Az adatok folyamatos generálásával az igény és Adattudomány ugrásszerűen megnőtt. Ez az igény sok nem informatikai szakembert vonzott az adattudomány területére. Ez az adattudományról és gépi tanulásról a nem programozóknak szóló blog kifejezetten nem informatikai szakemberek számára készült, akik az adattudományban és a gépi tanulásban próbálnak karriert csinálni anélkül, hogy a programozási nyelveken dolgoznának.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás mélyreható ismereteinek megszerzéséhez regisztrálhat élőben Edureka 24/7 támogatással és élethosszig tartó hozzáféréssel.
Íme egy lista azokról a témákról, amelyekre sor kerül ez a blog foglalkozik:
- Bevezetés az adattudományba és a gépi tanulásba
- Adattudomány vs gépi tanulás
- Adattudomány és gépi tanulási eszközök nem programozók számára
Bevezetés az adattudományba és a gépi tanulásba
Az adattudomány és a gépi tanulás minden háttérből vonzott szakembereket. Ennek az igénynek az oka, hogy jelenleg körülöttünk minden adatra fut.
Az adatok kulcsfontosságúak a vállalkozások növekedéséhez, az összetett valós problémák megoldásához és hatékony modellek felépítéséhez, amelyek segítenek a kockázatelemzésben, az értékesítés előrejelzésében és így tovább. Az adattudomány és a gépi tanulás a kulcs az adatokból származó megoldások és betekintések megtalálásához.
Mielőtt bármire mennénk tovább tegyünk egy dolgot egyértelművé. Az adattudomány és a gépi tanulás nem azonos. Az emberek gyakran összezavarodnak a kettő között. A dolgok tisztázása érdekében értsük meg a különbséget:
Adattudomány vs gépi tanulás
Adattudomány egy olyan ernyőfogalom, amely számos területet lefed, beleértve a mesterséges intelligenciát (AI), a gépi tanulást és a mély tanulást.
Bontjuk le:
Mesterséges intelligencia: egy az adattudomány részhalmaza amely lehetővé teszi a gépek számára az emberhez hasonló viselkedés szimulálását.
hogyan lehet visszafordítani a karakterláncokat a pythonban
Gépi tanulás: egy a Mesterséges Intelligencia részterülete amely lehetővé teszi a gépek számára az automatikus tanulást és a tapasztalatból történő javulást anélkül, hogy erre kifejezetten be lenne programozva.
Mély tanulás: Mély tanulás egy a gépi tanulás része amely különféle számítási méréseket és algoritmusokat használ, amelyeket az agy szerkezete és működése inspirált, az úgynevezett Mesterséges Ideghálózatok (ANN).
Ezért a Data Science az adatokból való betekintés körül forog. Ehhez számos különféle technológiát és módszert alkalmaz különböző tudományterületekről, mint például a gépi tanulás, az AI és a mély tanulás. Itt érdemes megjegyezni, hogy az Adattudomány nagyon széles terület, és nem kizárólag ezekre a technikákra támaszkodik.
Most, hogy ismeri az alapokat, értsük meg a Data Science és az ML eszközök használatának előnyeit.
Miért érdemes használni az adattudományt és a gépi tanulási eszközöket?
Az alábbiakban felsoroljuk azokat az okokat, amelyek segítenek megérteni a Data Science eszközök használatának előnyeit:
- Az adattudomány és a gépi tanulási eszközök használatához nincs szükség programozási ismeretekre. Ez különösen előnyös a Non-It szakemberek számára, akiknek nincs tapasztalatuk a Python, R stb. Programozásában.
- Nagyon interaktív grafikus felhasználói felületet nyújtanak, amelyet nagyon könnyű használni és megtanulni.
- Ezek az eszközök nagyon konstruktív módon biztosítják a teljes Data Science munkafolyamat meghatározását és megvalósítását anélkül, hogy aggódnának a kódolási hibák vagy hibák miatt.
- Tekintettel arra, hogy ezekhez az eszközökhöz nincs szükség kódolásra, gyorsabb és egyszerűbb az adatok feldolgozása és erős gépi tanulási modellek felépítése.
- A munkafolyamatban résztvevő összes folyamat automatizált és minimális emberi beavatkozást igényel.
- Sok adatközpontú vállalat alkalmazkodott a Data Science eszközökhöz, és gyakran keres szakembereket, akik képesek kezelni és kezelni ezeket az eszközöket.
Most, hogy ismeri a az adattudományi és gépi tanulási eszközök használatának előnyei, vessünk egy pillantást azokra a legfontosabb eszközökre, amelyeket minden nem programozó használhat:
Adattudomány és gépi tanulási eszközök
Ebben a szakaszban a nem programozóknak szánt Data Science és Machine Learning eszközök legjobbjait tárgyaljuk. Felhívjuk figyelmét, hogy ez a lista nincs külön sorrendben.
Itt található az adattudomány és a gép listájaAz alábbiakban tárgyalt taneszközök:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- IBM Watson Studio
- Tábla
- Trifacta
- BÉKE
RapidMiner
Nem meglepő, hogy a RapidMiner felkerült erre a listára. Az egyik legszélesebb körben használt adattudományi és gépi tanulási eszköz, amelyet nemcsak a kezdők, akik nem rendelkeznek megfelelően programozási képességekkel, hanem a tapasztalt adatkutatók is. A RapidMiner egy az egyben eszköz, amely gondoskodik a teljes Data Science munkafolyamatról, az adatfeldolgozástól az adatmodellezésig és a telepítésig.
Ha nem technikai háttérrel rendelkezik, a RapidMiner az egyik legjobb eszköz az Ön számára. Erős GUI-t biztosít, amely csak az adatok kiíratását igényli, nincs szükség kódolásra. Prediktív modelleket és gépi tanulási modelleket épít, amelyek összekapcsolt algoritmusokat használnak a pontos kimenetek eléréséhez.
Íme néhány fő jellemzője:
- Erőteljes vizuális programozási környezetet biztosít.
- Beépített RapidMiner Radoop programmal rendelkezik, amely lehetővé teszi az integrációt a Hadoop keretrendszerrel az adatbányászat és az elemzés céljából.
- Támogat bármilyen adatformátumot éscsúcsminőségű prediktív elemzést végez az adatok szakszerű tisztításával
- Olyan programozási konstrukciókat használ, amelyek automatizálják a magas szintű feladatokat, például az adatmodellezést
DataRobot
A DataRobot egy automatizált gépi tanulási platform, amely pontos prediktív modelleket épít ki az átfogó adatelemzés elvégzésére. Ez az egyik legjobb eszköz az adatbányászathoz és a funkciók kinyeréséhez. A kevesebb programozási tapasztalattal rendelkező szakemberek azért veszik igénybe a DataRobot programot, mert azt az adatelemzés egyik legegyszerűbb eszközének tartják.
A RapidMinerhez hasonlóan a DataRobot is egyetlen platform, amely felhasználható a végpontok közötti AI megoldás felépítésére. A bevált gyakorlatokat használja a valós üzleti esetek modellezésére használható megoldások létrehozásában.
Íme néhány fő jellemzője:
- Automatikusan azonosítja a legjelentősebb szolgáltatásokat, és modellt épít ezekre a tulajdonságokra.
- Futtatja az adatokat különböző gépi tanulási modelleken annak ellenőrzésére, hogy melyik modell adja a legpontosabb eredményt
- Rendkívül gyors az építkezés, a képzés,és prediktív modellek tesztelése, szövegbányászat, adatméretezés stb.
- Nagyszabású Data Science projekteket futtathat, és beépíthet modellértékelési módszereket, például a paraméterek hangolását és így tovább.
BigML
A BigML megkönnyíti a gépi tanulás és az adattudomány modelljeinek fejlesztését azáltal, hogy könnyen elérhető konstrukciókat kínál, amelyek segítenek az osztályozásban, a regresszióban és a klaszterezésben. A Gépi tanulás algoritmusainak széles skáláját tartalmazza, és segít egy erős modell felépítésében sok emberi beavatkozás nélkül, ezáltal olyan fontos feladatokra koncentrálhat, mint például a döntéshozatal javítása.
Íme néhány fő jellemzője:
- Átfogó gépi tanulási eszköz, amely a legösszetettebb gépi tanulási algoritmusokat támogatja, beleértve a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás teljes támogatását, beleértve az anomáliák felderítését, az asszociációs bányászatot és így tovább.
- Egyszerű webes felületet és API-kat biztosít, amelyek a hagyományos rendszerek számára szükséges idő töredéke alatt beállíthatók.
- Vizuálisan interaktívprediktív modellek, amelyek megkönnyítik az összefüggések megtalálását az adatok jellemzői között
- A legnépszerűbb Data Science nyelvek - például Python, Java stb. - kötéseit és könyvtárait tartalmazza
MLBase
Az MLbase egy nyílt forráskódú eszköz, amely az egyik legjobb platform, amelyet nagyszabású gépi tanulási projektek létrehozására használnak. Megoldja azokat a problémákat, amelyekkel a magas szintű számítást igénylő komplex modellek tárolása folyik.
Az MLBase három fő összetevőt használ:
- ML Optimizer: Az optimalizáló fő célja a Machine Learning csővezeték építésének automatizálása.
- MLI: Az MLI egy API, amely az algoritmusok fejlesztésére és a jellemzők kibontásának végrehajtására összpontosít magas szintű számításokhoz
- MLlib: Az Apache Spark saját Machine Learning könyvtárát támogatja jelenleg a Spark közösség.
Íme néhány fő jellemzője:
- Egyszerű GUI-t biztosít a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez
- Megtanulja és teszteli az adatokat különböző tanulási algoritmusokon, hogy megtudja, melyik modell adja a legjobb pontosságot
- A nem programozók könnyen méretezhetnek Data Science modellek az eszköz egyszerűsége és egyszerűsége miatt
- Sokkal hatékonyabban képes méretezni a nagy, összevont projekteket, mint bármely hagyományos rendszer
Google Cloud AutoML
A Cloud AutoML a gépi tanulási termékek platformja, amely lehetővé teszi az adattudományban korlátozott tapasztalattal rendelkező szakemberek számára, hogy üzleti igényeiknek megfelelő csúcskategóriás modelleket képezzenek. Az egyik legjobb gépi tanulási platform, több mint 10 éves képzett Google Research konstrukciókkal, amelyek segítenek prediktív modellek felépítésében, amelyek minden hagyományos számítási modellt felülmúlnak.
Íme néhány fő jellemzője:
- Az ML területén minimális szakértelemmel rendelkező szakemberek könnyen képezhetnek és felépíthetnek üzleti igényeiknek megfelelő magas szintű gépi tanulási modelleket.
- Teljes értékű integráció számos más Google Cloud szolgáltatással, amely segíti az adatbányászatot és az adattárolást.
- Generál REST API-t miközben előrejelzéseket tett a kimenettel kapcsolatban
- Egyszerű grafikus felhasználói felületet biztosít egyedi ML modellek készítéséhez, amelyek ugyanabban a platformon keresztül betaníthatók, tesztelhetők, javíthatók és telepíthetők.
Auto-WEKA
Az Auto-WEKA egy nyílt forráskódú GUI alapú eszköz, amely ideális a kezdők számára, mivel nagyon intuitív felületet biztosít az összes Data Science-hez kapcsolódó feladat végrehajtásához.
Támogatja az automatizált adatfeldolgozást, az EDA-t, a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulási algoritmusokat. Ez az eszköz tökéletes azoknak a kezdőknek, akik még csak most kezdik az adattudományt és a gépi tanulást. Fejlesztői közössége van, akik szívesen adtak ki oktatóanyagokat és kutatási cikkeket az eszköz használatáról.
Íme az eszköz néhány jellemzője:
- A WEKA a Machine Learning algoritmusok hatalmas skáláját kínálja osztályozáshoz, regresszióhoz, klaszterezéshez, rendellenességek felderítéséhez, asszociációs bányászathoz, adatbányászathoz és így tovább.
- Interaktív grafikus felületet biztosít adatbányászati feladatok, adatelemzés és így tovább.
- Lehetővé teszi a fejlesztők számára kipróbálni modelljeiket a lehetséges tesztesetek változatos halmazán, és segít a legpontosabb kimenetet biztosító modell elkészítésében.
- Ez egy egyszerű, ugyanakkor intuitív CLI-t (Command Line Interface) is tartalmaz az alapvető parancsok futtatásához.
IBM Watson Studio
Mindannyian tisztában vagyunk azzal, hogy az IBM mennyit járult hozzá a mesterséges intelligencia által vezérelt világhoz. Az IBM által nyújtott legtöbb szolgáltatáshoz hasonlóan az IBM Watson Studio egy mesterséges intelligencia-alapú eszköz, amelyet kiterjedt adatelemzéshez, gépi tanuláshoz, adattudományhoz és így tovább használnak.
Segíti a szervezeteket az adatelemzés folyamatának megkönnyítésében, és gondoskodik a végpontok közötti munkafolyamatról, az adatfeldolgozástól a telepítésig. Ez az egyik legismertebb eszköz az adattudomány és a gépi tanulás számára a piacon.
Íme az IBM Watson Studio néhány főbb jellemzője:
- Támogatást nyújt az adatok előkészítéséhez, feltárásához és modellezéséhez néhány percen belül, és a teljes folyamat automatizált.
- Több Data Science nyelvet és eszközt támogat, mint például a Python 3 notebookok, a Jython szkriptek, az SPSS modellező és az adatfinomító
- Kódolóknak és adatkutatóknak kínálintegráció az R Studio, a Scala, a Python és így tovább.
- Az SPSS modellezőt használja, amely a fogd és vidd funkciót biztosítja az adatok feltárásához és az erős Machine Learning modellek felépítéséhez.
Tábla
Tábla a legnépszerűbb adatmegjelenítési eszköz, amelyet a piacon használnak. Ez lehetővé teszi a nyers, formázatlan adatok feldolgozható és érthető formátumra bontását. A Tableau használatával létrehozott vizualizációk könnyen segíthetnek megérteni a prediktor változók közötti függőségeket.
Bár a Tableau-t főként vizualizációs célokra használják, képes adatok elemzésére és feltárására is.
Íme a Tableau néhány jellemzője:
java util logging logger példa
- Használható több adatforráshoz való kapcsolódáshoz, és masszív adatkészleteket képes vizualizálni, hogy megtalálják az összefüggéseket és mintákat.
- A Tableau Desktop funkció lehetővé teszi testreszabott jelentések és irányítópultok létrehozását a valós idejű frissítések megszerzéséhez
- A Tableau emellett adatbázis-összekapcsolási funkciókat is kínál, amelyek lehetővé teszik számított mezők létrehozását és táblák összekapcsolását, ez segít az összetett adatközpontú megoldásokbanproblémák.
- Egy intuitív eszköz, amely a fogd és vidd funkcióval hasznos betekintést nyer az adatokból és elvégzi az adatok elemzését
Trifacta
A Trifacta egy vállalati adatkezelő platform az üzleti igények kielégítésére. Az adatok értékének meghatározásához kulcsfontosságú annak megértése, hogy pontosan mi van az adataiban, és hogyan lesz hasznos a különféle analitikai feltárásokhoz. A Trifacta tekinthető a legjobb eszköznek az adatkezelés, a tisztítás és az elemzés elvégzésére.
Íme a Trifacta néhány jellemzője:
- Több adatforráshoz kapcsolódik, függetlenül az adatok helyétől
- Interaktív grafikus felhasználói felületet biztosít az adatok megértéséhez, hogy ne csak a legjelentősebb adatokat nyerjék le, hanem a felesleges vagy felesleges változókat is eltávolítsák.
- Vizuális útmutatást, gépi tanulási munkafolyamatokat és visszajelzéseket nyújt, amelyek segítenek az adatok felmérésében és a szükséges adatátalakítás végrehajtásában.
- Folyamatosan figyeliaz adatok következetlenségei, és eltávolít minden null értéket vagy hiányzó értéket, és gondoskodik az adatok normalizálásáról, hogy elkerülhető legyen a kimenet torzításai.
BÉKE
A KNIME egy nyílt forráskódú adatelemző platform, amelynek célja a dobozból történő Data Science és Machine Learning alkalmazások létrehozása. A Data Science alkalmazások kiépítése számos feladatot tartalmaz, amelyeket ez a teljesen automatizált eszköz jól kezel. Nagyon interaktív és intuitív grafikus felhasználói felületet nyújt, amely megkönnyíti a teljes Data Science módszertan megértését.
Íme a KNIME néhány jellemzője:
- Használható end-to-end Data Science munkafolyamatok készítésére kódolás nélkül, csak húzni kell a modulokat.
- Támogatást nyújt a különböző tartományokba beágyazott eszközök beillesztéséhez, ideértve a parancsfájlok készítését az R, a Pythonban, és API-kat is biztosít az Apache Hadoop-hoz való integrációhoz.
- Kompatibilis a különféle adatforrási formátumokkal, beleértve az egyszerű szöveges formátumokat, például a CSV, a PDF, az XLS, a JSON, és a strukturálatlan adatformátumokat, beleértve a képeket, a GIF-eket stb.
- Teljes értékű támogatást nyújt az adatforgatás, a funkciók kiválasztásának, a normalizálásnak, az adatmodellezésnek, a modell kiértékelésének, és még interaktív vizualizációk létrehozását is lehetővé teszi.
Most, hogy ismeri a nem programozók számára az adattudomány és a gépi tanulás legfontosabb eszközeit, biztos vagyok benne, hogy kíváncsi további információkra. Íme néhány blog, amelyek segítenek a Data Science használatának megkezdésében:
Ha be akar jelentkezni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás teljes tanfolyamára, az Edureka speciálisan kurátora van amellyel jártas lesz az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, mint például a mély tanulás, a grafikus modellek és a megerősítő tanulás.