Наука о данных и машинное обучение для непрограммистов

При непрерывном генерировании данных потребность в и Data Science выросло в геометрической прогрессии. Этот спрос привлек множество не ИТ-специалистов в сферу науки о данных. Этот блог о данных и машинном обучении для непрограммистов специально предназначен для профессионалов, не связанных с ИТ, которые пытаются сделать карьеру в области науки о данных и машинного обучения, не имея опыта работы с языками программирования.

Чтобы получить более глубокие знания об искусственном интеллекте и машинном обучении, вы можете зарегистрироваться в прямом эфире от Edureka с поддержкой 24/7 и пожизненным доступом.

Вот список тем, которые будут освещены в этом блоге:

1. Введение в науку о данных и машинное обучение
2. Наука о данных против машинного обучения
3. Инструменты для анализа данных и машинного обучения для непрограммистов

Введение в науку о данных и машинное обучение

Наука о данных и машинное обучение привлекли профессионалов из всех слоев общества. Причина этого спроса заключается в том, что в настоящее время все вокруг нас работает на данных.

Данные - это ключ к развитию бизнеса, решению сложных реальных проблем и построению эффективных моделей, которые помогут в анализе рисков, прогнозировании продаж и т. Д. Наука о данных и машинное обучение - ключ к поиску решений и анализу данных.

Прежде чем мы пойдем далее, давайте проясним одну вещь. Наука о данных и машинное обучение - это не одно и то же. Люди часто путают эти два понятия. Чтобы прояснить ситуацию, давайте поймем разницу:

Наука о данных против машинного обучения

Data Science - это общий термин, охватывающий широкий спектр областей, включая искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и глубокое обучение.

Давайте разберемся:

Искусственный интеллект: это подмножество науки о данных что позволяет машинам имитировать человеческое поведение.

сгенерировать случайную строку java

Машинное обучение: это Подраздел Искусственный интеллект который дает машинам возможность учиться автоматически и совершенствоваться на основе опыта, не будучи явно запрограммированным на это.

Глубокое обучение: Глубокое обучение это часть машинного обучения который использует различные вычислительные методы и алгоритмы, основанные на структуре и функциях мозга, называемые искусственными нейронными сетями (ИНС).

Поэтому наука о данных вращается вокруг извлечения информации из данных. Для этого он использует ряд различных технологий и методов из разных дисциплин, таких как машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение. Здесь следует отметить, что наука о данных - очень обширная область, и она не полагается исключительно на эти методы.

Теперь, когда вы знаете основы, давайте разберемся в преимуществах использования инструментов Data Science и ML.

Зачем использовать инструменты для анализа данных и машинного обучения?

Вот список причин, которые помогут вам понять преимущества использования инструментов Data Science:

• Для использования инструментов анализа данных и машинного обучения не требуются навыки программирования. Это особенно выгодно для профессионалов, не связанных с ИТ, которые не имеют опыта программирования на Python, R и т. Д.
• Они предоставляют очень интерактивный графический интерфейс, который очень прост в использовании и изучении.
• Эти инструменты обеспечивают очень конструктивный способ определения всего рабочего процесса Data Science и его реализации, не беспокоясь о каких-либо ошибках или ошибках кодирования.

• Учитывая тот факт, что эти инструменты не требуют программирования, обрабатывать данные и создавать надежные модели машинного обучения проще и быстрее.
• Все процессы, участвующие в рабочем процессе, автоматизированы и требуют минимального вмешательства человека.
• Многие компании, работающие с данными, адаптировались к инструментам Data Science и часто ищут профессионалов, способных работать с такими инструментами и управлять ими.

Теперь, когда вы знаете Преимущества использования инструментов Data Science и Machine Learning, давайте рассмотрим основные инструменты, которые может использовать любой непрограммист:

Инструменты для анализа данных и машинного обучения

В этом разделе мы обсудим лучшие инструменты Data Science и Machine Learning для непрограммистов. Обратите внимание, что в этом списке нет определенного порядка.

Вот список Data Science и MachineИнструменты обучения, которые обсуждаются ниже:

1. RapidMiner
2. DataRobot
3. BigML
4. MLBase
5. Google Cloud AutoML
6. Авто-ВЕКА
7. IBM Watson Studio
8. Доска
9. Trifacta
10. KNIME

RapidMiner

Неудивительно, что RapidMiner попал в этот список. Один из наиболее широко используемых инструментов Data Science и Machine Learning, который предпочитают не только новички, не обладающие хорошими навыками программирования, но и опытные специалисты по данным. RapidMiner - это универсальный инструмент, который заботится обо всем рабочем процессе Data Science, от обработки данных до моделирования и развертывания.

Если у вас нетехнический опыт, RapidMiner - один из лучших инструментов для вас. Он предоставляет мощный графический интерфейс, который требует только сброса данных, кодирования не требуется. Он строит прогнозные модели и модели машинного обучения, которые используют запутанные алгоритмы для достижения точных результатов.

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Предоставляет мощную среду визуального программирования.
• Поставляется со встроенным RapidMiner Radoop, который позволяет интегрироваться со средой Hadoop для интеллектуального анализа и анализа данных.
• Он поддерживает любой формат данных ивыполняет первоклассную предиктивную аналитику, профессионально очищая данные
• Использует программные конструкции, автоматизирующие высокоуровневые задачи, такие как моделирование данных.

DataRobot

DataRobot - это автоматизированная платформа машинного обучения, которая строит точные прогнозные модели для выполнения обширного анализа данных. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных и извлечения функций. Профессионалы с меньшим опытом программирования выбирают DataRobot, поскольку он считается одним из самых простых инструментов для анализа данных.

Как и RapidMiner, DataRobot также представляет собой единую платформу, которую можно использовать для создания комплексного решения AI. Он использует передовой опыт в создании решений, которые можно использовать для моделирования реальных бизнес-кейсов.

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Автоматически определяет наиболее важные функции и строит модель на их основе.
• Запускает данные по различным моделям машинного обучения, чтобы проверить, какая модель обеспечивает наиболее точный результат.
• Чрезвычайно быстро строится, тренируется,и тестирование прогнозных моделей, выполнение интеллектуального анализа текста, масштабирование данных и так далее.
• Может запускать крупномасштабные проекты в области науки о данных и включать такие методы оценки моделей, как настройка параметров и т. Д.

BigML

BigML упрощает процесс разработки моделей машинного обучения и анализа данных, предоставляя легкодоступные конструкции, которые помогают решать задачи классификации, регрессии и кластеризации. Он включает в себя широкий спектр алгоритмов машинного обучения и помогает построить сильную модель без особого вмешательства человека, что позволяет вам сосредоточиться на важных задачах, таких как улучшение процесса принятия решений.

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Комплексный инструмент машинного обучения, который поддерживает самые сложные алгоритмы машинного обучения, включая полную поддержку контролируемого и неконтролируемого обучения, включая обнаружение аномалий, поиск ассоциаций и т. Д.
• Предоставляет простой веб-интерфейс и API-интерфейсы, которые можно настроить за долю времени, которое требуется для традиционных систем.
• Создает визуально интерактивныйпрогнозные модели, которые позволяют легко находить корреляции между функциями в данных
• Включает привязки и библиотеки самых популярных языков Data Science, таких как Python, Java и т. Д.

MLBase

MLbase - это инструмент с открытым исходным кодом, который является одной из лучших платформ, используемых для создания крупномасштабных проектов машинного обучения. Он решает проблемы, возникающие при размещении сложных моделей, требующих высокоуровневых вычислений.

MLBase использует три основных компонента:

1. Оптимизатор ML: основная цель оптимизатора - автоматизировать построение конвейера машинного обучения.
2. MLI: MLI - это API, который ориентирован на разработку алгоритмов и извлечение функций для вычислений высокого уровня.
3. MLlib: это собственная библиотека машинного обучения Apache Spark, которая в настоящее время поддерживается сообществом Spark.

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Предоставляет простой графический интерфейс для разработки моделей машинного обучения.
• Он изучает и проверяет данные с помощью различных алгоритмов обучения, чтобы определить, какая модель дает наилучшую точность.
• Непрограммисты могут легко масштабироваться Модели Data Science благодаря легкости и простоте инструмента
• Она может масштабировать большие запутанные проекты намного эффективнее, чем любая традиционная система.

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML - это платформа продуктов машинного обучения, которая позволяет специалистам с ограниченным опытом в области науки о данных обучать высокопроизводительные модели, соответствующие их бизнес-потребностям. Одна из лучших платформ машинного обучения с более чем 10-летним обучением конструкциям Google Research, которые помогут вам создавать прогностические модели, превосходящие все традиционные вычислительные модели.

java что такое сканер

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Профессионалы с минимальным опытом в области машинного обучения могут легко обучить и построить высокоуровневые модели машинного обучения, соответствующие их бизнес-потребностям.
• Полноценная интеграция со многими другими сервисами Google Cloud, помогающая в интеллектуальном анализе и хранении данных.
• Создает REST API делая прогнозы о выходе
• Предоставляет простой графический интерфейс для создания пользовательских моделей машинного обучения, которые можно обучать, тестировать, улучшать и развертывать на одной платформе.

Авто-ВЕКА

Auto-WEKA - это инструмент на основе графического интерфейса с открытым исходным кодом, который идеально подходит для начинающих, поскольку он обеспечивает очень интуитивно понятный интерфейс для выполнения всех задач, связанных с наукой о данных.

Он поддерживает автоматизированную обработку данных, алгоритмы EDA, контролируемого и неконтролируемого обучения. Этот инструмент идеально подходит для новичков, которые только начинают заниматься наукой о данных и машинным обучением. У него есть сообщество разработчиков, которые были достаточно любезны, чтобы опубликовать учебные пособия и исследования по использованию этого инструмента.

Вот несколько возможностей инструмента:

• WEKA предоставляет огромный набор алгоритмов машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, обнаружения аномалий, анализа ассоциаций, интеллектуального анализа данных и так далее.
• Предоставляет интерактивный графический интерфейс для выполнения задач интеллектуального анализа данных, анализа данных и т. Д.
• Позволяет разработчикам тестировать свои модели на разнообразном наборе возможных тестовых примеров и помогает в предоставлении модели, которая дает наиболее точные результаты.
• Он также поставляется с простым, но интуитивно понятным CLI (интерфейсом командной строки) для выполнения основных команд.

IBM Watson Studio

Мы все знаем, какой вклад IBM внесла в мир ИИ. Как и большинство услуг, предоставляемых IBM, IBM Watson Studio - это инструмент на основе искусственного интеллекта, используемый для обширного анализа данных, машинного обучения, анализа данных и так далее.

Он помогает организациям упростить процесс анализа данных и обеспечивает непрерывный рабочий процесс, от обработки данных до развертывания. Это один из самых узнаваемых на рынке инструментов для анализа данных и машинного обучения.

Вот некоторые ключевые особенности IBM Watson Studio:

• Предоставляет поддержку для выполнения подготовки, исследования и моделирования данных в течение нескольких минут, и весь процесс автоматизирован.
• Поддерживает несколько языков и инструментов Data Science, таких как Python 3 Notebooks, сценарии Jython, SPSS Modeler и Data Refinery.
• Для программистов и специалистов по данным он предлагаетинтеграция с R Studio, Scala, Python и так далее.
• Использует SPSS Modeler, который предоставляет функцию перетаскивания для исследования данных и построения надежных моделей машинного обучения.

Доска

Доска это самый популярный инструмент визуализации данных, используемый на рынке. Это позволяет вам разбить необработанные неформатированные данные в пригодный для обработки и понятный формат. Визуализации, созданные с помощью Tableau, могут легко помочь вам понять зависимости между переменными-предикторами.

Хотя Tableau в основном используется для целей визуализации, он также может выполнять анализ и исследование данных.

Вот несколько особенностей Tableau:

• Его можно использовать для подключения к нескольким источникам данных, и он может визуализировать массивные наборы данных для поиска корреляций и закономерностей.
• Функция Tableau Desktop позволяет создавать настраиваемые отчеты и информационные панели для получения обновлений в режиме реального времени.
• Tableau также предоставляет функцию соединения между базами данных, которая позволяет создавать вычисляемые поля и объединять таблицы, что помогает в решении сложных задач, управляемых данными.проблемы.
• Интуитивно понятный инструмент, использующий функцию перетаскивания для извлечения полезной информации из данных и выполнения анализа данных.

Trifacta

Trifacta - это платформа обработки корпоративных данных для удовлетворения потребностей вашего бизнеса. Понимание того, что именно содержится в ваших данных и как они будут полезны для различных аналитических исследований, является ключом к определению ценности данных. Trifacta считается лучшим инструментом для обработки, очистки и анализа данных.

Вот несколько особенностей Trifacta:

• Подключается к нескольким источникам данных независимо от того, где находятся данные
• Предоставляет интерактивный графический интерфейс для понимания данных, чтобы не только получить наиболее важные данные, но и удалить ненужные или избыточные переменные.
• Предоставляет визуальные инструкции, рабочие процессы машинного обучения и отзывы, которые помогут вам при оценке данных и выполнении необходимого преобразования данных.
• Постоянно отслеживаетнесоответствия в данных и удаляет любые значения NULL или отсутствующие значения и обеспечивает выполнение нормализации данных, чтобы избежать каких-либо смещений в выводе.

KNIME

KNIME - это платформа для анализа данных с открытым исходным кодом, предназначенная для создания нестандартных приложений для анализа данных и машинного обучения. Создание приложений Data Science включает в себя ряд задач, которые хорошо решаются этим полностью автоматизированным инструментом. Он предоставляет очень интерактивный и интуитивно понятный графический интерфейс, который упрощает понимание всей методологии Data Science.

Вот несколько особенностей KNIME:

• Его можно использовать для создания сквозных рабочих процессов Data Science без какого-либо кодирования, вам просто нужно перетащить модули.
• Предоставляет поддержку для встраивания инструментов из разных доменов, включая сценарии на R, Python, а также предоставляет API-интерфейсы для интеграции с Apache Hadoop.
• Совместимость с различными форматами источников данных, включая простые текстовые форматы, такие как CSV, PDF, XLS, JSON, и форматы неструктурированных данных, включая изображения, GIF и т. Д.
• Обеспечивает полноценную поддержку для обработки данных, выбора функций, нормализации, моделирования данных, оценки модели и даже позволяет создавать интерактивные визуализации.

Теперь, когда вы знаете основные инструменты для анализа данных и машинного обучения для непрограммистов, я уверен, что вам интересно узнать больше. Вот несколько блогов, которые помогут вам начать работу с Data Science:

Если вы хотите записаться на полный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, в Edureka есть специально подобранный это позволит вам овладеть такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обработка естественного языка. Он включает в себя обучение последним достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.