Наука за данни и машинно обучение за непрограмисти

С непрекъснатото генериране на данни, необходимостта от и Наука за данни се е увеличил експоненциално. Това търсене привлече много не-ИТ специалисти в областта на науката за данни. Този блог за Наука за данни и машинно обучение за непрограмисти е специално посветен на не-ИТ специалисти, които се опитват да направят кариера в науката за данни и машинното обучение, без да работят с езици за програмиране.

За да получите задълбочени познания по изкуствен интелект и машинно обучение, можете да се запишете на живо от Edureka с денонощна поддръжка и доживотен достъп.

Ето списък с теми, които ще бъдат обхванати в този блог:

1. Въведение в науката за данните и машинното обучение
2. Наука за данни срещу машинно обучение
3. Инструменти за наука за данни и машинно обучение за непрограмисти

Въведение в науката за данните и машинното обучение

Науката за данни и машинното обучение привлече професионалисти от всички среди. Причината за това търсене е фактът, че в момента всичко около нас работи на данни.

Данните са ключът към растежа на бизнеса, решаването на сложни реални проблеми и изграждането на ефективни модели, които ще помогнат при анализа на риска, прогнозирането на продажбите и т.н. Науката за данни и машинното обучение е ключът към намирането на решения и прозрения от данните.

Преди да отидем освен това, нека изясним едно нещо. Науката за данни и машинното обучение не са едно и също. Хората често са склонни да се бъркат между двете. За да изясним нещата, нека разберем разликата:

Наука за данни срещу машинно обучение

Наука за данни е общ термин, който обхваща широк спектър от домейни, включително изкуствен интелект (AI), машинно обучение и дълбоко обучение.

Нека го разделим:

Изкуствен интелект: е подмножество на Data Science което позволява на машините да симулират човекоподобно поведение.

Първи стъпки с MySQL Workbench

Машинно обучение: е подполе на изкуствен интелект което предоставя на машините възможност да учат автоматично и да се усъвършенстват от опит, без да са изрично програмирани да го правят.

Дълбоко обучение: Дълбоко обучение е част от машинното обучение който използва различни изчислителни мерки и алгоритми, вдъхновени от структурата и функцията на мозъка, наречени Изкуствени невронни мрежи (ANN).

Следователно Data Science се върти около извличането на прозрения от данните. За целта той използва редица различни технологии и методи от различни дисциплини, като машинно обучение, изкуствен интелект и дълбоко обучение. Тук трябва да се отбележи, че Data Science е много обширна област и не разчита изключително на тези техники.

След като вече знаете основите, нека разберем ползите от използването на Data Science и ML инструменти.

Защо да използваме Data Science и инструменти за машинно обучение?

Ето списък с причини, които ще ви помогнат да разберете предимствата на използването на инструментите за наука за данни:

• Не се нуждаете от умения за програмиране, за да използвате Data Science и инструменти за машинно обучение. Това е особено изгодно за специалисти от не-Ит, които нямат опит с програмирането в Python, R и т.н.
• Те осигуряват много интерактивен GUI, който е много лесен за използване и обучение.
• Тези инструменти предоставят много конструктивен начин за дефиниране на целия работен процес на Data Science и прилагането му, без да се притеснявате за грешки или грешки в кодирането.

• Предвид факта, че тези инструменти не изискват от вас да кодирате, по-бързо и лесно се обработват данни и се изграждат силни модели за машинно обучение.
• Всички процеси, участващи в работния процес, са автоматизирани и изискват минимална човешка намеса.
• Много компании, управлявани от данни, са се адаптирали към инструментите на Data Science и често търсят професионалисти, способни да боравят и управляват такива инструменти.

Сега, когато знаете предимства от използването на Data Science и инструменти за машинно обучение, нека да разгледаме най-добрите инструменти, които всеки непрограмист може да използва:

Наука за данни и инструменти за машинно обучение

В този раздел ще обсъдим най-доброто от инструментите за наука за данни и машинно обучение за непрограмисти. Моля, обърнете внимание, че този списък не е в определен ред.

Ето списък на Data Science and MachineИнструменти за обучение, които са разгледани по-долу:

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

RapidMiner

Не е изненада, че RapidMiner стигна до този списък. Един от най-широко използваните инструменти за наука за данни и машинно обучение, предпочитан не само от начинаещи, които не са добре оборудвани с умения за програмиране, но и от опитни учени по данни. RapidMiner е цялостният инструмент, който се грижи за целия работен поток на Data Science, от обработка на данни до моделиране и внедряване на данни.

Ако сте от нетехнически произход, RapidMiner е един от най-добрите инструменти за вас. Той осигурява силен GUI, който изисква само изхвърляне на данните, не се изисква кодиране. Той изгражда модели за прогнозиране и модели за машинно обучение, които използват сложни алгоритми за постигане на точни резултати.

Ето някои от основните му характеристики:

• Осигурява мощна среда за визуално програмиране.
• Предлага се с вграден RapidMiner Radoop, който ви позволява да се интегрирате с Hadoop рамка за извличане на данни и анализ.
• Той поддържа всеки формат на данни иизвършва първокласен прогнозен анализ чрез експертно почистване на данните
• Използва програмни конструкции, които автоматизират задачи на високо ниво като моделиране на данни

DataRobot

DataRobot е автоматизирана платформа за машинно обучение, която изгражда прецизни прогнозни модели за извършване на обширен анализ на данни. Това е един от най-добрите инструменти за извличане на данни и извличане на функции. Професионалисти с по-малко опит в програмирането се възползват от DataRobot, защото той се счита за един от най-простите инструменти за анализ на данни.

Подобно на RapidMiner, DataRobot също е една платформа, която може да се използва за изграждане на цялостно AI решение. Той използва най-добрите практики при създаването на решения, които могат да се използват за моделиране на реални бизнес казуси.

Ето някои от основните му характеристики:

• Автоматично идентифицира най-значимите характеристики и изгражда модел около тези характеристики.
• Изпълнява данните за различни модели на машинно обучение, за да провери кой модел осигурява най-точния резултат
• Изключително бързо в изграждането, обучението,и тестване на предсказуеми модели, извършване на извличане на текст, мащабиране на данни и така нататък.
• Може да изпълнява мащабни проекти за Data Science и да включва методи за оценка на модели като настройка на параметри и т.н.

BigML

BigML улеснява процеса на разработване на модели за машинно обучение и наука за данни, като предоставя лесно достъпни конструкции, които помагат при класификацията, регресията и проблемите на клъстерирането. Той включва широк спектър от алгоритми за машинно обучение и помага да се изгради силен модел без много човешка намеса, това ви позволява да се съсредоточите върху важни задачи като подобряване на вземането на решения.

Ето някои от основните му характеристики:

• Изчерпателен инструмент за машинно обучение, който поддържа най-сложните алгоритми за машинно обучение, включващ пълна поддръжка за контролирано и ненаблюдавано обучение, включително откриване на аномалии, извличане на асоциации и така нататък.
• Предоставя опростен уеб интерфейс и API, които могат да бъдат настроени за части от времето, необходимо за традиционните системи.
• Създава визуално интерактивенпрогнозни модели, които улесняват намирането на корелации между характеристиките в данните
• Включва обвързвания и библиотеки на най-популярните езици на науката за данни като Python, Java и др

MLBase

MLbase е инструмент с отворен код, който е една от най-добрите платформи, използвани за създаване на мащабни проекти за машинно обучение. Той разглежда проблемите, с които се сблъсква, докато хоства сложни модели, които изискват изчисления на високо ниво.

MLBase използва три основни компонента:

1. ML Optimizer: Основната цел на оптимизатора е да автоматизира конструкцията на тръбопровода за машинно обучение.
2. MLI: MLI е API, който е фокусиран върху разработването на алгоритми и извършването на извличане на функции за изчисления на високо ниво
3. MLlib: Това е собствената библиотека за машинно обучение на Apache Spark, която в момента се поддържа от общността на Spark.

Ето някои от основните му характеристики:

• Предоставя прост графичен интерфейс за разработване на модели за машинно обучение
• Той изучава и тества данните на различни учебни алгоритми, за да разбере кой модел дава най-добра точност
• Непрограмистите могат лесно да мащабират Data Science модели поради лекотата и простотата на инструмента
• Той може да мащабира големи, объркани проекти много по-ефективно от която и да е традиционна система

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML е платформа за продукти за машинно обучение, която позволява на специалисти с ограничен опит в Data Science да обучават модели от висок клас, специфични за техните бизнес нужди. Една от най-добрите платформи за машинно обучение с над 10 години обучени Google Research конструкции, които да ви помогнат да изградите модели за прогнозиране, които надхвърлят всички традиционни изчислителни модели.

Ето някои от основните му характеристики:

• Професионалистите с минимален опит в областта на ML могат лесно да обучават и изграждат модели за машинно обучение на високо ниво, специфични за техните бизнес нужди.
• Пълноценна интеграция с много други услуги на Google Cloud, която помага при извличане на данни и съхранение на данни.
• Генерира REST API докато правите прогнози за изхода
• Предоставя прост графичен интерфейс за създаване на персонализирани ML модели, които могат да бъдат обучени, тествани, подобрени и внедрени чрез същата платформа.

Auto-WEKA

Auto-WEKA е инструмент с графичен интерфейс с отворен код, който е идеален за начинаещи, тъй като предоставя много интуитивен интерфейс за изпълнение на всички задачи, свързани с Data Science.

Той поддържа автоматизирана обработка на данни, EDA, контролирани и ненаблюдавани алгоритми за обучение. Този инструмент е идеален за начинаещи, които тепърва започват да работят с Data Science и Machine Learning. Той има общност от разработчици, които бяха достатъчно любезни да публикуват уроци и научни статии за използването на инструмента.

Ето няколко характеристики на инструмента:

• WEKA предлага огромен набор от алгоритми за машинно обучение за класификация, регресия, клъстериране, откриване на аномалии, извличане на асоциации, извличане на данни и т.н.
• Осигурява интерактивен графичен интерфейс за изпълнение на задачи за извличане на данни, анализ на данни и така нататък.
• Позволява на разработчиците да тестват своите модели на разнообразен набор от възможни тестови случаи и помага при предоставянето на модела, който дава най-точния изход.
• Той също така идва с прост, но интуитивен CLI (интерфейс на командния ред) за изпълнение на основни команди.

IBM Watson Studio

Всички сме наясно колко много IBM е допринесла за света, управляван от ИИ. Подобно на повечето услуги, предоставяни от IBM, IBM Watson Studio е инструмент, базиран на AI, използван за обширен анализ на данни, машинно обучение, наука за данни и т.н.

Той помага на организациите да улеснят процеса на анализ на данни и се грижи за работния процес от край до край, от обработка на данни до внедряване. Това е един от най-признатите инструменти за наука за данни и машинно обучение на пазара.

Ето някои ключови характеристики на IBM Watson Studio:

• Осигурява поддръжка за извършване на подготовка, проучване и моделиране на данни в рамките на няколко минути и целият процес е автоматизиран.
• Поддържа множество езици и инструменти за наука за данни като Python 3 Notebooks, Jython скриптове, SPSS Modeler и Data Refinery
• За програмисти и изследователи на данни той предлагаинтеграция с R Studio, Scala, Python и т.н.
• Използва SPSS Modeler, който предоставя функционалността плъзгане и пускане за изследване на данни и изграждане на силни модели за машинно обучение.

Борд

Борд е най-популярният инструмент за визуализация на данни, използван на пазара. Тя ви позволява да разбивате сурови, неформатирани данни в обработваем и разбираем формат. Визуализациите, създадени с помощта на Tableau, могат лесно да ви помогнат да разберете зависимостите между предикторските променливи.

Въпреки че Tableau се използва главно за целите на визуализацията, той може също така да извършва анализ на данни и проучване.

Ето няколко характеристики на Tableau:

тип кастинг в java с пример

• Той може да се използва за свързване към множество източници на данни и може да визуализира масивни набори от данни, за да намери корелации и модели.
• Функцията Tableau Desktop ви позволява да създавате персонализирани отчети и табла за управление, за да получавате актуализации в реално време
• Tableau също така предоставя функционалност за присъединяване между бази данни, която ви позволява да създавате изчислени полета и да обединявате таблици, което помага при решаването на сложни даннипроблеми.
• Интуитивен инструмент, който използва функцията плъзгане и пускане, за да извлече полезна информация от данните и да извърши анализ на данните

Трифакта

Trifacta е корпоративна платформа за обработка на данни за задоволяване на вашите бизнес нужди. Разбирането какво точно има във вашите данни и как ще бъде полезно за различни аналитични проучвания е ключът към идентифицирането на стойността на данните. Trifacta се счита за най-добрият инструмент за извършване на разбъркване, почистване и анализ на данни.

Ето няколко характеристики на Trifacta:

• Свързва се с множество източници на данни, независимо къде живеят данните
• Предоставя интерактивен GUI за разбиране на данните, за да се извлекат не само най-значимите данни, но и да се премахнат ненужните или излишните променливи.
• Осигурява визуални насоки, работни процеси на машинно обучение и обратна връзка, които ще ви насочат при оценка на данните и извършване на необходимото преобразуване на данни.
• Непрекъснато наблюдаванесъответствията в данните и премахва всякакви нулеви стойности или липсващи стойности и гарантира, че се извършва нормализиране на данните, за да се избегнат всякакви пристрастия в изхода.

КНИМЕ

KNIME е платформа за анализ на данни с отворен код, насочена към създаването на приложения за наука за данни и машинно обучение. Изграждането на приложения за наука за данни включва поредица от задачи, които се управляват добре от този напълно автоматизиран инструмент. Той осигурява много интерактивен и интуитивен GUI, който улеснява разбирането на цялата методология на Data Science.

Ето няколко характеристики на KNIME:

• Той може да се използва за изграждане на цялостни работни потоци на Data Science без никакво кодиране, просто трябва да плъзнете и пуснете модулите.
• Осигурява поддръжка за вграждане на инструменти от различни домейни, включително скриптове в R, Python и също така предоставя API за интегриране с Apache Hadoop.
• Съвместим с различни формати за източници на данни, включително прости текстови формати, като CSV, PDF, XLS, JSON и неструктурирани формати за данни, включително изображения, GIF и др.
• Осигурява пълноценна поддръжка за извършване на преборване на данни, избор на функции, нормализиране, моделиране на данни, оценка на модели и дори ви позволява да създавате интерактивни визуализации.

След като знаете най-добрите инструменти за наука за данни и машинно обучение за непрограмисти, сигурен съм, че сте любопитни да научите повече. Ето няколко блога, които ще ви помогнат да започнете с Data Science:

Ако искате да се запишете за пълен курс по изкуствен интелект и машинно обучение, Edureka има специално подготвен което ще ви накара да владеете техники като контролирано обучение, учене без надзор и обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.