Datová věda a strojové učení pro neprogramátory

Tento blog o Data Science and Machine Learning For Non-Programmers je určen pro non-IT profesionály, kteří si budují kariéru v Data Science & Machine Learning.

S nepřetržitým generováním dat je potřeba a Data Science exponenciálně vzrostl. Tato poptávka vtáhla do oblasti datové vědy spoustu jiných než IT profesionálů. Tento blog o Data Science and Machine Learning For Non-Programmers is specifically dedicated to non-IT profesionals who are trying to make a career in Data Science and Machine Learning without the experience of working on programming languages.

Chcete-li získat podrobné znalosti o umělé inteligenci a strojovém učení, můžete se zaregistrovat naživo od společnosti Edureka s nepřetržitou podporou a doživotním přístupem.





Zde je seznam témat, která budou v tomto blogu:

  1. Úvod do datové vědy a strojového učení
  2. Data Science vs Machine Learning
  3. Nástroje pro datovou vědu a strojové učení pro neprogramátory

Úvod do datové vědy a strojového učení

Datová věda a strojové učení přilákaly profesionály ze všech prostředí. Důvodem této poptávky je skutečnost, že v současné době vše kolem nás běží na datech.



Data jsou klíčem k růstu podniků, řešení složitých problémů v reálném světě a vytváření efektivních modelů, které pomohou při analýze rizik, předpovědi prodeje atd. Data Science and Machine Learning je klíčem k hledání řešení a poznatků z dat.

Úvod do datové vědy a strojového učení - Datová věda a strojové učení pro neprogramátory - EdurekaNež půjdeme dále objasníme jednu věc. Datová věda a strojové učení nejsou stejné. Lidé mají často tendenci se mezi nimi zmást. Aby bylo vše jasné, pochopme rozdíl:

Data Science vs Machine Learning

Data Science je zastřešující pojem, který pokrývá širokou škálu domén, včetně umělé inteligence (AI), strojového učení a hlubokého učení.



Pojďme to rozebrat:

Umělá inteligence: je podmnožina datové vědy což strojům umožňuje simulovat chování podobné člověku.

datový typ data v sql

Strojové učení: je podoblasti umělé inteligence který poskytuje strojům schopnost učit se automaticky a zlepšovat se ze zkušeností, aniž by k tomu byl výslovně naprogramován.

Hluboké učení: Hluboké učení je součást strojového učení který využívá různá výpočetní opatření a algoritmy inspirované strukturou a funkcí mozku zvané Artificial Neural Networks (ANN).

Proto se datová věda točí kolem extrakce poznatků z dat. K tomu využívá řadu různých technologií a metod z různých oborů, jako je Machine Learning, AI a Deep Learning. Zde je třeba poznamenat, že datová věda je velmi rozsáhlá oblast a nespoléhá se výhradně na tyto techniky.

Nyní, když znáte základy, pojďme pochopit výhody používání nástrojů Data Science a ML.

Proč používat Data Science a Machine Learning Tools?

Tady je seznam důvodů, které vám pomohou pochopit výhody používání nástrojů Data Science:

  • K používání nástrojů Data Science and Machine Learning Tools nepotřebujete programátorské dovednosti. To je zvláště výhodné pro profesionály Non-It, kteří nemají zkušenosti s programováním v Pythonu, R atd.
  • Poskytují velmi interaktivní grafické uživatelské rozhraní, které se velmi snadno používá a učí.
  • Tyto nástroje poskytují velmi konstruktivní způsob, jak definovat celý pracovní tok Data Science a implementovat jej bez obav z jakýchkoli chyb nebo chyb v kódování.

  • Vzhledem k tomu, že tyto nástroje nevyžadují kódování, je rychlejší a snazší zpracovávat data a vytvářet silné modely strojového učení.
  • Všechny procesy zapojené do pracovního toku jsou automatizované a vyžadují minimální lidský zásah.
  • Mnoho společností založených na datech se přizpůsobilo nástrojům Data Science a často hledají profesionály, kteří jsou schopni tyto nástroje zpracovat a spravovat.

Nyní, když víte, že výhody používání nástrojů Data Science a Machine Learning, pojďme se podívat na nejlepší nástroje, které může použít jakýkoli neprogramátor:

Nástroje pro datovou vědu a strojové učení

V této části probereme to nejlepší z nástrojů Data Science a Machine Learning pro neprogramátory. Upozorňujeme, že tento seznam není v žádném konkrétním pořadí.

Zde je seznam Data Science and MachineVýukové nástroje, o nichž se pojednává níže:

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

RapidMiner

Není žádným překvapením, že se RapidMiner dostal na tento seznam. Jeden z nejpoužívanějších nástrojů pro datovou vědu a strojové učení preferovaný nejen začátečníky, kteří nejsou dobře vybaveni programovacími schopnostmi, ale také zkušenými datovými vědci. RapidMiner je nástroj vše v jednom, který se stará o celý pracovní tok Data Science, od zpracování dat po modelování dat a nasazení.

Pokud jste z netechnického prostředí, RapidMiner je pro vás jedním z nejlepších nástrojů. Poskytuje silné grafické uživatelské rozhraní, které vyžaduje pouze výpis dat, není nutné žádné kódování. Vytváří prediktivní modely a modely strojového učení, které používají spletité algoritmy k dosažení přesných výstupů.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

  • Poskytuje výkonné prostředí vizuálního programování.
  • Dodává se s vestavěným RapidMiner Radoop, který vám umožní integraci s Hadoop frameworkem pro těžbu a analýzu dat.
  • Podporuje jakýkoli datový formát aprovádí špičkovou prediktivní analýzu odborným čištěním dat
  • Používá programovací konstrukce, které automatizují úkoly na vysoké úrovni, jako je modelování dat

DataRobot

DataRobot je automatizovaná platforma Machine Learning, která vytváří přesné prediktivní modely pro provádění rozsáhlé analýzy dat. Je to jeden z nejlepších nástrojů pro dolování dat a extrakci funkcí. Profesionálové s menší zkušeností s programováním využívají DataRobot, protože je považován za jeden z nejjednodušších nástrojů pro analýzu dat.

Stejně jako RapidMiner je DataRobot také jedinou platformou, kterou lze použít k vytvoření komplexního řešení umělé inteligence. Při vytváření řešení, která lze použít k modelování obchodních případů v reálném světě, využívá osvědčené postupy.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

  • Automaticky identifikuje nejvýznamnější funkce a staví model kolem těchto funkcí.
  • Spustí data na různých modelech Machine Learning a zkontroluje, který model poskytuje nejpřesnější výsledek
  • Extrémně rychlý při stavbě, tréninku,a testování prediktivních modelů, provádění dolování textu, škálování dat atd.
  • Může spouštět rozsáhlé projekty Data Science a začlenit metody vyhodnocení modelu, jako je ladění parametrů atd.

BigML

BigML usnadňuje proces vývoje modelů Machine Learning a Data Science poskytováním snadno dostupných konstrukcí, které pomáhají při klasifikaci, regrese a klastrování problémů. Zahrnuje širokou škálu algoritmů strojového učení a pomáhá budovat silný model bez velkého lidského zásahu, což vám umožní zaměřit se na důležité úkoly, jako je zlepšení rozhodování.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

  • Komplexní nástroj pro strojové učení, který podporuje nejsložitější algoritmy strojového učení, zahrnující plnou podporu pro supervizované a nekontrolované učení, včetně detekce anomálií, asociační těžby atd.
  • Poskytuje jednoduché webové rozhraní a rozhraní API, které lze nastavit za zlomek času potřebného pro tradiční systémy.
  • Vytváří vizuálně interaktivníprediktivní modely, které usnadňují hledání korelací mezi funkcemi v datech
  • Zahrnuje vazby a knihovny nejpopulárnějších jazyků Data Science, jako jsou Python, Java atd

MLBase

MLbase je nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, který je jednou z nejlepších platforem používaných k vytváření rozsáhlých projektů strojového učení. Řeší problémy, kterým čelí při hostování složitých modelů, které vyžadují výpočty na vysoké úrovni.

MLBase používá tři hlavní komponenty:

  1. ML Optimizer: Hlavním účelem optimalizátoru je automatizovat konstrukci potrubí Machine Learning.
  2. MLI: MLI je API, které je zaměřeno na vývoj algoritmů a provádění extrakce funkcí pro výpočty na vysoké úrovni
  3. MLlib: Je to vlastní knihovna Machine Learning Apache Spark, která je v současné době podporována komunitou Spark.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

  • Poskytuje jednoduché grafické uživatelské rozhraní pro vývoj modelů Machine Learning
  • Učí se a testuje data na různých algoritmech učení, aby zjistil, který model poskytuje nejlepší přesnost
  • Neprogramátoři mohou snadno škálovat Modely Data Science díky snadnosti a jednoduchosti nástroje
  • Může škálovat velké spletité projekty mnohem efektivněji než jakýkoli tradiční systém

Auto Cloud Google Cloud

Cloud AutoML je platforma produktů strojového učení, která umožňuje profesionálům s omezenými zkušenostmi v Data Science trénovat špičkové modely specifické pro jejich obchodní potřeby. Jedna z nejlepších platforem Machine Learning s více než 10 lety trénovaných konstrukcí Google Research, které vám pomohou vytvářet prediktivní modely, které překonají všechny tradiční výpočetní modely.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

  • Profesionálové s minimální odborností v oblasti ML mohou snadno trénovat a vytvářet modely strojového učení na vysoké úrovni specifické pro jejich obchodní potřeby.
  • Plnohodnotná integrace s mnoha dalšími službami Google Cloud, která pomáhá při dolování a ukládání dat.
  • Generuje REST API a přitom předpovídat výstup
  • Poskytuje jednoduché grafické uživatelské rozhraní k vytváření vlastních modelů ML, které lze trénovat, testovat, vylepšovat a nasazovat prostřednictvím stejné platformy.

Auto-WEKA

Auto-WEKA je nástroj založený na otevřeném grafickém uživatelském rozhraní, který je ideální pro začátečníky, protože poskytuje velmi intuitivní rozhraní pro provádění všech úkolů souvisejících s datovou vědou.

Podporuje automatizované zpracování dat, EDA, supervizované a nekontrolované výukové algoritmy. Tento nástroj je ideální pro nováčky, kteří s Data Science a Machine Learning teprve začínají. Má komunitu vývojářů, kteří byli natolik laskaví, že publikovali návody a výzkumné práce o používání tohoto nástroje.

Tady je několik funkcí nástroje:

  • WEKA poskytuje širokou škálu algoritmů strojového učení pro klasifikaci, regresi, shlukování, detekci anomálií, asociační těžbu, dolování dat atd.
  • Poskytuje interaktivní grafické rozhraní pro provádění úkolů těžby dat, analýzy dat atd.
  • Umožňuje vývojářům testovat své modely na pestré sadě možných testovacích případů a pomáhá při poskytování modelu, který poskytuje nejpřesnější výstup.
  • Dodává se také s jednoduchým, ale intuitivním CLI (Command Line Interface) pro spouštění základních příkazů.

IBM Watson Studio

Všichni víme, jak moc IBM přispěla do světa poháněného umělou inteligencí. Stejně jako většina služeb poskytovaných IBM je IBM Watson Studio nástrojem založeným na umělé inteligenci používaným pro rozsáhlou analýzu dat, strojové učení, datovou vědu atd.

Pomáhá organizacím usnadnit proces analýzy dat a stará se o end-to-end pracovní tok, od zpracování dat až po nasazení. Jedná se o jeden z nejuznávanějších nástrojů pro Data Science a Machine Learning na trhu.

Zde jsou některé klíčové funkce produktu IBM Watson Studio:

  • Poskytuje podporu pro provádění přípravy, průzkumu a modelování dat v rozpětí několika minut a celý proces je automatizován.
  • Podporuje více jazyků a nástrojů Data Science, jako jsou notebooky Python 3, skriptování Jython, SPSS Modeler a Data Refinery
  • Pro kodéry a datové vědce nabízíintegrace s R Studio, Scala, Python atd.
  • Používá SPSS Modeler, který poskytuje funkce drag-and-drop pro zkoumání dat a vytváření silných modelů strojového učení.

Deska

Deska je nejpopulárnější nástroj pro vizualizaci dat používaný na trhu. Umožňuje vám rozdělit surová, neformátovaná data do zpracovatelného a srozumitelného formátu. Vizualizace vytvořené pomocí Tableau vám mohou snadno pomoci pochopit závislosti mezi proměnnými prediktoru.

Ačkoli se Tableau používá hlavně pro účely vizualizace, může také provádět analýzu a průzkum dat.

Tady je několik funkcí Tableau:

  • Může být použit pro připojení k více zdrojům dat a může vizualizovat masivní datové sady, aby našel korelace a vzory.
  • Funkce Tableau Desktop umožňuje vytvářet přizpůsobené zprávy a řídicí panely, abyste získali aktualizace v reálném čase
  • Tableau také poskytuje funkci propojení mezi databázemi, která vám umožňuje vytvářet vypočítaná pole a spojovat tabulky, což pomáhá při řešení složitých dat řízenýchproblémy.
  • Intuitivní nástroj, který využívá funkci drag-and-drop k odvození užitečných poznatků z dat a provádění analýzy dat

Trifacta

Trifacta je platforma pro podniková data, která splňuje vaše obchodní potřeby. Klíčem k identifikaci hodnoty dat je přesné pochopení toho, co je ve vašich datech a jak to bude užitečné pro různé analytické průzkumy. Trifacta je považován za nejlepší nástroj pro provádění hádek, čištění a analýzy dat.

Zde je několik funkcí Trifacty:

  • Připojuje se k více zdrojům dat bez ohledu na to, kde data žijí
  • Poskytuje interaktivní grafické uživatelské rozhraní pro porozumění datům nejen pro odvození nejvýznamnějších dat, ale také pro odstranění nepotřebných nebo nadbytečných proměnných.
  • Poskytuje vizuální vedení, pracovní postupy Machine Learning a zpětnou vazbu, která vás provede při hodnocení dat a provedení potřebné transformace dat.
  • Průběžně sledujenekonzistence v datech a odstraní všechny nulové hodnoty nebo chybějící hodnoty a zajistí, aby byla provedena normalizace dat, aby nedocházelo ke zkreslení ve výstupu.

KNIME

KNIME je platforma pro analýzu dat s otevřeným zdrojovým kódem zaměřená na vytváření aplikací Data Science a Machine Learning ihned po vybalení. Vytváření aplikací Data Science zahrnuje řadu úkolů, které tento plně automatizovaný nástroj dobře spravuje. Poskytuje velmi interaktivní a intuitivní grafické uživatelské rozhraní, které usnadňuje pochopení celé metodologie Data Science.

Zde je několik funkcí KNIME:

co je zalomení řádku v html
  • Lze jej použít k vytváření komplexních pracovních postupů Data Science bez jakéhokoli kódování, stačí moduly přetáhnout.
  • Poskytuje podporu pro vkládání nástrojů z různých domén, včetně skriptování v R, Pythonu a také poskytuje rozhraní API pro integraci s Apache Hadoop.
  • Kompatibilní s různými formáty pro získávání dat, včetně jednoduchých textových formátů, jako jsou CSV, PDF, XLS, JSON, a nestrukturované datové formáty včetně obrázků, GIF atd.
  • Poskytuje plnohodnotnou podporu pro provádění hádání dat, výběr funkcí, normalizaci, modelování dat, vyhodnocení modelu a dokonce vám umožňuje vytvářet interaktivní vizualizace.

Nyní, když znáte špičkové nástroje pro datovou vědu a strojové učení pro neprogramátory, jsem si jistý, že se chcete dozvědět více. Zde je několik blogů, které vám pomohou začít s Data Science:

Pokud se chcete zaregistrovat na kompletní kurz umělé inteligence a strojového učení, Edureka má speciálně připravený kurz díky nimž zvládnete techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení a zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.