Datalogi og maskinindlæring til ikke-programmører

Denne blog om datalogi og maskinindlæring for ikke-programmører er til ikke-it-fagfolk, der bygger en karriere inden for datalogi og maskinindlæring.

Med den kontinuerlige generering af data er behovet for og Datavidenskab er steget eksponentielt. Denne efterspørgsel har trukket mange ikke-it-fagfolk ind i datavidenskabsområdet. Denne blog om datalogi og maskinindlæring til ikke-programmører er specielt dedikeret til ikke-it-fagfolk, der prøver at skabe en karriere inden for datalogi og maskinindlæring uden erfaring med at arbejde med programmeringssprog.



For at få indgående kendskab til kunstig intelligens og maskinindlæring kan du tilmelde dig live af Edureka med support døgnet rundt og adgang til hele livet.



Her er en liste over emner, der vil være dækket af denne blog:

  1. Introduktion til datalogi og maskinindlæring
  2. Data Science vs Machine Learning
  3. Datalogi og maskinindlæringsværktøjer til ikke-programmører

Introduktion til datalogi og maskinindlæring

Datalogi og maskinindlæring har tegnet fagfolk fra alle baggrunde. Årsagen til dette krav er det faktum, at alt omkring os i øjeblikket kører på data.



Data er nøglen til at vokse virksomheder, løse komplekse problemer i den virkelige verden og opbygge effektive modeller, der hjælper med risikoanalyse, salgsprognoser og så videre. Datalogi og maskinindlæring er nøglen til at finde løsninger og indsigt fra data.

Introduktion til datalogi og maskinindlæring - datalogi og maskinindlæring for ikke-programmører - EdurekaFør vi går nogen Lad os endvidere gøre en ting klar. Datalogi og maskinindlæring er ikke det samme. Folk har ofte tendens til at blive forvirrede mellem de to. For at gøre tingene klare, lad os forstå forskellen:

Data Science vs Machine Learning

Datavidenskab er et paraplyudtryk, der dækker en bred vifte af domæner, herunder kunstig intelligens (AI), maskinindlæring og dyb læring.



Lad os nedbryde det:

Kunstig intelligens: er en delmængde af datalogi hvilket gør det muligt for maskiner at simulere menneskelig opførsel.

forskel mellem hash-tabel og hash-kort

Maskinelæring: er en underfelt af kunstig intelligens som giver maskiner mulighed for at lære automatisk og forbedre sig af erfaring uden at være eksplicit programmeret til at gøre det.

Dyb læring: Dyb læring er en del af maskinlæring der bruger forskellige beregningsmæssige målinger og algoritmer inspireret af hjernens struktur og funktion kaldet Artificial Neural Networks (ANN).

Derfor drejer Data Science sig om udvindingen af ​​indsigt fra data. For at gøre det bruger den en række forskellige teknologier og metoder fra forskellige discipliner, såsom Machine Learning, AI og Deep Learning. Et punkt at bemærke her er, at Data Science er et meget stort felt og ikke udelukkende stoler på disse teknikker.

Nu hvor du kender det grundlæggende, så lad os forstå fordelene ved at bruge Data Science og ML-værktøjer.

Hvorfor bruge datalogi og maskinindlæringsværktøjer?

Her er en liste over grunde, der hjælper dig med at forstå fordelene ved at bruge Data Science-værktøjer:

  • Du har ikke brug for programmeringsfærdigheder for at bruge datalogi og maskinlæringsværktøjer. Dette er især fordelagtigt for ikke-it-fagfolk, der ikke har erfaring med programmering i Python, R osv.
  • De giver en meget interaktiv GUI, som er meget nem at bruge og lære.
  • Disse værktøjer giver en meget konstruktiv måde at definere hele Data Science-workflowet og implementere det uden at bekymre sig om kodende bugs eller fejl.

  • I betragtning af det faktum, at disse værktøjer ikke kræver, at du kode, er det hurtigere og lettere at behandle data og oprette stærke Machine Learning-modeller.
  • Alle processer involveret i workflowet er automatiserede og kræver minimal menneskelig indgriben.
  • Mange datadrevne virksomheder har tilpasset sig Data Science-værktøjerne og ser ofte efter fagfolk, der er i stand til at håndtere og administrere sådanne værktøjer.

Nu hvor du kender fordelene ved at bruge datalogi og maskinindlæringsværktøjer, lad os se på de bedste værktøjer, som enhver ikke-programmør kan bruge:

Datalogi og maskinlæringsværktøjer

I dette afsnit diskuterer vi det bedste af datalogi og maskinindlæringsværktøjer til ikke-programmører. Bemærk, at denne liste ikke er i nogen bestemt rækkefølge.

Her er en liste over datalogi og maskineLæringsværktøjer, der diskuteres nedenfor:

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

RapidMiner

Det er ingen overraskelse, at RapidMiner nåede denne liste. Et af de mest anvendte værktøjer til datalogi og maskinindlæring foretrækkes af ikke kun begyndere, der ikke er veludstyrede med programmeringsevner, men også af erfarne dataforskere. RapidMiner er alt-i-et-værktøjet, der tager sig af hele Data Science-arbejdsprocessen, fra databehandling til datamodellering og implementering.

Hvis du har en ikke-teknisk baggrund, er RapidMiner et af de bedste værktøjer til dig. Det giver en stærk GUI, der kun kræver dumping af data, der er ikke behov for kodning. Det bygger prædiktive modeller og Machine Learning-modeller, der bruger indviklede algoritmer til at opnå præcise output.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

  • Giver et stærkt visuelt programmeringsmiljø.
  • Leveres med en indbygget RapidMiner Radoop, der giver dig mulighed for at integrere med Hadoop-rammen til datamining og analyse.
  • Det understøtter ethvert dataformat ogudfører prædiktiv analyse i topklasse ved fagligt at rense dataene
  • Bruger programmeringskonstruktioner, der automatiserer opgaver på højt niveau såsom datamodellering

DataRobot

DataRobot er en automatiseret Machine Learning-platform, der bygger præcise forudsigelige modeller til at udføre omfattende dataanalyse. Det er et af de bedste værktøjer til datamining og ekstraktion af funktioner. Professionelle med mindre programmeringserfaring går til DataRobot, fordi det anses for at være et af de mest enkle værktøjer til dataanalyse.

Ligesom RapidMiner er DataRobot også en enkelt platform, der kan bruges til at opbygge en ende til ende AI-løsning. Det bruger den bedste praksis til at skabe løsninger, der kan bruges til at modellere virkelige forretningssager.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

  • Identificerer automatisk de mest betydningsfulde funktioner og bygger en model omkring disse funktioner.
  • Kører dataene på forskellige Machine Learning-modeller for at kontrollere, hvilken model der giver det mest nøjagtige resultat
  • Ekstremt hurtig i bygning, træning,og teste forudsigelige modeller, udføre tekstminedrift, dataskalering og så videre.
  • Kan køre Data Science-projekter i stor skala og indarbejde modelevalueringsmetoder såsom parametertuning og så videre.

BigML

BigML letter processen med at udvikle Machine Learning og Data Science modeller ved at levere let tilgængelige konstruktioner, der hjælper med klassificering, regression og klyngeproblemer. Den indeholder en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer og hjælper med at opbygge en stærk model uden meget menneskelig indgriben, så du kan fokusere på vigtige opgaver såsom forbedring af beslutningstagning.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

  • Et omfattende værktøj til maskinindlæring, der understøtter de mest komplekse maskinindlæringsalgoritmer, der involverer fuld support til overvåget og ikke-overvåget læring, herunder anomaliedetektion, tilknytningsminedrift og så videre.
  • Tilbyder en simpel webgrænseflade og API'er, der kan konfigureres på en brøkdel af den tid, det tager for traditionelle systemer.
  • Opretter visuelt interaktivforudsigelige modeller, der gør det let at finde sammenhænge mellem funktionerne i dataene
  • Indeholder bindinger og biblioteker på de mest populære Data Science-sprog som Python, Java osv

MLBase

MLbase er et open source-værktøj, der er en af ​​de bedste platforme, der bruges til at skabe store Machine Learning-projekter. Den løser de problemer, der står over for, når der er vært for komplekse modeller, der kræver beregninger på højt niveau.

MLBase bruger tre hovedkomponenter:

  1. ML Optimizer: Hovedformålet med optimizer er at automatisere rørledningen til Machine Learning.
  2. MLI: MLI er en API, der er fokuseret på at udvikle algoritmer og udføre funktionsekstraktion til beregninger på højt niveau
  3. MLlib: Det er Apache Sparks helt eget Machine Learning-bibliotek, der i øjeblikket understøttes af Spark-samfundet.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

  • Tilbyder en simpel GUI til udvikling af Machine Learning-modeller
  • Det lærer og tester dataene på forskellige læringsalgoritmer for at finde ud af, hvilken model der giver den bedste nøjagtighed
  • Ikke-programmører kan let skaleres Data Science modeller på grund af værktøjets lethed og enkelhed
  • Det kan skalere store, indviklede projekter meget effektivt end noget traditionelt system

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML er en platform med machine learning-produkter, der giver professionelle med begrænset erfaring inden for datalogi mulighed for at træne avancerede modeller, der er specifikke for deres forretningsbehov. En af de bedste Machine Learning-platforme med over 10 års trænet Google Research-konstruktioner, der hjælper dig med at opbygge forudsigelige modeller, der overgår alle traditionelle beregningsmodeller.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

  • Professionelle med minimal ekspertise inden for ML kan let træne og opbygge maskinlæringsmodeller på højt niveau, der er specifikke for deres forretningsbehov.
  • En fuldgyldig integration med mange andre Google Cloud-tjenester, der hjælper med dataudvinding og datalagring.
  • Genererer REST API samtidig med at man forudsiger output
  • Giver en simpel GUI til at oprette brugerdefinerede ML-modeller, der kan trænes, testes, forbedres og implementeres via den samme platform.

Auto-WEKA

Auto-WEKA er et open source GUI-baseret værktøj, der er ideelt for begyndere, da det giver en meget intuitiv grænseflade til udførelse af alle datalogi-relaterede opgaver.

Det understøtter automatiseret databehandling, EDA, overvåget og ikke-overvåget læringsalgoritmer. Dette værktøj er perfekt til nybegyndere, der lige er kommet i gang med datalogi og maskinindlæring. Det har et fællesskab af udviklere, der var venlige nok til at offentliggøre tutorials og researchpapirer om brug af værktøjet.

Her er et par funktioner i værktøjet:

  • WEKA tilbyder et stort udvalg af maskinlæringsalgoritmer til klassificering, regression, klyngedannelse, detektion af anomalier, tilknytningsminedrift, datamining og så videre.
  • Giver en interaktiv grafisk grænseflade til at udføre data mining-opgaver, dataanalyse og så videre.
  • Tillader udviklere at teste deres modeller på et varieret sæt af mulige testsager og hjælper med at levere den model, der giver den mest præcise output.
  • Den leveres også med en enkel, men alligevel intuitiv CLI (Command Line Interface) til at køre grundlæggende kommandoer.

IBM Watson Studio

Vi er alle klar over, hvor meget IBM har bidraget til den AI-drevne verden. Som de fleste tjenester leveret af IBM er IBM Watson Studio et AI-baseret værktøj, der bruges til omfattende dataanalyse, maskinindlæring, datalogi og så videre.

Det hjælper organisationer med at lette processen med dataanalyse og tager sig af end-to-end workflowet, fra databehandling til implementering. Det er et af de mest anerkendte værktøjer til datalogi og maskinindlæring på markedet.

Her er nogle nøglefunktioner i IBM Watson Studio:

  • Giver support til at udføre dataforberedelse, udforskning og modellering inden for et par minutter, og hele processen er automatiseret.
  • Understøtter flere Data Science-sprog og -værktøjer såsom Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler og Data Refinery
  • For kodere og dataforskere tilbyder detintegration med R Studio, Scala, Python og så videre.
  • Bruger SPSS Modeler, der giver træk-og-slip-funktionalitet til at udforske data og opbygge stærke Machine Learning-modeller.

Bestyrelse

Bestyrelse er det mest populære datavisualiseringsværktøj, der bruges på markedet. Det giver dig mulighed for at nedbryde rå, uformaterede data til et bearbejdeligt og forståeligt format. Visualiseringer oprettet ved hjælp af Tableau kan let hjælpe dig med at forstå afhængighederne mellem forudsigelsesvariablerne.

Selvom Tableau hovedsageligt bruges til visualiseringsformål, kan det også udføre dataanalyse og udforskning.

Her er et par funktioner i Tableau:

  • Det kan bruges til at oprette forbindelse til flere datakilder, og det kan visualisere massive datasæt for at finde sammenhænge og mønstre.
  • Tableau Desktop-funktionen giver dig mulighed for at oprette tilpassede rapporter og dashboards for at få opdateringer i realtid
  • Tableau tilbyder også funktionalitet, der går på tværs af databaser, der giver dig mulighed for at oprette beregnede felter og deltage i tabeller, dette hjælper med at løse komplekse datadrevneproblemer.
  • Et intuitivt værktøj, der bruger træk-og-slip-funktionen til at udlede nyttig indsigt fra data og udføre dataanalyse

Trifacta

Trifacta er en virksomheds datakæmpende platform til at imødekomme dine forretningsbehov. At forstå nøjagtigt, hvad der er i dine data, og hvordan det vil være nyttigt til forskellige analytiske udforskninger, er nøglen til at identificere værdien af ​​dataene. Trifacta betragtes som det bedste værktøj til udførelse af datakørsel, rengøring og analyse.

Her er et par funktioner i Trifacta:

  • Opretter forbindelse til flere datakilder uanset hvor dataene bor
  • Giver en interaktiv GUI til forståelse af dataene for ikke kun at udlede de mest betydningsfulde data, men også fjerne unødvendige eller overflødige variabler.
  • Giver visuel vejledning, Machine Learning-arbejdsgange og feedback, der vil guide dig til at vurdere dataene og udføre den nødvendige datatransformation.
  • Kontinuerligt overvågerinkonsekvenserne i data og fjerner alle nulværdier eller manglende værdier og sørger for, at datanormalisering udføres for at undgå eventuelle skævheder i output.

KNIME

KNIME er en open source-dataanalyseplatform, der har til formål at skabe out of the box Data Science og Machine Learning-applikationer. Bygning af datavidenskabsapplikationer involverer en række opgaver, der styres godt af dette fuldautomatiske værktøj. Det giver en meget interaktiv og intuitiv GUI, der gør det let at forstå hele datavidenskabsmetoden.

Her er et par funktioner i KNIME:

hvordan man advarer i javascript
  • Det kan bruges til at oprette end-to-end Data Science-arbejdsgange uden kodning, du skal bare trække og slippe modulerne.
  • Giver support til indlejring af værktøjer fra forskellige domæner, herunder scripting i R, Python, og det giver også API'er, der kan integreres med Apache Hadoop.
  • Kompatibel med forskellige data sourcingformater, herunder enkle tekstformater, såsom CSV, PDF, XLS, JSON og ustrukturerede dataformater inklusive billeder, GIF'er osv.
  • Tilbyder fuldt ud understøttelse til udførelse af datakørsel, valg af funktioner, normalisering, datamodellering, modelevaluering og endda giver dig mulighed for at oprette interaktive visualiseringer.

Nu hvor du kender de bedste værktøjer til datalogi og maskinindlæring for ikke-programmører, er jeg sikker på, at du er nysgerrig efter at lære mere. Her er et par blogs, der hjælper dig med at komme i gang med datalogi:

Hvis du ønsker at tilmelde dig et komplet kursus om kunstig intelligens og maskinindlæring, har Edureka en specielt kurateret der gør dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Natural Language Processing. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.