Nauka o danych i uczenie maszynowe dla osób niebędących programistami

Przy ciągłym generowaniu danych, potrzeba i Data Science wzrosła wykładniczo. To zapotrzebowanie przyciągnęło wielu nie-informatyków w dziedzinie nauki o danych. Ten blog poświęcony nauce o danych i uczeniu maszynowym dla osób niebędących programistami jest przeznaczony specjalnie dla specjalistów niezwiązanych z IT, którzy próbują zrobić karierę w dziedzinie nauki o danych i uczeniu maszynowym bez doświadczenia w pracy z językami programowania.

Aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, możesz zarejestrować się na żywo by Edureka ze wsparciem 24/7 i dożywotnim dostępem.

Oto lista tematów, które będą omówione na tym blogu:

1. Wprowadzenie do nauki o danych i uczenia maszynowego
2. Nauka o danych a uczenie maszynowe
3. Narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego dla osób niebędących programistami

Wprowadzenie do nauki o danych i uczenia maszynowego

Data Science i Machine Learning przyciągnęły profesjonalistów z różnych środowisk. Powodem tego żądania jest fakt, że obecnie wszystko wokół nas działa na danych.

Dane są kluczem do rozwoju firm, rozwiązywania złożonych problemów w świecie rzeczywistym i tworzenia skutecznych modeli, które pomogą w analizie ryzyka, prognozowaniu sprzedaży i tak dalej. Nauka o danych i uczenie maszynowe to klucz do znajdowania rozwiązań i wniosków na podstawie danych.

Zanim przejdziemy dalej, wyjaśnijmy jedną rzecz. Nauka o danych i uczenie maszynowe to nie to samo. Ludzie często mylą się między nimi. Aby wszystko było jasne, zrozumiemy różnicę:

Nauka o danych a uczenie maszynowe

Data Science to ogólny termin obejmujący szeroki zakres dziedzin, w tym sztuczną inteligencję (AI), uczenie maszynowe i uczenie głębokie.

Rozbijmy to:

Sztuczna inteligencja: jest podzbiór nauki o danych co pozwala maszynom symulować ludzkie zachowanie.

data typ danych w sql

Nauczanie maszynowe: jest poddziedzina sztucznej inteligencji który zapewnia maszynom zdolność do automatycznego uczenia się i doskonalenia na podstawie doświadczenia, bez wyraźnego zaprogramowania do tego.

Głęboka nauka: Głęboka nauka jest część uczenia maszynowego który wykorzystuje różne miary obliczeniowe i algorytmy inspirowane strukturą i funkcją mózgu zwane sztucznymi sieciami neuronowymi (SSN).

Dlatego nauka o danych obraca się wokół wydobywania wniosków z danych. W tym celu wykorzystuje szereg różnych technologii i metod z różnych dyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i uczenie głębokie. Warto tutaj zauważyć, że nauka o danych jest bardzo rozległą dziedziną i nie polega wyłącznie na tych technikach.

Teraz, gdy znasz już podstawy, poznajmy korzyści płynące z używania narzędzi Data Science i ML.

Dlaczego warto korzystać z narzędzi do nauki o danych i uczenia maszynowego?

Oto lista powodów, które pomogą Ci zrozumieć zalety korzystania z narzędzi Data Science:

• Nie potrzebujesz umiejętności programowania, aby korzystać z Data Science i Machine Learning Tools. Jest to szczególnie korzystne dla profesjonalistów niezwiązanych z IT, którzy nie mają doświadczenia w programowaniu w Pythonie, R itp.
• Zapewniają bardzo interaktywny GUI, który jest bardzo łatwy w użyciu i nauce.
• Narzędzia te zapewniają bardzo konstruktywny sposób definiowania całego przepływu pracy Data Science i implementowania go bez martwienia się o jakiekolwiek błędy w kodowaniu lub błędy.

• Biorąc pod uwagę fakt, że te narzędzia nie wymagają programowania, przetwarzanie danych i tworzenie silnych modeli uczenia maszynowego jest szybsze i łatwiejsze.
• Wszystkie procesy związane z przepływem pracy są zautomatyzowane i wymagają minimalnej interwencji człowieka.
• Wiele firm opartych na danych dostosowało się do narzędzi Data Science i często poszukuje specjalistów, którzy będą w stanie obsługiwać takie narzędzia i nimi zarządzać.

Teraz, gdy znasz zalety korzystania z narzędzi do nauki o danych i uczenia maszynowego, przyjrzyjmy się najlepszym narzędziom, z których może korzystać każdy nieprogramista:

Narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego

W tej sekcji omówimy najlepsze narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego dla osób niebędących programistami. Należy pamiętać, że ta lista nie ma określonej kolejności.

Oto lista nauk o danych i maszynNarzędzia do nauki omówione poniżej:

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

RapidMiner

Nic dziwnego, że RapidMiner znalazł się na tej liście. Jedno z najczęściej używanych narzędzi Data Science i Machine Learning, preferowane nie tylko przez początkujących, którzy nie są dobrze wyposażone w umiejętności programowania, ale także przez doświadczonych Data Scientists. RapidMiner to narzędzie typu „wszystko w jednym”, które zajmuje się całym przepływem pracy Data Science, od przetwarzania danych po ich modelowanie i wdrażanie.

Jeśli nie masz doświadczenia technicznego, RapidMiner jest jednym z najlepszych narzędzi dla Ciebie. Zapewnia silny graficzny interfejs użytkownika, który wymaga jedynie zrzutu danych, nie jest wymagane kodowanie. Tworzy modele predykcyjne i modele uczenia maszynowego, które wykorzystują zawiłe algorytmy w celu uzyskania precyzyjnych wyników.

Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:

• Zapewnia potężne wizualne środowisko programowania.
• W zestawie z wbudowanym RapidMiner Radoop, który umożliwia integrację z platformą Hadoop w celu eksploracji i analizy danych.
• Obsługuje dowolny format danych iprzeprowadza najwyższej klasy analizy predykcyjne poprzez fachowe czyszczenie danych
• Używa konstrukcji programistycznych, które automatyzują zadania wysokiego poziomu, takie jak modelowanie danych

DataRobot

DataRobot to zautomatyzowana platforma uczenia maszynowego, która tworzy precyzyjne modele predykcyjne do przeprowadzania obszernych analiz danych. Jest to jedno z najlepszych narzędzi do eksploracji danych i ekstrakcji funkcji. Specjaliści z mniejszym doświadczeniem w programowaniu wybierają DataRobot, ponieważ jest on uważany za jedno z najprostszych narzędzi do analizy danych.

Podobnie jak RapidMiner, DataRobot jest również pojedynczą platformą, której można użyć do zbudowania kompleksowego rozwiązania AI. Wykorzystuje najlepsze praktyki w tworzeniu rozwiązań, które można wykorzystać do modelowania rzeczywistych przypadków biznesowych.

Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:

• Automatycznie identyfikuje najważniejsze funkcje i tworzy model wokół tych funkcji.
• Uruchamia dane w różnych modelach uczenia maszynowego, aby sprawdzić, który model zapewnia najdokładniejszy wynik
• Niezwykle szybki w budowaniu, szkoleniu,oraz testowanie modeli predykcyjnych, eksploracja tekstu, skalowanie danych i tak dalej.
• Potrafi realizować projekty Data Science na dużą skalę i stosować metody oceny modeli, takie jak dostrajanie parametrów i tak dalej.

BigML

BigML ułatwia proces opracowywania modeli uczenia maszynowego i nauki o danych, zapewniając łatwo dostępne konstrukcje, które pomagają w klasyfikacji, regresji i problemach z grupowaniem. Zawiera szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego i pomaga zbudować silny model bez większej interwencji człowieka, co pozwala skupić się na ważnych zadaniach, takich jak usprawnienie procesu podejmowania decyzji.

Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:

• Wszechstronne narzędzie do uczenia maszynowego, które obsługuje najbardziej złożone algorytmy uczenia maszynowego, obejmujące pełną obsługę uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, w tym wykrywanie anomalii, eksplorację skojarzeń i tak dalej.
• Zapewnia prosty interfejs sieciowy i interfejsy API, które można skonfigurować w ułamku czasu potrzebnego w przypadku tradycyjnych systemów.
• Tworzy wizualnie interaktywnemodele predykcyjne, które ułatwiają znalezienie korelacji między cechami danych
• Zawiera powiązania i biblioteki najpopularniejszych języków Data Science, takich jak Python, Java itp

MLBase

MLbase to narzędzie typu open source, które jest jedną z najlepszych platform używanych do tworzenia projektów uczenia maszynowego na dużą skalę. Rozwiązuje problemy napotykane podczas hostowania złożonych modeli, które wymagają obliczeń wysokiego poziomu.

MLBase wykorzystuje trzy główne komponenty:

1. Optymalizator ML: Głównym celem optymalizatora jest automatyzacja budowy potoku uczenia maszynowego.
2. MLI: MLI to interfejs API, który koncentruje się na opracowywaniu algorytmów i wykonywaniu ekstrakcji funkcji dla obliczeń wysokiego poziomu
3. MLlib: jest to własna biblioteka uczenia maszynowego Apache Spark, która jest obecnie obsługiwana przez społeczność Spark.

Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:

• Zapewnia prosty interfejs GUI do tworzenia modeli uczenia maszynowego
• Uczy się i testuje dane z różnych algorytmów uczenia się, aby dowiedzieć się, który model zapewnia najlepszą dokładność
• Osoby nie będące programistami mogą łatwo skalować Modele Data Science ze względu na łatwość i prostotę narzędzia
• Potrafi znacznie efektywnie skalować duże, zawiłe projekty niż jakikolwiek tradycyjny system

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML to platforma produktów do uczenia maszynowego, która umożliwia profesjonalistom z ograniczonym doświadczeniem w dziedzinie Data Science trenowanie zaawansowanych modeli dostosowanych do ich potrzeb biznesowych. Jedna z najlepszych platform uczenia maszynowego z ponad 10-letnim wyszkolonym konstrukcją Google Research, która pomaga tworzyć modele predykcyjne, które przewyższają wszystkie tradycyjne modele obliczeniowe.

Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:

• Specjaliści z minimalną wiedzą w dziedzinie ML mogą z łatwością szkolić i tworzyć modele uczenia maszynowego wysokiego poziomu, dostosowane do ich potrzeb biznesowych.
• Pełna integracja z wieloma innymi usługami Google Cloud, która pomaga w eksploracji i przechowywaniu danych.
• Generuje REST API podczas prognozowania wyniku
• Zapewnia prosty interfejs graficzny do tworzenia niestandardowych modeli ML, które można szkolić, testować, ulepszać i wdrażać za pośrednictwem tej samej platformy.

Auto-WEKA

Auto-WEKA to narzędzie oparte na graficznym interfejsie użytkownika typu open source, które jest idealne dla początkujących, ponieważ zapewnia bardzo intuicyjny interfejs do wykonywania wszystkich zadań związanych z nauką o danych.

Obsługuje automatyczne przetwarzanie danych, EDA, nadzorowane i nienadzorowane algorytmy uczenia się. To narzędzie jest idealne dla początkujących, którzy dopiero rozpoczynają naukę o danych i uczenie maszynowe. Ma społeczność programistów, którzy byli na tyle uprzejmi, aby opublikować samouczki i artykuły badawcze na temat korzystania z narzędzia.

jest-relacją w Javie

Oto kilka funkcji narzędzia:

• WEKA zapewnia szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego do klasyfikacji, regresji, grupowania, wykrywania anomalii, eksploracji skojarzeń, eksploracji danych i tak dalej.
• Zapewnia interaktywny interfejs graficzny do wykonywania zadań eksploracji danych, analizy danych i tak dalej.
• Pozwala programistom testowanie swoich modeli na zróżnicowanym zestawie możliwych przypadków testowych i pomaga w dostarczeniu modelu, który daje najbardziej precyzyjne wyniki.
• Jest również wyposażony w prosty, ale intuicyjny interfejs CLI (interfejs wiersza poleceń) do uruchamiania podstawowych poleceń.

IBM Watson Studio

Wszyscy zdajemy sobie sprawę, jak duży wkład IBM w świat oparty na sztucznej inteligencji. Podobnie jak większość usług świadczonych przez IBM, IBM Watson Studio jest narzędziem opartym na sztucznej inteligencji, używanym do obszernej analizy danych, uczenia maszynowego, nauki o danych i tak dalej.

Pomaga organizacjom uprościć proces analizy danych i dba o kompleksowy przepływ pracy, od przetwarzania danych po wdrożenie. Jest to jedno z najbardziej rozpoznawalnych narzędzi do nauki o danych i uczenia maszynowego na rynku.

Oto kilka kluczowych funkcji IBM Watson Studio:

• Zapewnia wsparcie w zakresie przygotowania, eksploracji i modelowania danych w ciągu kilku minut, a cały proces jest zautomatyzowany.
• Obsługuje wiele języków i narzędzi Data Science, takich jak notebooki Python 3, skrypty Jython, SPSS Modeler i Data Refinery
• Program oferuje programistom i analitykom danychintegracja z R Studio, Scala, Python i tak dalej.
• Używa SPSS Modeler, który zapewnia funkcję przeciągania i upuszczania do eksplorowania danych i tworzenia silnych modeli uczenia maszynowego.

Deska

Deska to najpopularniejsze na rynku narzędzie do wizualizacji danych. Umożliwia rozbicie surowych, niesformatowanych danych na przetwarzalny i zrozumiały format. Wizualizacje utworzone za pomocą Tableau mogą łatwo pomóc w zrozumieniu zależności między zmiennymi predykcyjnymi.

Chociaż Tableau jest używany głównie do celów wizualizacji, może również wykonywać analizę i eksplorację danych.

Oto kilka funkcji Tableau:

• Może być używany do łączenia się z wieloma źródłami danych i może wizualizować ogromne zbiory danych w celu znalezienia korelacji i wzorców.
• Funkcja Tableau Desktop umożliwia tworzenie niestandardowych raportów i pulpitów nawigacyjnych, aby otrzymywać aktualizacje w czasie rzeczywistym
• Tableau zapewnia również funkcjonalność łączenia między bazami danych, która umożliwia tworzenie pól obliczeniowych i łączenie tabel, co pomaga w rozwiązywaniu złożonych opartych na danychproblemy.
• Intuicyjne narzędzie, które wykorzystuje funkcję „przeciągnij i upuść”, aby uzyskać przydatne informacje z danych i przeprowadzić analizę danych

Trifacta

Trifacta to platforma do zarządzania danymi przedsiębiorstwa, która spełnia Twoje potrzeby biznesowe. Dokładne zrozumienie, co znajduje się w danych i jak będą one przydatne w różnych badaniach analitycznych, jest kluczem do określenia wartości danych. Trifacta jest uważana za najlepsze narzędzie do porządkowania danych, czyszczenia i analizy.

Oto kilka cech Trifacta:

• Łączy się z wieloma źródłami danych, niezależnie od tego, gdzie znajdują się dane
• Zapewnia interaktywny graficzny interfejs użytkownika do zrozumienia danych, aby nie tylko uzyskać najważniejsze dane, ale także usunąć niepotrzebne lub nadmiarowe zmienne.
• Zawiera wizualne wskazówki, przepływy pracy uczenia maszynowego i informacje zwrotne, które pomogą Ci ocenić dane i przeprowadzić niezbędną transformację danych.
• Stale monitorujeniespójności w danych i usuwa wszelkie wartości zerowe lub brakujące wartości oraz zapewnia wykonanie normalizacji danych w celu uniknięcia jakichkolwiek odchyleń w wynikach.

KNIME

KNIME to platforma do analizy danych typu open source, której celem jest tworzenie nieszablonowych aplikacji Data Science i Machine Learning. Tworzenie aplikacji Data Science obejmuje szereg zadań, które są dobrze zarządzane przez to w pełni zautomatyzowane narzędzie. Zapewnia bardzo interaktywny i intuicyjny GUI, który ułatwia zrozumienie całej metodologii Data Science.

Oto kilka funkcji KNIME:

• Można go używać do tworzenia kompleksowych przepływów pracy Data Science bez żadnego kodowania, wystarczy przeciągnąć i upuścić moduły.
• Zapewnia obsługę narzędzi do osadzania z różnych domen, w tym skryptów w językach R i Python, a także zapewnia interfejsy API do integracji z Apache Hadoop.
• Kompatybilny z różnymi formatami pozyskiwania danych, w tym prostymi formatami tekstowymi, takimi jak CSV, PDF, XLS, JSON i nieustrukturyzowanymi formatami danych, w tym obrazami, GIFami itp.
• Zapewnia pełne wsparcie dla wykonywania operacji porządkowania danych, wyboru funkcji, normalizacji, modelowania danych, oceny modelu, a nawet umożliwia tworzenie interaktywnych wizualizacji.

Teraz, gdy znasz już najlepsze narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego dla nieprogramistów, jestem pewien, że chcesz dowiedzieć się więcej. Oto kilka blogów, które pomogą Ci rozpocząć pracę z Data Science:

Jeśli chcesz zapisać się na pełny kurs sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, Edureka ma specjalnie wyselekcjonowany to sprawi, że będziesz biegły w technikach, takich jak uczenie się nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.