Uz kontinuirano generiranje podataka, potreba za i Znanost o podacima je eksponencijalno povećan. Ova potražnja povukla je mnogo ne-IT profesionalaca u područje znanosti o podacima. Ovaj blog o Nauci podataka i strojnom učenju za programere posebno je posvećen ne-IT profesionalcima koji pokušavaju napraviti karijeru u znanosti o podacima i strojnom učenju bez iskustva u radu na programskim jezicima.
Da biste stekli detaljno znanje o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, možete se prijaviti uživo Edureka s 24/7 podrškom i doživotnim pristupom.
Evo popisa tema koje će biti pokriven na ovom blogu:
- Uvod u znanost o podacima i strojno učenje
- Znanost podataka nasuprot strojnom učenju
- Alati za znanost podataka i strojno učenje za ne-programere
Uvod u znanost o podacima i strojno učenje
Znanost podataka i strojno učenje privukli su profesionalce iz svih sredina. Razlog ovoj potražnji je činjenica da trenutno sve oko nas radi na podacima.
Podaci su ključni za rast poslovanja, rješavanje složenih problema iz stvarnog svijeta i izgradnju učinkovitih modela koji će pomoći u analizi rizika, predviđanju prodaje i tako dalje. Znanost podataka i strojno učenje ključ su za pronalaženje rješenja i uvida u podatke.
Prije nego što krenemo dalje, razjasnimo jednu stvar. Znanost podataka i strojno učenje nisu isto. Ljudi se često znaju zbuniti između njih dvoje. Da stvari budu jasne, shvatimo razliku:
Znanost podataka nasuprot strojnom učenju
Znanost o podacima krovni je pojam koji pokriva širok raspon domena, uključujući umjetnu inteligenciju (AI), strojno učenje i duboko učenje.
Razdvojimo:
Umjetna inteligencija: je podskup podataka znanosti znanosti što omogućuje strojevima da simuliraju ljudsko ponašanje.
razlika između sučelja i klase u javi
Strojno učenje: je potpolje umjetne inteligencije koji strojevima pruža mogućnost automatskog učenja i poboljšanja iz iskustva bez izričitog programiranja za to.
Dubinsko učenje: Duboko učenje je dio Strojnog učenja koji koristi razne računske mjere i algoritme nadahnute strukturom i funkcijom mozga zvanim Umjetne neuronske mreže (ANN).
Stoga se Data Science vrti oko izdvajanja uvida iz podataka. Da bi to učinio, koristi brojne različite tehnologije i metode iz različitih disciplina, poput Strojnog učenja, AI-ja i dubokog učenja. Ovdje valja napomenuti da je Data Science vrlo široko područje i da se ne oslanja isključivo na ove tehnike.
Sad kad znate osnove, shvatimo prednosti upotrebe alata Data Science i ML.
Zašto koristiti podatke i alate za strojno učenje?
Evo popisa razloga koji će vam pomoći da shvatite prednosti upotrebe alata Data Science:
- Da biste koristili znanost podataka i alate za strojno učenje, nisu vam potrebne programske vještine. To je posebno povoljno za ne-it profesionalce koji nemaju iskustva s programiranjem na Pythonu, R itd.
- Pružaju vrlo interaktivni GUI koji je vrlo jednostavan za korištenje i učenje.
- Ovi alati pružaju vrlo konstruktivan način za definiranje cijelog tijeka rada Data Science i njegovu implementaciju bez brige o greškama ili pogreškama kodiranja.
- S obzirom na činjenicu da ti alati ne zahtijevaju kodiranje, brže je i jednostavnije obrađivati podatke i graditi jake modele strojnog učenja.
- Svi procesi koji su uključeni u tijek rada automatizirani su i zahtijevaju minimalnu ljudsku intervenciju.
- Mnoge tvrtke vođene podacima prilagodile su se alatima Data Science i često traže stručnjake koji su sposobni rukovati takvim alatima i upravljati njima.
Sad kad znate prednosti korištenja alata Data Science i Machine Learning, pogledajmo najvažnije alate koje može koristiti bilo koji programer:
Znanost podataka i alati za strojno učenje
U ovom ćemo odjeljku razgovarati o najboljim alatima za znanost podataka i strojno učenje za ne-programere. Napominjemo da ovaj popis nije u određenom redoslijedu.
Evo popisa Data Science and MachineAlati za učenje o kojima se govori u nastavku:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- IBM Watson Studio
- Odbor
- Trifacta
- KNIM
RapidMiner
Nije iznenađenje što se RapidMiner našao na ovom popisu. Jedan od najčešće korištenih alata za znanost podataka i strojno učenje koji preferiraju ne samo početnici koji nisu dobro opremljeni programskim vještinama, već i iskusni znanstvenici podataka. RapidMiner je cjeloviti alat koji se brine za cjelokupni tijek rada znanosti znanosti, od obrade podataka do modeliranja i primjene podataka.
Ako ste iz netehničke pozadine, RapidMiner je jedan od najboljih alata za vas. Pruža snažan GUI koji zahtijeva samo izbacivanje podataka, nije potrebno kodiranje. Izrađuje prediktivne modele i modele strojnog učenja koji koriste zamršene algoritme za postizanje preciznih rezultata.
Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:
- Pruža snažno okruženje za vizualno programiranje.
- Dolazi s ugrađenim RapidMiner Radoop-om koji vam omogućuje integraciju s Hadoop okvirom za rudarenje i analizu podataka.
- Podržava bilo koji format podataka ivrši vrhunsku prediktivnu analitiku stručnim čišćenjem podataka
- Koristi programske konstrukte koji automatiziraju zadatke na visokoj razini, poput modeliranja podataka
DataRobot
DataRobot je automatizirana platforma za strojno učenje koja gradi precizne prediktivne modele za obavljanje opsežne analize podataka. To je jedan od najboljih alata za rudarenje podataka i izdvajanje značajki. Profesionalci s manje iskustva u programiranju koriste DataRobot jer se smatra jednim od najjednostavnijih alata za analizu podataka.
Kao i RapidMiner, DataRobot je također jedna platforma koja se može koristiti za izgradnju AI rješenja s kraja na kraj. Koristi najbolje prakse u stvaranju rješenja koja se mogu koristiti za modeliranje stvarnih poslovnih slučajeva.
Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:
- Automatski identificira najvažnije značajke i gradi model oko tih značajki.
- Pokreće podatke o različitim modelima strojnog učenja kako bi provjerio koji model pruža najtočniji ishod
- Izuzetno brzo u izgradnji, treningu,i testiranje prediktivnih modela, izvođenje pretraživanja teksta, skaliranje podataka i tako dalje.
- Može izvoditi velike projekte Data Sciencea i uključivati metode procjene modela kao što su podešavanje parametara i tako dalje.
BigML
BigML olakšava proces razvoja modela strojnog učenja i znanosti o podacima pružajući lako dostupne konstrukcije koje pomažu u klasifikaciji, regresiji i problemima klasteriranja. Uključuje širok raspon algoritama strojnog učenja i pomaže u izgradnji snažnog modela bez puno ljudske intervencije, što vam omogućuje da se usredotočite na važne zadatke poput poboljšanja donošenja odluka.
Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:
- Sveobuhvatan alat za strojno učenje koji podržava najsloženije algoritme za strojno učenje, uključujući potpunu podršku za nadzirano i nenadzirano učenje, uključujući otkrivanje anomalija, udruživanje i tako dalje.
- Pruža jednostavno web sučelje i API-je koji se mogu postaviti u djeliću vremena potrebnog za tradicionalne sustave.
- Stvara vizualno interaktivnuprediktivni modeli koji olakšavaju pronalaženje korelacija između značajki u podacima
- Uključuje poveznice i knjižnice najpopularnijih jezika znanosti o znanosti kao što su Python, Java itd
MLBase
MLbase je alat otvorenog koda koji je jedna od najboljih platformi koja se koristi za stvaranje velikih projekata strojnog učenja. Obraća se problemima s kojima se suočava prilikom hostinga složenih modela koji zahtijevaju proračune na visokoj razini.
MLBase koristi tri glavne komponente:
- ML Optimizer: Glavna svrha optimizatora je automatizirati izgradnju cjevovoda za strojno učenje.
- MLI: MLI je API koji je usredotočen na razvoj algoritama i izvođenje izdvajanja značajki za izračunavanja na visokoj razini
- MLlib: To je vlastita knjižnica strojnog učenja tvrtke Apache Spark koju trenutno podržava zajednica Spark.
Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:
- Pruža jednostavan GUI za razvoj modela strojnog učenja
- Uči i testira podatke na različitim algoritmima učenja kako bi saznao koji model daje najbolju točnost
- Neprogrameri mogu lako skalirati Data Science modeli zbog lakoće i jednostavnosti alata
- Može skalirati velike zamršene projekte mnogo učinkovitije od bilo kojeg tradicionalnog sustava
Google Cloud AutoML
Cloud AutoML platforma je proizvoda za strojno učenje koja omogućava profesionalcima s ograničenim iskustvom u Data Scienceu da treniraju vrhunske modele specifične za njihove poslovne potrebe. Jedna od najboljih platformi za strojno učenje s više od 10 godina obučenih Google Research konstrukcija koje će vam pomoći u izradi prediktivnih modela koji nadmašuju sve tradicionalne računske modele.
Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:
- Profesionalci s minimalnom stručnošću u području ML-a mogu lako trenirati i izraditi modele strojnog učenja na visokoj razini specifične za njihove poslovne potrebe.
- Potpuna integracija s mnogim drugim Google Cloud uslugama koja pomaže u pretraživanju podataka i pohrani podataka.
- Generira REST API dok daje predviđanja o izlazu
- Pruža jednostavan GUI za stvaranje prilagođenih ML modela koji se mogu obučiti, testirati, poboljšati i implementirati putem iste platforme.
Auto-WEKA
Auto-WEKA je alat s otvorenim kodom zasnovan na GUI-u, koji je idealan za početnike jer pruža vrlo intuitivno sučelje za obavljanje svih zadataka povezanih s Data Scienceom.
Podržava automatiziranu obradu podataka, EDA, algoritme učenja pod nadzorom i bez nadzora. Ovaj je alat savršen za početnike koji tek započinju s naukom o podacima i strojnim učenjem. Ima zajednicu programera koji su bili ljubazni objaviti vodiče i istraživačke radove o korištenju alata.
Evo nekoliko značajki alata:
- WEKA nudi širok raspon algoritama za strojno učenje za klasifikaciju, regresiju, klasteriranje, otkrivanje anomalija, udruživanje, rudarenje podacima i tako dalje.
- Pruža interaktivno grafičko sučelje za obavljanje zadataka rudarenja podataka, analize podataka i tako dalje.
- Omogućuje programerima kako bi testirali svoje modele na raznovrsnom skupu mogućih test slučajeva i pomažu u pružanju modela koji daje najprecizniji izlaz.
- Također dolazi s jednostavnim, a intuitivnim CLI-jem (sučelje naredbenog retka) za pokretanje osnovnih naredbi.
IBM Watson Studio
Svi smo svjesni koliko je IBM doprinio svijetu koji upravlja AI. Kao i većina usluga koje pruža IBM, IBM Watson Studio je alat zasnovan na AI koji se koristi za opsežnu analizu podataka, strojno učenje, znanost podataka i tako dalje.
Pomaže organizacijama da olakšaju postupak analize podataka i brine se o tijeku radnog procesa, od obrade podataka do implementacije. To je jedan od najpriznatijih alata za znanost podataka i strojno učenje na tržištu.
Evo nekoliko ključnih značajki IBM Watson Studija:
- Pruža podršku za obavljanje pripreme podataka, istraživanja i modeliranja u roku od nekoliko minuta, a cjelokupni je postupak automatiziran.
- Podržava više jezika i alata za znanost podataka poput Python 3 bilježnica, Jython skriptiranja, SPSS Modelera i Rafinerije podataka
- Za kodere i znanstvenike podataka nudiintegracija s R Studio, Scala, Python i tako dalje.
- Koristi SPSS Modeler koji pruža povuci i ispusti funkcionalnost za istraživanje podataka i izgradnju snažnih modela strojnog učenja.
Odbor
Odbor je najpopularniji alat za vizualizaciju podataka koji se koristi na tržištu. Omogućuje vam raščlambu sirovih, neformatiranih podataka u obradivi i razumljivi format. Vizualizacije stvorene pomoću Tableau-a mogu vam lako pomoći da razumijete ovisnosti između prediktorskih varijabli.
Iako se Tableau uglavnom koristi u svrhu vizualizacije, on također može obavljati analizu i istraživanje podataka.
Evo nekoliko značajki Tableaua:
- Može se koristiti za povezivanje s više izvora podataka i može vizualizirati masivne skupove podataka kako bi se pronašle korelacije i obrasci.
- Značajka Desktop Desktop omogućuje vam stvaranje prilagođenih izvješća i nadzornih ploča za dobivanje ažuriranja u stvarnom vremenu
- Tableau također nudi funkciju spajanja više baza podataka koja vam omogućuje stvaranje izračunata polja i spajanje tablica, što pomaže u rješavanju složenih podatakaproblema.
- Intuitivni alat koji koristi značajku povlačenja i ispuštanja za dobivanje korisnih uvida iz podataka i obavljanje analize podataka
Trifacta
Trifacta je poslovna platforma za premještanje podataka koja zadovoljava vaše poslovne potrebe. Razumijevanje što se točno nalazi u vašim podacima i kako će biti korisno za različita analitička istraživanja ključ je za utvrđivanje vrijednosti podataka. Trifacta se smatra najboljim alatom za vršenje premještanja, čišćenja i analize podataka.
Java front end developer životopis
Evo nekoliko značajki Trifacte:
- Povezuje se s više izvora podataka, bez obzira na to gdje podaci žive
- Pruža interaktivni GUI za razumijevanje podataka za ne samo izvođenje najznačajnijih podataka već i za uklanjanje nepotrebnih ili suvišnih varijabli.
- Pruža vizualne smjernice, tijekove rada strojnog učenja i povratne informacije koje će vas voditi u procjeni podataka i obavljanju potrebne transformacije podataka.
- Kontinuirano pratinedosljednosti podataka i uklanja sve null vrijednosti ili vrijednosti koje nedostaju i osigurava da se izvrši normalizacija podataka kako bi se izbjegle pristranosti u izlazu.
KNIM
KNIME je platforma za analitiku podataka s otvorenim izvorom čiji je cilj izrada aplikacija za znanost podataka i strojno učenje. Izgradnja aplikacija Data Science uključuje niz zadataka kojima dobro upravlja ovaj potpuno automatizirani alat. Pruža vrlo interaktivan i intuitivan GUI što olakšava razumijevanje cijele metodologije Data Science.
Evo nekoliko značajki KNIME-a:
- Može se koristiti za izgradnju cjelokupnih tijekova rada Data Science bez ikakvog kodiranja, samo trebate povući i ispustiti module.
- Pruža podršku za ugrađivanje alata iz različitih domena, uključujući skriptiranje na R, Python, a također nudi API-je za integraciju s Apache Hadoop.
- Kompatibilan s različitim formatima izvora podataka, uključujući jednostavne formate teksta, kao što su CSV, PDF, XLS, JSON i nestrukturirani formati podataka, uključujući slike, GIF-ove itd.
- Pruža punopravnu podršku za izvođenje premještanja podataka, odabir značajki, normalizaciju, modeliranje podataka, procjenu modela, pa čak i omogućuje stvaranje interaktivnih vizualizacija.
Sad kad znate najbolje alate za znanost podataka i strojno učenje za one koji nisu programeri, siguran sam da želite znati više. Evo nekoliko blogova koji će vam pomoći da započnete s Data Scienceom:
Ako se želite upisati na cjeloviti tečaj o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, Edureka ima posebno kuriranog koji će vas osposobiti za tehnike poput nadziranog učenja, nenadgledanog učenja i obrade prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju kao što su duboko učenje, grafički modeli i učenje ojačanja.