S nepretržitým generovaním údajov je potreba a Data Science sa exponenciálne zvýšila. Tento dopyt pritiahol veľa odborníkov, ktorí nie sú IT, do oblasti Data Science. Tento blog venovaný údajovej vede a strojovému učeniu pre neprogramátorov je špeciálne určený osobám, ktoré nie sú profesionálmi v oblasti IT, a ktorí sa snažia urobiť kariéru v oblasti dátovej vedy a strojového učenia bez skúseností s prácou na programovacích jazykoch.
Ak chcete získať podrobné informácie o umelej inteligencii a strojovom učení, môžete sa zaregistrovať naživo od spoločnosti Edureka s nepretržitou podporou a doživotným prístupom.
Tu je zoznam tém, ktoré budú v tomto blogu:
- Úvod do dátovej vedy a strojového učenia
- Data Science vs Machine Learning
- Nástroje pre dátovú vedu a strojové učenie pre neprogramátorov
Úvod do dátovej vedy a strojového učenia
Dátová veda a strojové učenie pritiahli profesionálov zo všetkých prostredí. Dôvodom tohto dopytu je skutočnosť, že v súčasnosti všetko okolo nás beží na dátach.
Dáta sú kľúčom k rastu firiem, riešeniu zložitých problémov v reálnom svete a vytváraniu efektívnych modelov, ktoré pomôžu pri analýze rizík, predpovedaní predaja atď. Data Science and Machine Learning je kľúčom k hľadaniu riešení a poznatkov z dát.
Skôr ako pôjdeme ďalej si ujasnime jednu vec. Dátová veda a strojové učenie nie sú to isté. Ľudia majú tendenciu sa medzi týmito dvoma ľuďmi zamieňať. Aby sme objasnili veci, pochopme rozdiel:
Data Science vs Machine Learning
Data Science je zastrešujúci pojem pokrývajúci širokú škálu domén vrátane umelej inteligencie (AI), strojového učenia a hlbokého učenia.
Poďme si to rozdeliť:
Umela inteligencia: je a podmnožina Data Science ktorý umožňuje strojom simulovať správanie podobné človeku.
vzťah medzi Javou a Javascriptom
Strojové učenie: je a podoblasť umelej inteligencie ktorá poskytuje strojom schopnosť učiť sa automaticky a zlepšovať sa zo skúseností bez toho, aby boli na to výslovne naprogramované.
Hlboké učenie: Hlboké učenie je a súčasť strojového učenia ktorý využíva rôzne výpočtové opatrenia a algoritmy inšpirované štruktúrou a funkciou mozgu s názvom Artificial Neural Networks (ANN).
Preto sa Data Science točí okolo extrakcie poznatkov z dát. Používa na to množstvo rôznych technológií a metód z rôznych disciplín, ako sú Machine Learning, AI a Deep Learning. Tu je potrebné poznamenať, že dátová veda je veľmi rozsiahla oblasť a nespolieha sa výlučne na tieto techniky.
Teraz, keď už poznáte základné informácie, pochopme výhody používania nástrojov Data Science a ML.
Prečo používať Data Science a Machine Learning Tools?
Tu je zoznam dôvodov, ktoré vám pomôžu pochopiť výhody používania nástrojov Data Science:
- Na používanie nástrojov Data Science a Machine Learning Tools nepotrebujete programovacie schopnosti. To je obzvlášť výhodné pre profesionálov Non-It, ktorí nemajú skúsenosti s programovaním v jazykoch Python, R atď.
- Poskytujú veľmi interaktívne grafické používateľské rozhranie, ktoré sa veľmi ľahko používa a učí.
- Tieto nástroje poskytujú veľmi konštruktívny spôsob definovania celého pracovného toku Data Science a jeho implementácie bez obáv z akýchkoľvek chýb alebo chýb v kódovaní.
- Vzhľadom na to, že tieto nástroje nevyžadujú kódovanie, je rýchlejšie a jednoduchšie spracovávať údaje a vytvárať silné modely strojového učenia.
- Všetky procesy zapojené do pracovného toku sú automatizované a vyžadujú minimálny zásah človeka.
- Mnoho spoločností založených na dátach sa prispôsobilo nástrojom Data Science a často hľadajú profesionálov, ktorí sú schopní s týmito nástrojmi manipulovať a spravovať ich.
Teraz, keď viete, že výhody používania nástrojov Data Science a Machine Learning, pozrime sa na tie najlepšie nástroje, ktoré môže použiť ktorýkoľvek neprogramátor:
Nástroje pre dátovú vedu a strojové učenie
V tejto časti si ukážeme to najlepšie z nástrojov Data Science a Machine Learning pre neprogramátorov. Upozorňujeme, že tento zoznam nie je v žiadnom konkrétnom poradí.
Tu je zoznam Data Science and MachineVýukové nástroje, o ktorých sa diskutuje nižšie:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- IBM Watson Studio
- Doska
- Trifacta
- KNIME
RapidMiner
Nie je prekvapením, že sa RapidMiner dostal na tento zoznam. Jeden z najbežnejšie používaných nástrojov Data Science a Machine Learning, ktorý uprednostňujú nielen začiatočníci, ktorí nie sú dobre vybavení programátorskými schopnosťami, ale aj skúsení vedci v oblasti dát. RapidMiner je nástroj typu všetko v jednom, ktorý sa stará o celý pracovný tok Data Science, od spracovania údajov až po modelovanie a nasadenie údajov.
Ak pochádzate z netechnického prostredia, RapidMiner je pre vás jedným z najlepších nástrojov. Poskytuje silné grafické používateľské rozhranie, ktoré vyžaduje iba výpis dát, nevyžaduje sa žiadne kódovanie. Vytvára prediktívne modely a modely strojového učenia, ktoré používajú spletité algoritmy na dosiahnutie presných výstupov.
Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:
- Poskytuje výkonné vizuálne programovacie prostredie.
- Dodáva sa s integrovaným RapidMiner Radoop, ktorý vám umožní integráciu s Hadoop frameworkom pre dolovanie a analýzu dát.
- Podporuje akýkoľvek dátový formát avykonáva špičkovú prediktívnu analýzu odborným čistením údajov
- Používa programovacie konštrukcie, ktoré automatizujú úlohy na vysokej úrovni, ako je napríklad modelovanie údajov
DataRobot
DataRobot je automatizovaná platforma strojového učenia, ktorá vytvára presné prediktívne modely na vykonávanie rozsiahlej analýzy údajov. Je to jeden z najlepších nástrojov na dolovanie dát a extrakciu funkcií. Profesionáli s menšími skúsenosťami s programovaním používajú program DataRobot, pretože sa považuje za jeden z najjednoduchších nástrojov na analýzu údajov.
Rovnako ako RapidMiner, aj DataRobot je jediná platforma, ktorú je možné použiť na vytvorenie komplexného riešenia umelej inteligencie. Pri vytváraní riešení, ktoré možno použiť na modelovanie obchodných prípadov v reálnom svete, využíva osvedčené postupy.
Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:
- Automaticky identifikuje najdôležitejšie funkcie a na základe týchto funkcií zostaví model.
- Spustí údaje na rôznych modeloch strojového učenia a skontroluje, ktorý model poskytuje najpresnejší výsledok
- Extrémne rýchle pri stavaní, tréningu,a testovanie prediktívnych modelov, vykonávanie dolovania textu, škálovania údajov atď.
- Môže prevádzkovať rozsiahle projekty Data Science a začleniť metódy vyhodnocovania modelov, ako je ladenie parametrov atď.
BigML
BigML uľahčuje proces vývoja modelov strojového učenia a dátovej vedy poskytovaním ľahko dostupných konštrukcií, ktoré pomáhajú pri problémoch s klasifikáciou, regresiou a klastrovaním. Zahŕňa širokú škálu algoritmov strojového učenia a pomáha budovať silný model bez veľkého ľudského zásahu. To vám umožní zamerať sa na dôležité úlohy, ako je zlepšenie rozhodovania.
Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:
- Komplexný nástroj strojového učenia, ktorý podporuje najkomplexnejšie algoritmy strojového učenia, vrátane plnej podpory učenia pod dohľadom a bez dozoru, vrátane detekcie anomálií, dolovania asociácií atď.
- Poskytuje jednoduché webové rozhranie a API, ktoré je možné nastaviť za zlomok času potrebného pre tradičné systémy.
- Vytvára vizuálne interaktívneprediktívne modely, ktoré uľahčujú hľadanie korelácií medzi funkciami v dátach
- Obsahuje väzby a knižnice najpopulárnejších jazykov Data Science, ako sú Python, Java atď
MLBase
MLbase je nástroj s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý je jednou z najlepších platforiem používaných na vytváranie rozsiahlych projektov strojového učenia. Rieši problémy, ktorým čelí pri hosťovaní zložitých modelov, ktoré vyžadujú výpočty na vysokej úrovni.
MLBase používa tri hlavné komponenty:
- ML Optimizer: Hlavným účelom optimalizátora je automatizácia výstavby potrubia Machine Learning.
- MLI: MLI je API, ktoré je zamerané na vývoj algoritmov a vykonávanie extrakcie funkcií pre výpočty na vysokej úrovni
- MLlib: Je to vlastná knižnica strojového učenia Apache Spark, ktorú momentálne podporuje komunita Spark.
Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:
- Poskytuje jednoduché grafické používateľské rozhranie na vývoj modelov strojového učenia
- Učí sa a testuje údaje na rôznych učebných algoritmoch, aby zistil, ktorý model poskytuje najlepšiu presnosť
- Neprogramátori môžu ľahko škálovať Modely Data Science vďaka ľahkosti a jednoduchosti nástroja
- Môže škálovať veľké spletité projekty oveľa efektívnejšie ako akýkoľvek tradičný systém
Google Cloud AutoML
Cloud AutoML je platforma produktov strojového učenia, ktorá umožňuje odborníkom s obmedzenými skúsenosťami v oblasti Data Science trénovať špičkové modely špecifické pre ich obchodné potreby. Jedna z najlepších platforiem strojového učenia s viac ako 10 rokmi vyškolených konštrukcií Google Research, ktoré vám pomôžu zostaviť prediktívne modely, ktoré prekonajú všetky tradičné výpočtové modely.
Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:
- Profesionáli s minimálnymi odbornými znalosťami v oblasti ML môžu ľahko trénovať a vytvárať modely strojového učenia na vysokej úrovni špecifické pre ich obchodné potreby.
- Plnohodnotná integrácia s mnohými ďalšími službami Google Cloud, ktorá pomáha pri dolovaní a ukladaní dát.
- Generuje REST API zatiaľ čo predpovedá výstup
- Poskytuje jednoduché grafické používateľské rozhranie na vytváranie vlastných modelov ML, ktoré je možné trénovať, testovať, vylepšovať a nasadzovať prostredníctvom rovnakej platformy.
Auto-WEKA
Auto-WEKA je nástroj založený na otvorenom grafickom používateľskom rozhraní, ktorý je ideálny pre začiatočníkov, pretože poskytuje veľmi intuitívne rozhranie na vykonávanie všetkých úloh súvisiacich s dátovou vedou.
Podporuje automatizované spracovanie údajov, algoritmy výučby EDA, supervizované a nekontrolované. Tento nástroj je ideálny pre nováčikov, ktorí práve začínajú s Data Science a Machine Learning. Má komunitu vývojárov, ktorí boli natoľko láskaví, že mohli publikovať návody a výskumné práce o používaní tohto nástroja.
Tu je niekoľko funkcií nástroja:
- WEKA poskytuje širokú škálu algoritmov strojového učenia pre klasifikáciu, regresiu, klastrovanie, detekciu anomálií, dolovanie asociácií, dolovanie dát atď.
- Poskytuje interaktívne grafické rozhranie na vykonávanie úloh ťažby údajov, analýzy údajov atď.
- Umožňuje vývojárom testovať svoje modely na rôznorodej skupine možných testovacích prípadov a pomáha pri poskytovaní modelu, ktorý poskytuje najpresnejší výstup.
- Dodáva sa tiež s jednoduchým, ale intuitívnym rozhraním CLI (Command Line Interface) na vykonávanie základných príkazov.
IBM Watson Studio
Všetci sme si vedomí toho, ako veľmi spoločnosť IBM prispela do sveta poháňaného umelou inteligenciou. Rovnako ako väčšina služieb poskytovaných IBM, aj IBM Watson Studio je nástroj založený na umelej inteligencii používaný na rozsiahlu analýzu údajov, strojové učenie, dátovú vedu atď.
Pomáha organizáciám uľahčiť proces analýzy údajov a stará sa o komplexný pracovný tok od spracovania údajov po nasadenie. Je to jeden z najuznávanejších nástrojov pre Data Science a Machine Learning na trhu.
Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti produktu IBM Watson Studio:
- Poskytuje podporu pri príprave, skúmaní a modelovaní údajov v rozpätí niekoľkých minút a celý proces je automatizovaný.
- Podporuje viac jazykov a nástrojov Data Science, ako sú notebooky Python 3, skriptovanie Jython, SPSS Modeler a Data Refinery
- Pre programátorov a vedcov v oblasti dát ponúkaintegrácia s R Studio, Scala, Python a tak ďalej.
- Používa SPSS Modeler, ktorý poskytuje funkciu drag-and-drop na skúmanie údajov a vytváranie silných modelov strojového učenia.
Doska
Doska je najpopulárnejší nástroj na vizualizáciu údajov používaný na trhu. Umožňuje vám rozdeliť nespracované, neformátované údaje do spracovateľného a zrozumiteľného formátu. Vizualizácie vytvorené pomocou Tableau vám môžu ľahko pomôcť porozumieť závislostiam medzi premennými prediktorov.
Aj keď sa Tableau používa hlavne na vizualizačné účely, môže tiež vykonávať analýzu a prieskum údajov.
Tu je niekoľko funkcií Tableau:
- Môže sa použiť na pripojenie k viacerým zdrojom údajov a na vizualizáciu masívnych súborov údajov s cieľom nájsť korelácie a vzory.
- Funkcia Tableau Desktop vám umožňuje vytvárať prispôsobené správy a informačné panely, aby ste získali aktualizácie v reálnom čase
- Tableau tiež poskytuje funkciu spojenia medzi databázami, ktorá vám umožňuje vytvárať vypočítané polia a spájať tabuľky, čo pomáha pri riešení komplexných údajov riadenýchproblémy.
- Intuitívny nástroj, ktorý využíva funkciu drag-and-drop na odvodenie užitočných poznatkov z údajov a vykonanie analýzy údajov
Trifacta
Trifacta je platforma na zhromažďovanie podnikových údajov, ktorá uspokojí vaše obchodné potreby. Kľúčom k identifikácii hodnoty údajov je presné pochopenie toho, čo je vo vašich údajoch a ako to bude užitočné pre rôzne analytické prieskumy. Trifacta sa považuje za najlepší nástroj na vykonávanie hádania, čistenia a analýzy údajov.
Tu je niekoľko funkcií Trifacty:
- Pripojí sa k viacerým zdrojom údajov bez ohľadu na to, kde sa údaje nachádzajú
- Poskytuje interaktívne grafické užívateľské rozhranie na pochopenie údajov, ktoré umožňujú nielen odvodenie najdôležitejších údajov, ale aj odstránenie nepotrebných alebo nadbytočných premenných.
- Poskytuje vizuálne vedenie, pracovné toky strojového učenia a spätnú väzbu, ktorá vás prevedie pri hodnotení údajov a vykonaní potrebnej transformácie údajov.
- Priebežne sledujenekonzistencie v údajoch a odstráni nulové alebo chýbajúce hodnoty a zaistí, aby sa vykonala normalizácia údajov, aby sa predišlo akýmkoľvek predsudkom vo výstupe.
KNIME
KNIME je open-source platforma pre analýzu údajov zameranú na vytváranie aplikácií Data Science a Machine Learning po vybalení z krabice. Budovanie aplikácií Data Science zahŕňa sériu úloh, ktoré tento plne automatizovaný nástroj dobre spravuje. Poskytuje veľmi interaktívne a intuitívne grafické používateľské rozhranie, ktoré uľahčuje pochopenie celej metodológie Data Science.
Tu je niekoľko funkcií KNIME:
konečne a finalizovať v jave
- Môže sa použiť na vytváranie komplexných pracovných postupov Data Science bez akéhokoľvek kódovania, stačí len moduly presunúť a pustiť.
- Poskytuje podporu na vkladanie nástrojov z rôznych domén, vrátane skriptovania v prostredí R, Python, a tiež poskytuje API na integráciu s Apache Hadoop.
- Kompatibilné s rôznymi formátmi získavania údajov vrátane jednoduchých textových formátov, ako sú CSV, PDF, XLS, JSON a neštruktúrované formáty údajov vrátane obrázkov, súborov GIF atď.
- Poskytuje plnohodnotnú podporu pre vykonávanie hádaniek dát, výber funkcií, normalizáciu, modelovanie dát, hodnotenie modelov a dokonca vám umožňuje vytvárať interaktívne vizualizácie.
Teraz, keď poznáte špičkové nástroje pre dátovú vedu a strojové učenie pre neprogramátorov, som si istý, že by ste sa chceli dozvedieť viac. Tu je niekoľko blogov, ktoré vám pomôžu začať s Data Science:
Ak sa chcete prihlásiť na úplný kurz umelej inteligencie a strojového učenia, má Edureka špeciálne kurátora vďaka čomu ovládate techniky, ako je supervidované učenie, nekontrolované učenie a spracovanie prirodzeného jazyka. Zahŕňa školenie o najnovších pokrokoch a technických prístupoch v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, ako sú napríklad Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.