Наука о подацима и машинско учење за програмере

Уз континуирано генерисање података, потреба за и Дата Сциенце је експоненцијално повећан. Овај захтев повукао је много не-ИТ професионалаца у поље науке о подацима. Овај блог о Науци података и машинском учењу за програмере посебно је посвећен не-ИТ професионалцима који покушавају да направе каријеру у науци података и машинском учењу без искуства у раду на програмским језицима.

Да бисте стекли детаљно знање о вештачкој интелигенцији и машинском учењу, можете се пријавити уживо Едурека са 24/7 подршком и доживотним приступом.

Ево листе тема које ће бити покривен на овом блогу:

1. Увод у науку података и машинско учење
2. Наука података вс машинско учење
3. Алатке за науку података и машинско учење за програмере

Увод у науку података и машинско учење

Наука података и машинско учење привукли су професионалце из свих средина. Разлог за ову потражњу је чињеница да тренутно све око нас ради на подацима.

Подаци су кључни за раст предузећа, решавање сложених проблема из стварног света и изградњу ефикасних модела који ће помоћи у анализи ризика, предвиђању продаје и тако даље. Наука података и машинско учење је кључ за проналажење решења и увида у податке.

Пре него што кренемо даље, разјаснимо једну ствар. Наука података и машинско учење нису исто. Људи се често знају збунити између њих двоје. Да ствари буду јасне, схватимо разлику:

Наука података вс машинско учење

Дата Сциенце је кровни појам који покрива широк спектар домена, укључујући вештачку интелигенцију (АИ), машинско учење и дубоко учење.

Раздвојимо:

Вештачка интелигенција: је подскуп података науке о подацима што омогућава машинама да симулирају људско понашање.

шта је ацтионлистенер у јави

Машинско учење: је подпоље вештачке интелигенције што машинама пружа могућност аутоматског учења и побољшања из искуства без изричитог програмирања за то.

Дубинско учење: Дубоко учење је део Машинског учења који користи различите рачунске мере и алгоритме инспирисане структуром и функцијом мозга званим Вештачке неуронске мреже (АНН).

Стога се Дата Сциенце врти око издвајања увида из података. Да би то урадио, користи бројне различите технологије и методе из различитих дисциплина, попут машинског учења, уметничког интелигенције и дубоког учења. Овде треба напоменути да је наука о подацима веома широко поље и да се не ослања искључиво на ове технике.

Сад кад знате основе, хајде да схватимо предности коришћења алата Дата Сциенце и МЛ.

Зашто користити науку о подацима и алате за машинско учење?

Ево листе разлога који ће вам помоћи да схватите предности коришћења алата Дата Сциенце:

• За употребу науке о подацима и алата за машинско учење нису вам потребне програмске вештине. Ово је посебно повољно за не-Ит професионалце који немају искуства са програмирањем на Питхон-у, Р, итд.
• Пружају врло интерактивни ГУИ који је врло једноставан за употребу и учење.
• Ови алати пружају врло конструктиван начин за дефинисање целокупног тока података науке података и његову примену без бриге о грешкама или грешкама кодирања.

• С обзиром на чињеницу да ови алати не захтевају кодирање, брже је и лакше обрађивати податке и стварати јаке моделе машинског учења.
• Сви процеси који су укључени у ток рада су аутоматизовани и захтевају минималну људску интервенцију.
• Многе компаније вођене подацима прилагодиле су се алаткама Дата Сциенце и често траже стручњаке који су способни да рукују и управљају тим алатима.

Сад кад знате предности коришћења алата за науку података и машинско учење, погледајмо најважније алате које може користити било који програмер:

Наука о подацима и алати за машинско учење

У овом одељку ћемо разговарати о најбољим алаткама за науку о подацима и машинско учење за оне који нису програмери. Имајте на уму да ова листа није у одређеном редоследу.

Ево списка Наука о подацима и машинаАлати за учење о којима се говори у наставку:

1. РапидМинер
2. ДатаРобот
3. БигМЛ
4. МЛБасе
5. Гоогле Цлоуд АутоМЛ
6. Ауто-ВЕКА
7. ИБМ Ватсон Студио
8. Одбор, табла
9. Трифацта
10. КНИМЕ

РапидМинер

Није изненађење што се РапидМинер нашао на овој листи. Један од најчешће коришћених алата за науку података и машинско учење који преферирају не само почетници који нису добро опремљени вештинама програмирања, већ и искусни научници података. РапидМинер је све у једном алату који брине о целокупном току рада Науке о подацима, од обраде података до моделирања и примене података.

Ако сте из нетехничког порекла, РапидМинер је један од најбољих алата за вас. Пружа јак ГУИ који захтева само избацивање података, није потребно кодирање. Израђује предиктивне моделе и моделе машинског учења који користе замршене алгоритме за постизање прецизних резултата.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Пружа моћно окружење за визуелно програмирање.
• Испоручује се са уграђеним РапидМинер Радооп-ом који вам омогућава интеграцију са Хадооп оквиром за рударење и анализу података.
• Подржава било који формат података иврши врхунску предиктивну аналитику стручним чишћењем података
• Користи конструкције програмирања које аутоматизују задатке на високом нивоу као што је моделирање података

ДатаРобот

ДатаРобот је аутоматизована платформа за машинско учење која гради прецизне предиктивне моделе за извршавање опсежне анализе података. То је један од најбољих алата за рударење података и издвајање карактеристика. Професионалци са мање искуства у програмирању користе ДатаРобот, јер се сматра једним од најједноставнијих алата за анализу података.

Попут РапидМинер-а, ДатаРобот је такође једна платформа која се може користити за изградњу АИ решења с краја на крај. Користи најбоље праксе у креирању решења која се могу користити за моделирање стварних пословних случајева.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Аутоматски идентификује најважније карактеристике и гради модел око њих.
• Покреће податке о различитим моделима машинског учења како би се проверило који модел пружа најтачнији исход
• Изузетно брзо у изградњи, тренингу,и тестирање предиктивних модела, извођење претраживања текста, скалирање података и тако даље.
• Може да покреће велике пројекте науке о подацима и да укључује методе процене модела као што су подешавање параметара и тако даље.

БигМЛ

БигМЛ олакшава процес развоја модела машинског учења и науке података пружајући лако доступне конструкције које помажу у класификацији, регресији и проблемима кластера. Укључује широк спектар алгоритама машинског учења и помаже у изградњи снажног модела без много људске интервенције, што вам омогућава да се усредсредите на важне задатке као што је побољшање доношења одлука.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Свеобухватан алат за машинско учење који подржава најсложеније алгоритме за машинско учење, који укључује пуну подршку за учење под надзором и без надзора, укључујући откривање аномалија, удруживање и тако даље.
• Пружа једноставан веб интерфејс и АПИ-је који се могу подесити за делић времена потребног за традиционалне системе.
• Ствара визуелно интерактивнупредиктивни модели који олакшавају проналажење корелација између карактеристика података
• Укључује везе и библиотеке најпопуларнијих језика науке о подацима као што су Питхон, Јава итд

МЛБасе

МЛбасе је алат отвореног кода који је једна од најбољих платформи која се користи за стварање великих пројеката машинског учења. Решава проблеме са којима се суочавају приликом хостинга сложених модела који захтевају прорачуне на високом нивоу.

МЛБасе користи три главне компоненте:

1. МЛ Оптимизер: Главна сврха оптимизатора је аутоматизација конструкције цевовода за машинско учење.
2. МЛИ: МЛИ је АПИ који је фокусиран на развој алгоритама и извођење издвајања карактеристика за прорачуне на високом нивоу
3. МЛлиб: То је сопствена библиотека за машинско учење компаније Апацхе Спарк коју тренутно подржава заједница Спарк.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Пружа једноставан ГУИ за развој модела машинског учења
• Учи и тестира податке на различитим алгоритмима учења како би сазнао који модел даје најбољу тачност
• Непрограмери могу лако да скалирају Дата Сциенце модели због лакоће и једноставности алата
• Може да скалира велике, замршене пројекте много ефикасније од било ког традиционалног система

Гоогле Цлоуд АутоМЛ

Цлоуд АутоМЛ је платформа производа за машинско учење која омогућава професионалцима са ограниченим искуством у науци података да тренирају врхунске моделе специфичне за њихове пословне потребе. Једна од најбољих платформи за машинско учење са преко 10 година обучених Гоогле Ресеарцх конструкција које ће вам помоћи да направите предиктивне моделе који превазилазе све традиционалне рачунске моделе.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Професионалци са минималном стручношћу у пољу МЛ могу лако да обучавају и граде моделе машинског учења на високом нивоу специфичне за њихове пословне потребе.
• Потпуна интеграција са многим другим Гоогле Цлоуд услугама која помаже у рударству података и складиштењу података.
• Генерише РЕСТ АПИ док даје предвиђања о излазу
• Пружа једноставан ГУИ за креирање прилагођених МЛ модела који се могу обучити, тестирати, побољшати и применити путем исте платформе.

Ауто-ВЕКА

Ауто-ВЕКА је алат заснован на ГУИ-у отвореног кода који је идеалан за почетнике јер пружа врло интуитиван интерфејс за обављање свих задатака повезаних са науком података.

Подржава аутоматизовану обраду података, ЕДА, алгоритме учења под надзором и без надзора. Овај алат је савршен за почетнике који тек започињу са науком података и машинским учењем. Има заједницу програмера који су били љубазни да објаве водиче и истраживачке радове о коришћењу алата.

Ево неколико карактеристика алата:

• ВЕКА нуди широк спектар алгоритама за машинско учење за класификацију, регресију, кластерисање, откривање аномалија, удруживање, рударење подацима и тако даље.
• Пружа интерактивни графички интерфејс за обављање задатака рударења података, анализе података и тако даље.
• Омогућава програмерима да тестирају своје моделе на разноврсном скупу могућих тест случајева и помаже у пружању модела који даје најпрецизнији излаз.
• Такође долази са једноставним, а интуитивним ЦЛИ-јем (интерфејс командне линије) за покретање основних наредби.

ИБМ Ватсон Студио

шта је аппенд у јави

Сви смо свесни колико је ИБМ допринео свету који управља АИ. Као и већина услуга које пружа ИБМ, ИБМ Ватсон Студио је алат заснован на АИ који се користи за опсежну анализу података, машинско учење, науку о подацима и тако даље.

Помаже организацијама да олакшају процес анализе података и брине се о целовитом току рада, од обраде података до примене. То је један од најпризнатијих алата за науку о подацима и машинско учење на тржишту.

Ево неколико кључних карактеристика ИБМ Ватсон Студија:

• Пружа подршку за обављање припреме података, истраживања и моделирања у року од неколико минута и цео процес је аутоматизован.
• Подржава више језика науке о подацима и алате као што су Питхон 3 бележнице, Јитхон скриптирање, СПСС Моделер и Рафинерија података
• За кодере и научнике података то нудиинтеграција са Р Студио, Сцала, Питхон и тако даље.
• Користи СПСС Моделер који пружа функцију превлачења и испуштања за истраживање података и изградњу снажних модела машинског учења.

Одбор, табла

Одбор, табла је најпопуларнији алат за визуелизацију података који се користи на тржишту. Омогућава вам да рашчланите сирове, неформатиране податке у обрадиви и разумљиви формат. Визуализације креиране помоћу Таблеау-а могу вам лако помоћи да разумете зависности између променљивих предиктора.

Иако се Таблеау углавном користи за визуелизацију, такође може да врши анализу података и истраживање.

Ево неколико карактеристика Таблеау-а:

• Може се користити за повезивање са више извора података и може да визуализује масивне скупове података како би се пронашле корелације и обрасци.
• Функција Таблеау Десктоп вам омогућава да креирате прилагођене извештаје и контролне табле да бисте добијали ажурирања у реалном времену
• Таблеау такође нуди функцију спајања више база података која вам омогућава да креирате израчуната поља и спајате табеле, што помаже у решавању сложених податакапроблема.
• Интуитивни алат који користи функцију превлачења и испуштања за добијање корисних увида из података и обављање анализе података

Трифацта

Трифацта је платформа за преношење података у предузећу која задовољава ваше пословне потребе. Разумевање тачно шта се налази у вашим подацима и како ће бити корисно за различита аналитичка истраживања је кључ за утврђивање вредности података. Трифацта се сматра најбољим алатом за вршење уметања, чишћења и анализе података.

Ево неколико карактеристика Трифацте:

• Повезује се са више извора података, без обзира на то где подаци живе
• Пружа интерактивни ГУИ за разумевање података не само да би извео најважније податке већ и уклонио непотребне или сувишне променљиве.
• Пружа визуелна упутства, радне токове машинског учења и повратне информације које ће вас водити у процени података и обављању потребне трансформације података.
• Континуирано пратинедоследности у подацима и уклања све нулл вредности или вредности које недостају и осигурава да се изврши нормализација података како би се избегле било какве пристраности у излазу.

КНИМЕ

КНИМЕ је платформа за аналитику података отвореног кода чији је циљ израда апликација за науку података и машинско учење. Изградња апликација Дата Сциенце укључује низ задатака којима добро управља овај потпуно аутоматизовани алат. Пружа врло интерактиван и интуитиван ГУИ који олакшава разумевање целокупне методологије Дата Сциенце.

Ево неколико карактеристика КНИМЕ:

• Може се користити за изградњу свеобухватних токова података науке података без икаквог кодирања, само требате повући и испустити модуле.
• Пружа подршку за уграђивање алата из различитих домена, укључујући скриптовање на Р, Питхон, а такође нуди АПИ-је за интеграцију са Апацхе Хадооп.
• Компатибилни са различитим форматима извора података, укључујући једноставне формате текста, као што су ЦСВ, ПДФ, КСЛС, ЈСОН и неструктурирани формати података, укључујући слике, ГИФ-ове итд.
• Пружа пуноправну подршку за извођење премештања података, одабир карактеристика, нормализацију, моделирање података, процену модела, чак вам омогућава и стварање интерактивних визуелизација.

Сада када знате врхунске алате за науку података и машинско учење за програмере, сигуран сам да сте знатижељни да сазнате више. Ево неколико блогова који ће вам помоћи да започнете са науком о подацима:

Ако желите да се упишете на комплетан курс о вештачкој интелигенцији и машинском учењу, Едурека има посебно курираног то ће вас оспособити за технике попут учења под надзором, учења без надзора и обраде природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.