Tietojenkäsittely ja koneoppiminen muille kuin ohjelmoijille

Tämä datatieteen ja koneoppimisen blogi muille kuin ohjelmoijille on tarkoitettu muille kuin IT-ammattilaisille, jotka rakentavat uraa datatieteessä ja koneoppimisessa.

Tietojen jatkuvan tuottamisen myötä tarve ja Datatiede on kasvanut räjähdysmäisesti. Tämä kysyntä on vetänyt monet tietotekniikan ulkopuoliset ammattilaiset datatieteen kentälle. Tämä tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen blogi muille kuin ohjelmoijille on omistettu erityisesti muille kuin IT-ammattilaisille, jotka yrittävät tehdä uraa datatieteessä ja koneoppimisessa ilman kokemusta ohjelmointikielien parissa työskentelystä.

Saadaksesi syvällisen tiedon tekoälystä ja koneoppimisesta, voit ilmoittautua livenä kirjoittanut Edureka 24/7 tuella ja käyttöikällä.





Tässä on luettelo aiheista käsitelty tässä blogissa:

  1. Johdatus tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen
  2. Datatiede vs. koneoppiminen
  3. Datatiede ja koneoppimisen työkalut muille kuin ohjelmoijille

Johdatus tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen

Datatiede ja koneoppiminen ovat houkutelleet ammattilaisia ​​kaikilta taustoilta. Syynä tähän kysyntään on se, että tällä hetkellä kaikki ympärillämme toimii tietojen perusteella.



Tiedot ovat avain yritysten kasvamiseen, monimutkaisten tosielämän ongelmien ratkaisemiseen ja tehokkaiden mallien rakentamiseen, jotka auttavat riskianalyyseissä, myynnin ennustamisessa ja niin edelleen. Datatiede ja koneoppiminen ovat avain ratkaisujen ja oivallusten löytämiseen datasta.

Johdatus tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen - datatiede ja koneoppiminen muille kuin ohjelmoijille - EdurekaEnnen kuin menemme mihinkään Tehdään yksi asia selväksi. Datatiede ja koneoppiminen eivät ole samat. Ihmiset usein sekoittuvat näiden kahden välillä. Selvyyden ymmärtämiseksi ymmärretään ero:

Datatiede vs. koneoppiminen

Datatiede on sateenvarjo, joka kattaa laajan valikoiman aloja, mukaan lukien tekoäly, tekoälyn oppiminen ja syvällinen oppiminen.



Jaetaan se:

Tekoäly: on datatieteen osajoukko jonka avulla koneet voivat simuloida ihmisen kaltaista käyttäytymistä.

java kuinka luoda joukko esineitä

Koneoppiminen: on tekoälyn osa-alue joka tarjoaa koneille mahdollisuuden oppia automaattisesti ja parantaa kokemuksia ilman, että heitä olisi nimenomaisesti ohjelmoitu tekemään niin.

Syvä oppiminen: Syvä oppiminen on osa koneoppimista joka käyttää erilaisia ​​laskennallisia mittoja ja algoritmeja, jotka ovat innoittamana aivojen rakenteesta ja toiminnasta, nimeltään Keinotekoiset hermoverkot (ANN).

Siksi datatiede pyörii oivallusten keräämisestä tiedoista. Tätä varten se käyttää useita eri tekniikoita ja menetelmiä eri tieteenaloilta, kuten koneoppiminen, tekoäly ja syväoppiminen. Tässä yhteydessä on huomattava, että datatiede on erittäin laaja ala eikä perustu yksinomaan näihin tekniikoihin.

Nyt kun tiedät perusasiat, ymmärretään Data Science- ja ML-työkalujen käytön edut.

Miksi kannattaa käyttää datatieteen ja koneoppimisen työkaluja?

Tässä on luettelo syistä, jotka auttavat sinua ymmärtämään Data Science -työkalujen käytön edut:

  • Et tarvitse ohjelmointitaitoja datatieteen ja koneoppimistyökalujen käyttämiseen. Tämä on erityisen edullista ei-it-ammattilaisille, joilla ei ole kokemusta ohjelmoinnista Pythonissa, R: ssä jne.
  • Ne tarjoavat erittäin interaktiivisen käyttöliittymän, joka on erittäin helppo käyttää ja oppia.
  • Nämä työkalut tarjoavat erittäin rakentavan tavan määritellä koko Data Science -työnkulku ja toteuttaa se huolimatta koodausvirheistä tai virheistä.

  • Kun otetaan huomioon, että nämä työkalut eivät vaadi koodaamista, tietojen käsittely ja vahvojen koneoppimismallien rakentaminen on nopeampaa ja helpompaa.
  • Kaikki työnkulkuun liittyvät prosessit ovat automatisoituja ja vaativat vain vähän ihmisen toimia.
  • Monet dataohjatut yritykset ovat sopeutuneet Data Science -työkaluihin ja etsivät usein ammattilaisia, jotka pystyvät käsittelemään ja hallitsemaan tällaisia ​​työkaluja.

Nyt kun tiedät datatieteen ja koneoppimistyökalujen käytön edut, katsotaanpa tärkeimmät työkalut, joita kuka tahansa muu kuin ohjelmoija voi käyttää:

Tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen työkalut

Tässä osiossa käsitellään parhaita datatieteen ja koneoppimisen työkaluja muille kuin ohjelmoijille. Huomaa, että tämä luettelo ei ole erityisessä järjestyksessä.

Tässä on luettelo datatieteestä ja koneestaOppimistyökalut, joista keskustellaan alla:

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

RapidMiner

Ei ole mikään yllätys, että RapidMiner pääsi tähän luetteloon. Yksi yleisimmin käytetyistä datatieteen ja koneoppimisen työkaluista, jota suosivat paitsi aloittelijat, joilla ei ole riittävästi ohjelmointitaitoja, myös kokeneet datatieteilijät. RapidMiner on kaikki yhdessä -työkalu, joka huolehtii koko Data Science -työnkulusta tietojenkäsittelystä tietojen mallintamiseen ja käyttöönottoon.

Jos sinulla ei ole teknistä taustaa, RapidMiner on yksi parhaista työkaluista sinulle. Se tarjoaa vahvan graafisen käyttöliittymän, joka vaatii vain tietojen tyhjentämisen, koodausta ei tarvita. Se rakentaa ennakoivia malleja ja koneoppimismalleja, jotka käyttävät sekoitettuja algoritmeja tarkkojen tulosten saavuttamiseksi.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

  • Tarjoaa tehokkaan visuaalisen ohjelmointiympäristön.
  • Mukana on sisäänrakennettu RapidMiner Radoop, jonka avulla voit integroitua Hadoop-kehykseen tiedonlouhintaa ja analysointia varten.
  • Se tukee mitä tahansa tietomuotoa jasuorittaa huippuluokan ennakoivaa analytiikkaa puhdistamalla tiedot asiantuntevasti
  • Käyttää ohjelmointirakenteita, jotka automatisoivat korkean tason tehtäviä, kuten datamallinnuksen

DataRobot

DataRobot on automatisoitu koneoppimisalusta, joka rakentaa tarkkoja ennakoivia malleja kattavan data-analyysin suorittamiseksi. Se on yksi parhaista työkaluista tiedonlouhintaan ja ominaisuuksien purkamiseen. Ammattilaiset, joilla on vähemmän ohjelmointikokemusta, käyttävät DataRobotia, koska sitä pidetään yhtenä yksinkertaisimmista työkaluista tietojen analysointiin.

Kuten RapidMiner, DataRobot on myös yksi alusta, jota voidaan käyttää älykkään tekoälyn rakentamiseen. Se käyttää parhaita käytäntöjä sellaisten ratkaisujen luomiseen, joita voidaan käyttää todellisten liiketoimintatapausten mallintamiseen.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

  • Tunnistaa tärkeimmät ominaisuudet automaattisesti ja rakentaa mallin näiden ominaisuuksien ympärille.
  • Käyttää tietoja eri koneoppimismalleista tarkistaakseen, mikä malli tarjoaa tarkimman tuloksen
  • Erittäin nopea rakentaminen, harjoittelu,ja ennakoivien mallien testaaminen, tekstin louhinta, tiedon skaalaus ja niin edelleen.
  • Pystyy toteuttamaan laajamittaisia ​​Data Science -projekteja ja sisällyttämään mallien arviointimenetelmiä, kuten parametrien viritys ja niin edelleen.

BigML

BigML helpottaa koneoppimisen ja tietojenkäsittelymallien kehittämisprosessia tarjoamalla helposti saatavilla olevia rakenteita, jotka auttavat luokittelu-, regressio- ja klusterointiongelmissa. Se sisältää laajan valikoiman koneoppimisalgoritmeja ja auttaa rakentamaan vahvan mallin ilman suurta inhimillistä puuttumista.Sen avulla voit keskittyä tärkeisiin tehtäviin, kuten päätöksenteon parantamiseen.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

hashmap-toteutus java-koodissa
  • Kattava koneoppimistyökalu, joka tukee monimutkaisimpia koneoppimisen algoritmeja, mukaan lukien täysi tuki valvotulle ja valvomattomalle oppimiselle, mukaan lukien poikkeavuuksien havaitseminen, yhdistysten louhinta ja niin edelleen.
  • Tarjoaa yksinkertaisen verkkokäyttöliittymän ja API: t, jotka voidaan asentaa murto-osassa perinteisten järjestelmien viemää aikaa.
  • Luo visuaalisesti vuorovaikutteisenennakoivat mallit, joiden avulla korrelaatioiden löytäminen datan ominaisuuksien joukosta on helppoa
  • Sisältää sidokset ja kirjastot suosituimmista Data Science -kielistä, kuten Python, Java jne

MLBase

MLbase on avoimen lähdekoodin työkalu, joka on yksi parhaista alustoista, joita käytetään laajamittaisten koneoppimisprojektien luomiseen. Siinä puututaan ongelmiin, jotka aiheutuvat isännöimällä monimutkaisia ​​malleja, jotka vaativat korkean tason laskelmia.

MLBase käyttää kolmea pääkomponenttia:

  1. ML Optimizer: Optimoijan päätarkoitus on automatisoida Machine Learning -putkilinjan rakentaminen.
  2. MLI: MLI on API, joka on keskittynyt algoritmien kehittämiseen ja ominaisuuksien purkamiseen korkean tason laskelmissa
  3. MLlib: Se on Apache Sparkin oma Machine Learning -kirjasto, jota Spark-yhteisö tukee tällä hetkellä.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

  • Tarjoaa yksinkertaisen käyttöliittymän koneoppimismallien kehittämiseen
  • Se oppii ja testaa tietoja eri oppimisalgoritmeista saadakseen selville, mikä malli antaa parhaan tarkkuuden
  • Muut kuin ohjelmoijat voivat helposti skaalata Data Science -mallit työkalun helppouden ja yksinkertaisuuden ansiosta
  • Se voi skaalata suuria, mutkikkaita projekteja paljon tehokkaammin kuin mikään perinteinen järjestelmä

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML on koneoppimisen tuotteiden foorumi, jonka avulla ammattilaiset, joilla on rajallinen kokemus datatieteestä, voivat kouluttaa liiketoimintatarpeisiinsa sopivia huippuluokan malleja. Yksi parhaista koneoppimisalustoista, jolla on yli 10 vuoden koulutettu Google Research -rakenne, jonka avulla voit rakentaa ennakoivia malleja, jotka ylittävät kaikki perinteiset laskennalliset mallit.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

  • Ammattilaiset, joilla on minimaalista asiantuntemusta ML: n alalla, voivat helposti kouluttaa ja rakentaa korkean tason koneoppimismalleja, jotka vastaavat heidän liiketoiminnan tarpeitaan.
  • Täydellinen integraatio monien muiden Google Cloud -palveluiden kanssa, joka auttaa tiedon louhinnassa ja tallennuksessa.
  • Luo REST-sovellusliittymän samalla kun tehdään ennusteita tuotoksesta
  • Tarjoaa yksinkertaisen käyttöliittymän mukautettujen ML-mallien luomiseen, joita voidaan kouluttaa, testata, parantaa ja ottaa käyttöön saman alustan kautta.

Auto-WEKA

Auto-WEKA on avoimen lähdekoodin GUI-pohjainen työkalu, joka on ihanteellinen aloittelijoille, koska se tarjoaa erittäin intuitiivisen käyttöliittymän kaikkien datatieteeseen liittyvien tehtävien suorittamiseen.

Se tukee automaattista tietojenkäsittelyä, EDA: ta, valvottuja ja valvomattomia oppimisalgoritmeja. Tämä työkalu on täydellinen aloittelijoille, jotka ovat vasta aloittamassa datatieteen ja koneoppimisen kanssa. Siinä on kehittäjäyhteisö, joka oli ystävällinen julkaisemaan työkalun käytöstä tutoriaaleja ja tutkimuspapereita.

Tässä on muutamia työkalun ominaisuuksia:

  • WEKA tarjoaa laajan valikoiman koneoppimisen algoritmeja luokitteluun, regressioon, klusterointiin, poikkeavuuksien havaitsemiseen, assosiaation louhintaan, tiedonlouhintaan ja niin edelleen.
  • Tarjoaa interaktiivisen graafisen käyttöliittymän tiedonlouhintatehtävien, tietojen analysoinnin ja niin edelleen suorittamiseen.
  • Sallii kehittäjien testata mallejaan erilaisilla mahdollisilla testitapauksilla ja auttaa tarjoamaan mallin, joka antaa tarkimman tuloksen.
  • Siinä on myös yksinkertainen, mutta intuitiivinen CLI (Command Line Interface) komentojen suorittamiseksi.

IBM Watson Studio

Olemme kaikki tietoisia siitä, kuinka paljon IBM on osallistunut tekoälyyn perustuvaan maailmaan. Kuten useimmat IBM: n tarjoamat palvelut, IBM Watson Studio on tekoälypohjainen työkalu, jota käytetään laajaan data-analyysiin, koneoppimiseen, datatieteeseen ja niin edelleen.

Se auttaa organisaatioita helpottamaan datan analysointiprosessia ja huolehtii end-to-end-työnkulusta tietojen käsittelystä käyttöönottoon. Se on yksi markkinoiden tunnetuimmista datatieteen ja koneoppimisen työkaluista.

Tässä on joitain IBM Watson Studion tärkeimpiä ominaisuuksia:

  • Tarjoaa tukea tietojen valmisteluun, etsintään ja mallintamiseen muutamassa minuutissa, ja koko prosessi on automatisoitu.
  • Tukee useita Data Science -kieliä ja -työkaluja, kuten Python 3 -muistikirjat, Jython-komentosarjat, SPSS-mallinnusohjelma ja Data Refinery
  • Koodereille ja datatieteilijöille se tarjoaaintegrointi R Studion, Scalan, Pythonin ja niin edelleen.
  • Käyttää SPSS-mallintajaa, joka tarjoaa vedä ja pudota -toiminnon tietojen tutkimiseen ja vahvojen koneoppimismallien rakentamiseen.

Hallitus

Hallitus on markkinoiden suosituin tietojen visualisointityökalu. Sen avulla voit hajottaa raakatiedot, muotoilemattomat tiedot prosessoitavaan ja ymmärrettävään muotoon. Tableaun avulla luodut visualisoinnit voivat helposti auttaa sinua ymmärtämään ennustemuuttujien välisiä riippuvuuksia.

Vaikka Tableaua käytetään pääasiassa visualisointitarkoituksiin, se voi myös suorittaa tietojen analysointia ja etsintää.

Tässä on muutamia Tableaun ominaisuuksia:

  • Sitä voidaan käyttää yhteyden muodostamiseen useisiin tietolähteisiin, ja se voi visualisoida massiivisia tietojoukkoja korrelaatioiden ja kuvioiden löytämiseksi.
  • Tableau Desktop -ominaisuuden avulla voit luoda räätälöityjä raportteja ja koontinäyttöjä reaaliaikaisten päivitysten saamiseksi
  • Tableau tarjoaa myös tietokantojen välisen liittämisen toiminnon, jonka avulla voit luoda laskettuja kenttiä ja liittyä taulukoihin. Tämä auttaa ratkaisemaan monimutkaisia ​​datalähtöisiäongelmia.
  • Intuitiivinen työkalu, joka vetää ja pudota -ominaisuuden avulla saa hyödyllistä tietoa tiedoista ja suorittaa tietojen analysoinnin

Trifacta

Trifacta on yritystietojen käsittelyalusta, joka täyttää yrityksesi tarpeet. Tietojen arvon tunnistamisen avain on tieto siitä, mitä tiedoissasi on ja miten siitä on hyötyä eri analyyttisissä tutkimuksissa. Trifaktaa pidetään parhaana välineenä tietojen sekoittamiseen, puhdistamiseen ja analysointiin.

Tässä on muutamia Trifactan ominaisuuksia:

  • Yhdistää useisiin tietolähteisiin riippumatta siitä, missä data asuu
  • Tarjoaa interaktiivisen käyttöliittymän tietojen ymmärtämiseksi tärkeimpien tietojen saamisen lisäksi myös tarpeettomien tai tarpeettomien muuttujien poistamiseksi.
  • Tarjoaa visuaalista ohjausta, koneoppimisen työnkulkuja ja palautetta, joka opastaa sinua arvioimaan tietoja ja suorittamaan tarvittavan tiedonmuunnoksen.
  • Valvoo jatkuvastitietojen epäjohdonmukaisuudet ja poistaa mahdolliset nolla-arvot tai puuttuvat arvot ja varmistaa, että tiedot normalisoidaan, jotta vältetään lähtöjen vääristymät.

RUOKA

KNIME on avoimen lähdekoodin data-analyysialusta, jonka tarkoituksena on luoda alusta alkaen Data Science and Machine Learning -sovelluksia. Data Science -sovellusten rakentamiseen liittyy joukko tehtäviä, joita tämä täysin automatisoitu työkalu hallitsee hyvin. Se tarjoaa erittäin interaktiivisen ja intuitiivisen käyttöliittymän, joka helpottaa koko Data Science -menetelmän ymmärtämistä.

Tässä on muutamia KNIME-ominaisuuksia:

  • Sitä voidaan käyttää rakentamaan end-to-end Data Science -työnkulkuja ilman koodausta, sinun tarvitsee vain vetää ja pudottaa moduulit.
  • Tarjoaa tukea upotettaville työkaluille eri verkkotunnuksista, mukaan lukien komentosarjat R: ssä, Pythonissa, ja se tarjoaa myös API: t integroitavaksi Apache Hadoopin kanssa.
  • Yhteensopiva erilaisten tiedonhakumuotojen kanssa, mukaan lukien yksinkertaiset tekstimuodot, kuten CSV, PDF, XLS, JSON, ja strukturoimattomat datamuodot, kuten kuvat, GIF-tiedostot jne.
  • Tarjoaa täysimittaisen tuen tietojen sekoittamiseen, ominaisuuksien valintaan, normalisointiin, datamallinnukseen, mallien arviointiin ja jopa luoda interaktiivisia visualisointeja.

Nyt kun tiedät tietojenkäsittelyn ja koneoppimisen tärkeimmät työkalut muille kuin ohjelmoijille, olet varma, että haluat oppia lisää. Tässä on muutama blogi, joiden avulla pääset alkuun Data Science -palvelun kanssa:

Jos haluat ilmoittautua koko tekoälyn ja koneoppimisen kurssille, Edurekalla on erityisesti kuratoitu joka tekee sinusta taitavan tekniikoista, kuten valvotusta oppimisesta, valvomattomasta oppimisesta ja luonnollisen kielen prosessoinnista. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.