Odată cu generarea continuă de date, necesitatea de și Știința datelor a crescut exponențial. Această cerere a atras mulți profesioniști non-IT în domeniul științei datelor. Acest blog despre Știința datelor și învățarea automată pentru neprogramatori este dedicat special profesioniștilor non-IT care încearcă să facă o carieră în știința datelor și învățarea automată fără experiența de a lucra pe limbaje de programare.
Pentru a obține cunoștințe aprofundate despre inteligența artificială și învățarea automată, vă puteți înscrie pentru live de Edureka cu suport 24/7 și acces pe viață.
Iată o listă de subiecte care vor fi acoperit în acest blog:
- Introducere în știința datelor și învățarea automată
- Știința datelor vs învățarea automată
- Științe de date și instrumente de învățare automată pentru neprogramatori
Introducere în știința datelor și învățarea automată
Știința datelor și învățarea automată au atras profesioniști din toate mediile. Motivul acestei cereri este faptul că, în prezent, totul din jurul nostru funcționează cu date.
Datele sunt cheia creșterii afacerilor, rezolvării problemelor complexe din lumea reală și construirii de modele eficiente care să ajute la analiza riscurilor, prognozarea vânzărilor și așa mai departe. Știința datelor și învățarea automată este cheia pentru a găsi soluții și informații din date.
Înainte să plecăm mai departe, să precizăm un lucru. Știința datelor și învățarea automată nu sunt la fel. Oamenii tind să se confunde adesea între cei doi. Pentru a clarifica lucrurile, să înțelegem diferența:
Știința datelor vs învățarea automată
Știința datelor este un termen umbrelă care acoperă o gamă largă de domenii, inclusiv inteligența artificială (AI), învățarea automată și învățarea profundă.
Să o descompunem:
Inteligență artificială: este un subset al științei datelor care permite mașinilor să simuleze un comportament asemănător omului.
ce este dax în putere bi
Învățare automată: este un subdomeniul Inteligenței Artificiale care oferă mașinilor capacitatea de a învăța automat și de a se îmbunătăți din experiență fără a fi programat în mod explicit pentru a face acest lucru.
Invatare profunda: Invatare profunda este un parte a învățării automate care folosește diferite măsuri de calcul și algoritmi inspirați de structura și funcția creierului numite Rețele neuronale artificiale (ANN).
Prin urmare, Știința datelor se învârte în jurul extragerii de informații din date. Pentru a face acest lucru, folosește o serie de tehnologii și metode diferite din diverse discipline, cum ar fi Machine Learning, AI și Deep Learning. Un punct de remarcat aici este că știința datelor este un domeniu foarte vast și nu se bazează exclusiv pe aceste tehnici.
Acum, că știți elementele de bază, să înțelegem avantajele utilizării instrumentelor Data Science și ML.
De ce să folosim Știința datelor și instrumentele de învățare automată?
Iată o listă de motive care vă vor ajuta să înțelegeți avantajele utilizării instrumentelor Data Science:
- Nu aveți nevoie de abilități de programare pentru a utiliza Data Science și Instrumente de învățare automată. Acest lucru este deosebit de avantajos pentru profesioniștii care nu au experiență în programarea în Python, R etc.
- Acestea oferă o interfață grafică interactivă, care este foarte ușor de utilizat și de învățat.
- Aceste instrumente oferă un mod foarte constructiv de a defini întregul flux de lucru Data Science și de a-l implementa fără să vă faceți griji cu privire la erori sau erori de codare.
- Dat fiind faptul că aceste instrumente nu necesită codificare, este mai rapid și mai ușor să prelucrați datele și să creați modele puternice de învățare automată.
- Toate procesele implicate în fluxul de lucru sunt automatizate și necesită o intervenție umană minimă.
- Multe companii bazate pe date s-au adaptat la instrumentele Data Science și adesea caută profesioniști care sunt capabili să gestioneze și să gestioneze astfel de instrumente.
Acum că știi avantajele utilizării instrumentelor de știință a datelor și de învățare automată, să aruncăm o privire asupra instrumentelor de top pe care orice non-programator le poate folosi:
Științe de date și instrumente de învățare automată
În această secțiune, vom discuta despre cele mai bune instrumente de știință a datelor și de învățare automată pentru neprogramatori. Vă rugăm să rețineți că această listă nu are o ordine specială.
Iată o listă a științei și mașinilor datelorInstrumente de învățare care sunt discutate mai jos:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- IBM Watson Studio
- Bord
- Trifacta
- KNIME
RapidMiner
Nu este o surpriză faptul că RapidMiner a ajuns pe această listă. Unul dintre cele mai utilizate instrumente pentru știința datelor și învățarea automată, preferat nu numai de începătorii care nu sunt bine echipați cu abilități de programare, ci și de oamenii de știință cu experiență. RapidMiner este instrumentul all-in-one care se ocupă de întregul flux de lucru Data Science, de la procesarea datelor la modelarea și implementarea datelor.
Dacă provii dintr-un mediu non-tehnic, RapidMiner este unul dintre cele mai bune instrumente pentru tine. Oferă o interfață grafică puternică, care necesită doar aruncarea datelor, nu este necesară codificarea. Construiește modele predictive și modele de învățare automată care utilizează algoritmi complicati pentru a obține rezultate precise.
Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:
- Oferă un mediu puternic de programare vizuală.
- Vine cu un RapidMiner Radoop încorporat care vă permite să vă integrați cu cadrul Hadoop pentru extragerea și analiza datelor.
- Acceptă orice format de date șiefectuează analize predictive de primă clasă prin curățarea cu experiență a datelor
- Folosește structuri de programare care automatizează sarcini la nivel înalt, cum ar fi modelarea datelor
DataRobot
DataRobot este o platformă automată de învățare automată care construiește modele predictive precise pentru a efectua o analiză extinsă a datelor. Este unul dintre cele mai bune instrumente pentru extragerea datelor și extragerea caracteristicilor. Profesioniștii cu mai puțină experiență în programare apelează la DataRobot, deoarece este considerat a fi unul dintre cele mai simple instrumente pentru analiza datelor.
La fel ca RapidMiner, DataRobot este, de asemenea, o platformă unică care poate fi utilizată pentru a construi o soluție AI de la capăt la cap. Folosește cele mai bune practici în crearea de soluții care pot fi utilizate pentru a modela cazuri de afaceri din lumea reală.
Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:
- Identifică automat cele mai semnificative caracteristici și construiește un model în jurul acestor caracteristici.
- Rulează datele despre diferite modele de învățare automată pentru a verifica care model oferă rezultatul cel mai precis
- Extrem de rapid în construcție, antrenament,și testarea modelelor predictive, efectuarea de extragere a textului, scalarea datelor și așa mai departe.
- Poate derula proiecte de știință de date la scară largă și poate încorpora metode de evaluare a modelului, cum ar fi reglarea parametrilor și așa mai departe.
BigML
BigML ușurează procesul de dezvoltare a modelelor de învățare automată și știința datelor, oferind construcții ușor disponibile care ajută la clasificarea, regresia și problemele de grupare. Incorporează o gamă largă de algoritmi de învățare automată și ajută la construirea unui model puternic fără intervenție umană prea mare, acest lucru vă permite să vă concentrați asupra sarcinilor importante, cum ar fi îmbunătățirea luării deciziilor.
Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:
testare cross browser folosind seleniu
- Un instrument cuprinzător de învățare automată care acceptă cei mai complexi algoritmi de învățare automată, care implică suport complet pentru învățarea supravegheată și nesupravegheată, inclusiv detectarea anomaliilor, extragerea prin asociere etc.
- Oferă o interfață web simplă și API-uri care pot fi configurate într-o fracțiune din timpul necesar sistemelor tradiționale.
- Creează interactiv vizualmodele predictive care facilitează găsirea corelațiilor dintre caracteristicile din date
- Incorporează legături și biblioteci ale celor mai populare limbaje pentru știința datelor, cum ar fi Python, Java etc.
MLBase
MLbase este un instrument open source care este una dintre cele mai bune platforme utilizate pentru a crea proiecte de învățare automată pe scară largă. Acesta abordează problemele cu care se confruntă în timp ce găzduiește modele complexe care necesită calcule la nivel înalt.
MLBase utilizează trei componente principale:
- ML Optimizer: Scopul principal al optimizatorului este de a automatiza construcția conductei Machine Learning.
- MLI: MLI este un API care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor și efectuarea extragerii caracteristicilor pentru calcule la nivel înalt
- MLlib: este propria bibliotecă de învățare automată a Apache Spark, care este susținută în prezent de comunitatea Spark.
Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:
- Oferă o interfață grafică simplă pentru dezvoltarea modelelor de învățare automată
- Învață și testează datele pe diferiți algoritmi de învățare pentru a afla care model oferă cea mai bună acuratețe
- Non-programatorii pot scala cu ușurință Modele Data Science datorită ușurinței și simplității instrumentului
- Poate extinde proiecte mari, complicate, mult mai eficient decât orice sistem tradițional
Google Cloud AutoML
Cloud AutoML este o platformă de produse de învățare automată care permite profesioniștilor cu experiență limitată în știința datelor să instruiască modele high-end specifice nevoilor lor de afaceri. Una dintre cele mai bune platforme de învățare automată cu peste 10 ani de construcții Google Research instruite pentru a vă ajuta să construiți modele predictive care depășesc toate modelele de calcul tradiționale.
Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:
- Profesioniștii cu o experiență minimă în domeniul ML pot antrena și construi cu ușurință modele de învățare automată la nivel înalt specifice nevoilor lor de afaceri.
- O integrare completă cu multe alte servicii Google Cloud care ajută la extragerea datelor și la stocarea datelor.
- Generează API REST în timp ce face predicții despre rezultat
- Oferă o interfață grafică simplă pentru a crea modele ML personalizate care pot fi instruite, testate, îmbunătățite și implementate prin aceeași platformă.
Auto-WEKA
Auto-WEKA este un instrument open source bazat pe GUI, ideal pentru începători, deoarece oferă o interfață foarte intuitivă pentru efectuarea tuturor sarcinilor legate de știința datelor.
Suportă prelucrarea automatizată a datelor, EDA, algoritmi de învățare supravegheați și nesupravegheați. Acest instrument este perfect pentru începătorii care abia încep să folosească Știința datelor și învățarea automată. Are o comunitate de dezvoltatori, care au avut amabilitatea de a publica tutoriale și lucrări de cercetare despre utilizarea instrumentului.
Iată câteva caracteristici ale instrumentului:
- WEKA oferă o gamă largă de algoritmi de învățare automată pentru clasificare, regresie, grupare, detectarea anomaliilor, extragerea asocierilor, extragerea datelor și așa mai departe.
- Oferă o interfață grafică interactivă pentru a efectua sarcini de extragere a datelor, analiza datelor și așa mai departe.
- Permite dezvoltatorilor să-și testeze modelele pe un set variat de cazuri de testare posibile și ajută la furnizarea modelului care oferă rezultatul cel mai precis.
- De asemenea, vine cu un CLI (Command Line Interface) simplu, dar intuitiv, pentru a rula comenzi de bază.
IBM Watson Studio
Suntem cu toții conștienți de cât de mult a contribuit IBM la lumea bazată pe AI. La fel ca majoritatea serviciilor furnizate de IBM, IBM Watson Studio este un instrument bazat pe AI utilizat pentru analiza extinsă a datelor, învățarea automată, știința datelor și așa mai departe.
Ajută organizațiile să ușureze procesul de analiză a datelor și se ocupă de fluxul de lucru de la un capăt la altul, de la procesarea datelor până la implementare. Este unul dintre cele mai recunoscute instrumente pentru știința datelor și învățarea automată pe piață.
Iată câteva caracteristici cheie ale IBM Watson Studio:
- Oferă asistență pentru efectuarea pregătirii, explorării și modelării datelor într-un interval de câteva minute, iar întregul proces este automatizat.
- Suportă mai multe limbaje și instrumente pentru știința datelor, cum ar fi notebook-urile Python 3, scriptarea Jython, SPSS Modeler și rafinarea datelor
- Pentru programatori și oamenii de știință de date, acesta oferăintegrare cu R Studio, Scala, Python și așa mai departe.
- Folosește SPSS Modeler care oferă funcționalitatea drag-and-drop pentru explorarea datelor și construirea unor modele puternice de învățare automată.
Bord
Bord este cel mai popular instrument de vizualizare a datelor utilizat pe piață. Vă permite să descompuneți datele brute, neformatate într-un format procesabil și ușor de înțeles. Vizualizările create prin utilizarea Tableau vă pot ajuta cu ușurință să înțelegeți dependențele dintre variabilele predictive.
Deși Tableau este utilizat în principal în scopul vizualizării, poate efectua și analize și explorări de date.
Iată câteva caracteristici ale Tableau:
- Poate fi folosit pentru a vă conecta la mai multe surse de date și poate vizualiza seturi de date masive pentru a găsi corelații și modele.
- Funcția Tableau Desktop vă permite să creați rapoarte și tablouri de bord personalizate pentru a obține actualizări în timp real
- Tableau oferă, de asemenea, funcționalitate de asociere între baze de date care vă permite să creați câmpuri calculate și tabele de asociere, ceea ce vă ajută să rezolvați date complexeProbleme.
- Un instrument intuitiv, care folosește caracteristica drag-and-drop pentru a obține informații utile din date și pentru a efectua analiza datelor
Trifacta
Trifacta este o platformă de luptă de date pentru întreprinderi pentru satisfacerea nevoilor dvs. de afaceri. Înțelegerea exactă a conținutului datelor și a modului în care acestea vor fi utile pentru diferite explorări analitice este cheia identificării valorii datelor. Trifacta este considerat cel mai bun instrument pentru efectuarea luptelor, curățării și analizei datelor.
Iată câteva caracteristici ale Trifacta:
- Se conectează la mai multe surse de date, indiferent de locul în care trăiesc datele
- Oferă o interfață grafică interactivă pentru înțelegerea datelor nu numai pentru a obține cele mai semnificative date, ci și pentru a elimina variabilele inutile sau redundante.
- Oferă îndrumare vizuală, fluxuri de lucru de învățare automată și feedback care vă vor ghida în evaluarea datelor și efectuarea transformării datelor necesare.
- Monitorizează continuuneconcordanțele din date și elimină orice valori nule sau valori lipsă și se asigură că normalizarea datelor este efectuată pentru a evita orice prejudecăți în ieșire.
KNIME
KNIME este o platformă open-source de analiză a datelor care vizează crearea de aplicații Data Science și Machine Learning. Construirea aplicațiilor Data Science implică o serie de sarcini care sunt bine gestionate de acest instrument complet automatizat. Oferă o interfață grafică foarte interactivă și intuitivă, care facilitează înțelegerea întregii metodologii Data Science.
Iată câteva caracteristici ale KNIME:
- Poate fi folosit pentru a construi fluxuri de lucru end-to-end în domeniul științei datelor, fără nicio codare, trebuie doar să glisați și să plasați modulele.
- Oferă suport pentru a încorpora instrumente din diferite domenii, inclusiv scripturi în R, Python și oferă, de asemenea, API-uri pentru integrarea cu Apache Hadoop.
- Compatibil cu diverse formate de aprovizionare a datelor, inclusiv formate de text simple, cum ar fi CSV, PDF, XLS, JSON și formate de date nestructurate, inclusiv imagini, GIF-uri etc.
- Oferă asistență deplină pentru efectuarea luptelor de date, selectarea caracteristicilor, normalizarea, modelarea datelor, evaluarea modelului și chiar vă permite să creați vizualizări interactive.
Acum că cunoașteți instrumentele de top pentru știința datelor și învățarea automată pentru neprogramatori, sunt sigur că sunteți curios să aflați mai multe. Iată câteva bloguri care vă vor ajuta să începeți cu Data Science:
Dacă doriți să vă înscrieți la un curs complet de inteligență artificială și învățare automată, Edureka are un program special care vă va face să vă pricepeți la tehnici precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și procesarea limbajului natural. Acesta include instruire cu privire la cele mai recente progrese și abordări tehnice în inteligența artificială și învățarea automată, cum ar fi învățarea profundă, modelele grafice și învățarea prin întărire.