplīnām, piemēram, mašīnmācīšanās, AI un dziļa mācīšanās. Šeit jāatzīmē, ka datu zinātne ir ļoti plaša joma, un tā paļaujas ne tikai uz šīm metodēm.
Tagad, kad jūs zināt pamatus, sapratīsim Data Science un ML rīku izmantošanas priekšrocības.
Kāpēc izmantot datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīkus?
Šeit ir saraksts ar iemesliem, kas palīdzēs jums izprast Data Science rīku izmantošanas priekšrocības:
- Lai izmantotu datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīkus, nav nepieciešamas programmēšanas prasmes. Tas ir īpaši izdevīgi profesionāļiem, kas nav It, kuriem nav pieredzes ar programmēšanu Python, R utt.
- Tie nodrošina ļoti interaktīvu GUI, kuru ir ļoti viegli izmantot un iemācīties.
- Šie rīki nodrošina ļoti konstruktīvu veidu, kā definēt visu Data Science darbplūsmu un ieviest to, neuztraucoties par kodēšanas kļūdām vai kļūdām.
- Ņemot vērā to, ka šiem rīkiem nav nepieciešams kods, ir ātrāk un vieglāk apstrādāt datus un izveidot spēcīgus mašīnmācīšanās modeļus.
- Visi procesi, kas saistīti ar darbplūsmu, ir automatizēti un prasa minimālu cilvēka iejaukšanos.
- Daudzi uz datiem balstīti uzņēmumi ir pielāgojušies Datu zinātnes rīkiem un bieži meklē profesionāļus, kuri spēj rīkoties un pārvaldīt šādus rīkus.
Tagad, kad jūs zināt Datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīku izmantošanas priekšrocības, apskatīsim galvenos rīkus, kurus var izmantot jebkurš neprogrammētājs:
Datu zinātne un mašīnmācīšanās rīki
Šajā sadaļā mēs apspriedīsim labākos no datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīkiem, kas nav programmētāji. Lūdzu, ņemiet vērā, ka šis saraksts nav īpašā secībā.
Šeit ir datu zinātnes un mašīnu sarakstsMācību rīki, kas tiek apspriesti zemāk:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- IBM Watson Studio
- Valde
- Trifacta
- KNIME
RapidMiner
Nav pārsteigums, ka RapidMiner iekļuva šajā sarakstā. Viens no visplašāk izmantotajiem datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīkiem, kuru izvēlas ne tikai iesācēji, kuri nav labi aprīkoti ar programmēšanas prasmēm, bet arī pieredzējuši datu zinātnieki. RapidMiner ir viss vienā rīks, kas rūpējas par visu Data Science darbplūsmu, sākot no datu apstrādes līdz datu modelēšanai un izvietošanai.
Ja esat no tehniskās vides, RapidMiner ir viens no labākajiem rīkiem jums. Tas nodrošina spēcīgu GUI, kas prasa tikai izmest datus, nav nepieciešama kodēšana. Tas veido prediktīvos modeļus un mašīnmācīšanās modeļus, kas precīzu rezultātu sasniegšanai izmanto salikti algoritmus.
Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:
- Nodrošina spēcīgu vizuālās programmēšanas vidi.
- Komplektā ir iebūvēts RapidMiner Radoop, kas ļauj integrēt datu bāzē un analīzē ar Hadoop sistēmu.
- Tas atbalsta jebkuru datu formātu unveic augstākās klases prognozēšanas analīzi, prasmīgi attīrot datus
- Izmanto programmēšanas konstrukcijas, kas automatizē augsta līmeņa uzdevumus, piemēram, datu modelēšanu
DataRobot
DataRobot ir automatizēta mašīnmācīšanās platforma, kas veido precīzus prognozēšanas modeļus, lai veiktu plašu datu analīzi. Tas ir viens no labākajiem datu ieguves un funkciju iegūšanas rīkiem. Profesionāļi ar mazāku programmēšanas pieredzi izmanto DataRobot, jo tas tiek uzskatīts par vienu no vienkāršākajiem datu analīzes rīkiem.
Tāpat kā RapidMiner, arī DataRobot ir viena platforma, kuru var izmantot, lai izveidotu gala AI risinājumu. Tas izmanto labāko praksi, veidojot risinājumus, kurus var izmantot reālu biznesa gadījumu modelēšanai.
Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:
- Automātiski identificē vissvarīgākās funkcijas un ap šīm funkcijām izveido modeli.
- Izpilda datus par dažādiem mašīnmācīšanās modeļiem, lai pārbaudītu, kurš modelis nodrošina visprecīzāko rezultātu
- Īpaši ātri celtniecībā, apmācībā,un paredzamo modeļu testēšana, teksta ieguve, datu mērogošana un tā tālāk.
- Var vadīt liela mēroga Data Science projektus un iekļaut modeļu novērtēšanas metodes, piemēram, parametru pielāgošanu un tā tālāk.
BigML
BigML atvieglo mašīnmācīšanās un datu zinātnes modeļu izstrādi, nodrošinot viegli pieejamus konstruktus, kas palīdz klasificēšanas, regresijas un klasterizācijas problēmās. Tas ietver plašu mašīnmācīšanās algoritmu klāstu un palīdz izveidot spēcīgu modeli bez lielas cilvēku iejaukšanās, tas ļauj koncentrēties uz svarīgiem uzdevumiem, piemēram, lēmumu pieņemšanas uzlabošanu.
Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:
- Visaptverošs mašīnmācīšanās rīks, kas atbalsta vissarežģītākos mašīnmācīšanās algoritmus, ietverot pilnīgu atbalstu uzraudzītai un bezuzraudzītai apmācībai, ieskaitot anomāliju noteikšanu, asociāciju ieguvi un tā tālāk.
- Nodrošina vienkāršu tīmekļa saskarni un API, ko var iestatīt tikai daļēji laika, kas vajadzīgs tradicionālajām sistēmām.
- Veido vizuāli interaktīvuparedzamie modeļi, kas ļauj viegli atrast korelācijas starp datu pazīmēm
- Iekļautas populārāko datu zinātnes valodu, piemēram, Python, Java utt., Sasaistes un bibliotēkas
MLBase
MLbase ir atvērtā koda rīks, kas ir viena no labākajām platformām, ko izmanto liela mēroga mašīnmācīšanās projektu veidošanai. Tas risina problēmas, ar kurām saskaras, uzņemot sarežģītus modeļus, kuriem nepieciešami augsta līmeņa aprēķini.
MLBase izmanto trīs galvenos komponentus:
- ML optimizētājs: optimizētāja galvenais mērķis ir automatizēt mašīnmācīšanās cauruļvada būvniecību.
- MLI: MLI ir API, kas ir vērsta uz algoritmu izstrādi un funkciju iegūšanu augsta līmeņa aprēķiniem
- MLlib: Tā ir Apache Spark pati mašīnmācīšanās bibliotēka, kuru pašlaik atbalsta Spark kopiena.
Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:
- Nodrošina vienkāršu GUI mašīnmācīšanās modeļu izstrādei
- Tas uzzina un pārbauda datus par dažādiem mācību algoritmiem, lai uzzinātu, kurš modelis dod vislabāko precizitāti
- Programmētāji, kas nav programmētāji, var viegli mērogot Datu zinātnes modeļi rīka viegluma un vienkāršības dēļ
- Tas var efektīvi mērogot lielus, sarežģītus projektus nekā jebkura tradicionālā sistēma
Google Cloud AutoML
Mākoņa AutoML ir mašīnmācīšanās produktu platforma, kas ļauj profesionāļiem ar ierobežotu pieredzi datu zinātnē apmācīt augstas klases modeļus, kas raksturīgi viņu biznesa vajadzībām. Viena no labākajām mašīnmācīšanās platformām ar vairāk nekā 10 gadu apmācītu Google Research konstrukciju palīdzību, lai palīdzētu jums izveidot prognozējošus modeļus, kas pārspēj visus tradicionālos skaitļošanas modeļus.
Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:
- Profesionāļi ar minimālu pieredzi ML jomā var viegli apmācīt un izveidot augsta līmeņa mašīnmācīšanās modeļus, kas raksturīgi viņu biznesa vajadzībām.
- Pilnvērtīga integrācija ar daudziem citiem Google Cloud pakalpojumiem, kas palīdz iegūt datus un uzglabāt datus.
- Ģenerē REST API vienlaikus veicot prognozes par produkciju
- Nodrošina vienkāršu GUI, lai izveidotu pielāgotus ML modeļus, kurus var apmācīt, testēt, uzlabot un izvietot, izmantojot to pašu platformu.
Auto-WEKA
Auto-WEKA ir uz atvērtā koda GUI balstīts rīks, kas ir ideāli piemērots iesācējiem, jo tas nodrošina ļoti intuitīvu saskarni visu ar Data Science saistīto uzdevumu veikšanai.
Tas atbalsta automatizētu datu apstrādi, EAA, uzraudzītus un bez uzraudzības mācību algoritmus. Šis rīks ir lieliski piemērots iesācējiem, kuri tikai sāk darbu ar datu zinātni un mašīnmācīšanos. Tajā ir izstrādātāju kopiena, kas bija laipna, lai publicētu apmācības un pētījumus par rīka izmantošanu.
pacelt skaitli java valodā
Šeit ir dažas rīka funkcijas:
- WEKA nodrošina plašu mašīnmācīšanās algoritmu klāstu klasifikācijai, regresijai, klasterizācijai, anomāliju noteikšanai, asociāciju iegūšanai, datu ieguvei un tā tālāk.
- Nodrošina interaktīvu grafisko saskarni, lai veiktu datu ieguves uzdevumus, datu analīzi un tā tālāk.
- Ļauj izstrādātājiem pārbaudīt savus modeļus dažādos iespējamo testu gadījumos un palīdz nodrošināt modeli, kas nodrošina visprecīzāko rezultātu.
- Tam ir arī vienkāršs, tomēr intuitīvs CLI (komandrindas interfeiss), lai palaistu pamata komandas.
IBM Watson Studio
Mēs visi esam informēti par to, cik daudz IBM ir devis ieguldījumu mākslīgā intelekta virzītajā pasaulē. Tāpat kā lielākā daļa IBM sniegto pakalpojumu, arī IBM Watson Studio ir AI balstīts rīks, ko izmanto plaša datu analīzei, mašīnmācībai, datu zinātnei un tā tālāk.
Tas palīdz organizācijām atvieglot datu analīzes procesu un rūpējas par pilnīgu darbplūsmu, sākot no datu apstrādes līdz izvietošanai. Tas ir viens no tirgū atzītākajiem datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīkiem.
Šeit ir dažas galvenās IBM Watson Studio funkcijas:
- Nodrošina atbalstu datu sagatavošanai, izpētei un modelēšanai dažu minūšu laikā, un viss process tiek automatizēts.
- Atbalsta vairākas Data Science valodas un rīkus, piemēram, Python 3 piezīmjdatorus, Jython skriptu, SPSS modelētāju un Data Refinery
- Kodētājiem un datu zinātniekiem tas piedāvāintegrācija ar R Studio, Scala, Python un tā tālāk.
- Izmanto SPSS Modeler, kas nodrošina vilkšanas un nomešanas funkcionalitāti datu izpētei un spēcīgu mašīnmācīšanās modeļu veidošanai.
Valde
Valde ir vispopulārākais tirgū izmantotais datu vizualizācijas rīks. Tas ļauj sadalīt neapstrādātus, neformatētus datus apstrādājamā un saprotamā formātā. Vizualizācijas, kas izveidotas, izmantojot Tableau, var viegli palīdzēt izprast atkarības starp prognozējošajiem mainīgajiem.
Lai gan tablo galvenokārt izmanto vizualizācijas nolūkos, tas var arī veikt datu analīzi un izpēti.
Šeit ir dažas Tableau iezīmes:
- To var izmantot, lai izveidotu savienojumu ar vairākiem datu avotiem, un tas var vizualizēt masveida datu kopas, lai atrastu korelācijas un modeļus.
- Funkcija Tableau Desktop ļauj jums izveidot pielāgotus pārskatus un informācijas paneļus, lai saņemtu atjauninājumus reāllaikā
- Tableau nodrošina arī pārrobežu datu bāzes pievienošanās funkcionalitāti, kas ļauj jums izveidot aprēķinātus laukus un pievienoties tabulām, tas palīdz atrisināt sarežģītus ar datiem pamatotusproblēmas.
- Intuitīvs rīks, kas izmanto vilkšanas un nomešanas funkciju, lai gūtu noderīgu ieskatu no datiem un veiktu datu analīzi
Trifacta
Trifacta ir uzņēmuma datu apstrādes platforma jūsu biznesa vajadzību apmierināšanai. Datu vērtības noteikšanas atslēga ir izpratne par to, kas tieši ir jūsu datos un kā tas noderēs dažādiem analītiskiem pētījumiem. Trifacta tiek uzskatīts par labāko rīku datu apstrādei, tīrīšanai un analīzei.
Šeit ir dažas Trifacta funkcijas:
- Savienojas ar vairākiem datu avotiem neatkarīgi no datu atrašanās vietas
- Nodrošina interaktīvu GUI datu izpratnei, lai ne tikai iegūtu vissvarīgākos datus, bet arī noņemtu nevajadzīgos vai liekos mainīgos.
- Nodrošina vizuālu vadību, mašīnmācīšanās darbplūsmas un atgriezenisko saiti, kas palīdzēs novērtēt datus un veikt nepieciešamo datu pārveidošanu.
- Nepārtraukti uzraugadatu neatbilstība un tiek noņemtas nulles vērtības vai trūkstošās vērtības, un tiek nodrošināta datu normalizēšana, lai izvairītos no jebkādas novirzes izvadē.
KNIME
KNIME ir atvērtā koda datu analīzes platforma, kuras mērķis ir no sākuma izveidot datu zinātnes un mašīnmācīšanās lietojumprogrammas. Datu zinātnes lietojumprogrammu veidošana ietver virkni uzdevumu, kurus labi pārvalda šis pilnībā automatizētais rīks. Tas nodrošina ļoti interaktīvu un intuitīvu GUI, kas ļauj viegli izprast visu Data Science metodoloģiju.
Šeit ir dažas KNIME funkcijas:
- To var izmantot, lai izveidotu pilnas datu zinātnes darbplūsmas bez jebkādas kodēšanas, jums vienkārši ir jāvelk un nometiet moduļus.
- Nodrošina atbalstu dažādu domēnu iegulšanas rīkiem, ieskaitot skriptu izveidi R, Python, kā arī nodrošina API integrēšanai ar Apache Hadoop.
- Savietojams ar dažādiem datu iegūšanas formātiem, tostarp vienkāršiem teksta formātiem, piemēram, CSV, PDF, XLS, JSON, un nestrukturētiem datu formātiem, ieskaitot attēlus, GIF utt.
- Nodrošina pilnvērtīgu atbalstu datu izspiešanas, funkciju izvēles, normalizācijas, datu modelēšanas, modeļu novērtēšanas veikšanai un pat ļauj izveidot interaktīvas vizualizācijas.
Tagad, kad jūs zināt galvenos datu zinātnes un mašīnmācīšanās rīkus, kas nav programmētāji, esmu pārliecināts, ka vēlaties uzzināt vairāk. Šeit ir daži emuāri, kas palīdzēs jums sākt darbu ar Data Science:
Ja vēlaties iestāties pilnīgā mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās kursā, Edureka piedāvā īpaši kuratoru kas ļaus jums pārzināt tādas metodes kā uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un dabiskās valodas apstrāde. Tas ietver apmācību par jaunākajiem sasniegumiem un tehniskajām pieejām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, piemēram, padziļināta mācīšanās, grafiskie modeļi un mācīšanās pastiprināšana.