Datavitenskap og maskinlæring for ikke-programmerere

Med kontinuerlig generering av data, behovet for og Datavitenskap har økt eksponentielt. Denne etterspørselen har trukket mange ikke-IT-fagpersoner inn i feltet Data Science. Denne bloggen om datavitenskap og maskinlæring for ikke-programmerere er spesielt dedikert til ikke-IT-fagpersoner som prøver å gjøre en karriere innen datavitenskap og maskinlæring uten erfaring med å jobbe med programmeringsspråk.

For å få inngående kunnskap om kunstig intelligens og maskinlæring, kan du registrere deg for live av Edureka med 24/7 support og levetidstilgang.

Her er en liste over emner som blir dekket i denne bloggen:

1. Introduksjon til datavitenskap og maskinlæring
2. Datavitenskap vs maskinlæring
3. Datavitenskap og maskinlæringsverktøy for ikke-programmerere

Introduksjon til datavitenskap og maskinlæring

Datavitenskap og maskinlæring har tegnet fagpersoner fra alle bakgrunner. Årsaken til dette kravet er det faktum at alt rundt oss for tiden kjører på data.

Data er nøkkelen til å vokse virksomheter, løse komplekse virkelige problemer og bygge effektive modeller som vil hjelpe deg med risikoanalyse, salgsprognoser og så videre. Datavitenskap og maskinlæring er nøkkelen til å finne løsninger og innsikt fra data.

Før vi drar videre, la oss gjøre en ting klar. Datavitenskap og maskinlæring er ikke det samme. Folk har ofte en tendens til å bli forvirret mellom de to. For å gjøre ting klart, la oss forstå forskjellen:

Datavitenskap vs maskinlæring

Datavitenskap er et paraplybegrep som dekker et bredt spekter av domener, inkludert kunstig intelligens (AI), maskinlæring og dyp læring.

La oss bryte det ned:

Kunstig intelligens: er en delmengde av datavitenskap som gjør at maskiner kan simulere menneskelig oppførsel.

hvordan lage et varsel i javascript

Maskinlæring: er en underfelt av kunstig intelligens som gir maskiner muligheten til å lære automatisk og forbedre seg fra erfaring uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det.

Dyp læring: Dyp læring er en del av maskinlæring som bruker forskjellige beregningsmessige mål og algoritmer inspirert av hjernens struktur og funksjon kalt Artificial Neural Networks (ANN).

Derfor dreier Data Science seg om utvinning av innsikt fra data. For å gjøre det bruker den en rekke forskjellige teknologier og metoder fra forskjellige disipliner, som maskinlæring, AI og dyp læring. Et poeng å merke seg her er at datavitenskap er et veldig stort felt og ikke bare stoler på disse teknikkene.

Nå som du vet det grunnleggende, la oss forstå fordelene ved å bruke Data Science og ML-verktøy.

Hvorfor bruke datalogi og maskinlæringsverktøy?

Her er en liste over grunner som vil hjelpe deg å forstå fordelene ved å bruke Data Science-verktøy:

• Du trenger ikke programmeringsferdigheter for å bruke datavitenskap og verktøy for maskinlæring. Dette er spesielt fordelaktig for profesjonelle som ikke har It som ikke har erfaring med programmering i Python, R, etc.
• De gir en veldig interaktiv GUI som er veldig enkel å bruke og lære.
• Disse verktøyene gir en veldig konstruktiv måte å definere hele Data Science-arbeidsflyten og implementere den uten å bekymre deg for kodingsfeil eller feil.

• Med tanke på at disse verktøyene ikke krever at du koder, er det raskere og enklere å behandle data og bygge sterke maskinlæringsmodeller.
• Alle prosessene som er involvert i arbeidsflyten er automatiserte og krever minimal menneskelig inngripen.
• Mange datadrevne selskaper har tilpasset seg Data Science-verktøy og ser ofte etter fagpersoner som er i stand til å håndtere og administrere slike verktøy.

Nå som du vet fordelene ved å bruke datalogi og maskinlæringsverktøy, la oss ta en titt på de beste verktøyene som ikke-programmerere kan bruke:

Datavitenskap og maskinlæringsverktøy

I denne delen vil vi diskutere det beste av datavitenskap og maskinlæringsverktøy for ikke-programmerere. Vær oppmerksom på at denne listen ikke er i noen spesiell rekkefølge.

Her er en liste over datavitenskap og maskinLæringsverktøy som er diskutert nedenfor:

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

RapidMiner

Det er ingen overraskelse at RapidMiner kom til denne listen. Et av de mest brukte datavitenskapene og maskinlæringsverktøyene foretrukket av ikke bare nybegynnere som ikke er godt utstyrt med programmeringsevner, men også av erfarne dataforskere. RapidMiner er alt i ett verktøy som tar seg av hele Data Science-arbeidsflyten, fra databehandling til datamodellering og distribusjon.

Hvis du har en ikke-teknisk bakgrunn, er RapidMiner et av de beste verktøyene for deg. Det gir en sterk GUI som bare krever å dumpe dataene, det er ingen koding nødvendig. Den bygger prediktive modeller og maskinlæringsmodeller som bruker innviklede algoritmer for å oppnå presise utganger.

Her er noen av hovedfunksjonene:

• Gir et kraftig visuelt programmeringsmiljø.
• Leveres med en innebygd RapidMiner Radoop som lar deg integrere med Hadoop rammeverk for data mining og analyse.
• Den støtter ethvert dataformat ogutfører prediktiv analyse av toppklasse ved å rengjøre dataene
• Bruker programmeringskonstruksjoner som automatiserer oppgaver på høyt nivå som datamodellering

DataRobot

DataRobot er en automatisert maskinlæringsplattform som bygger presise prediktive modeller for å utføre omfattende dataanalyse. Det er et av de beste verktøyene for datautvinning og utvinning av funksjoner. Fagpersoner med mindre programmeringserfaring går for DataRobot fordi det anses å være et av de mest enkle verktøyene for dataanalyse.

I likhet med RapidMiner er DataRobot også en enkelt plattform som kan brukes til å bygge en AI-løsning fra slutt til slutt. Den bruker de beste metodene for å lage løsninger som kan brukes til å modellere virkelige forretningssaker.

Her er noen av de viktigste funksjonene:

• Identifiserer automatisk de viktigste funksjonene og bygger en modell rundt disse funksjonene.
• Kjører dataene på forskjellige maskinlæringsmodeller for å sjekke hvilken modell som gir det mest nøyaktige resultatet
• Ekstremt rask å bygge, trene,og teste prediktive modeller, utføre tekstminering, dataskalering og så videre.
• Kan kjøre Data Science-prosjekter i stor skala og innlemme modellevalueringsmetoder som parameterinnstilling og så videre.

BigML

BigML letter prosessen med å utvikle maskinlæring og datavitenskapsmodeller ved å tilby lett tilgjengelige konstruksjoner som hjelper til med klassifisering, regresjon og klyngeproblemer. Den inneholder et bredt spekter av maskinlæringsalgoritmer og hjelper til med å bygge en sterk modell uten mye menneskelig inngripen, dette lar deg fokusere på viktige oppgaver som å forbedre beslutningstaking.

Her er noen av de viktigste funksjonene:

• Et omfattende maskinlæringsverktøy som støtter de mest komplekse maskinlæringsalgoritmene, som inkluderer full støtte for overvåket og ikke-overvåket læring, inkludert avviksdeteksjon, tilknytningsgruving og så videre.
• Tilbyr et enkelt webgrensesnitt og APIer som kan settes opp i en brøkdel av tiden det tar for tradisjonelle systemer.
• Skaper visuelt interaktivtprediktive modeller som gjør det enkelt å finne sammenhenger mellom funksjonene i dataene
• Inkluderer bindinger og biblioteker til de mest populære Data Science-språkene som Python, Java, etc.

MLBase

MLbase er et åpen kildekodeverktøy som er en av de beste plattformene som brukes til å lage store maskinlæringsprosjekter. Den løser problemene som står overfor når det er vert for komplekse modeller som krever beregninger på høyt nivå.

MLBase bruker tre hovedkomponenter:

1. ML Optimizer: Hovedformålet med optimalisereren er å automatisere Machine Learning-rørledningskonstruksjonen.
2. MLI: MLI er et API som er fokusert på å utvikle algoritmer og utføre funksjonsutvinning for beregninger på høyt nivå
3. MLlib: Det er Apache Sparks eget maskinlæringsbibliotek som for tiden støttes av Spark-samfunnet.

Her er noen av de viktigste funksjonene:

• Tilbyr en enkel GUI for utvikling av maskinlæringsmodeller
• Den lærer og tester dataene på forskjellige læringsalgoritmer for å finne ut hvilken modell som gir best nøyaktighet
• Ikke-programmerere kan enkelt skalere Datavitenskapsmodeller på grunn av verktøyets enkelhet og enkelhet
• Det kan skalere store, kronglete prosjekter mye effektivt enn noe tradisjonelt system

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML er en plattform for maskinlæringsprodukter som gjør det mulig for fagpersoner med begrenset erfaring innen datavitenskap å trene high-end-modeller som er spesifikke for deres forretningsbehov. En av de beste maskinlæringsplattformene med over ti år med trente Google Research-konstruksjoner som hjelper deg med å bygge prediktive modeller som overgår alle tradisjonelle beregningsmodeller.

Her er noen av hovedfunksjonene:

• Fagpersoner med minimal kompetanse innen ML kan enkelt trene og bygge høynivå maskinlæringsmodeller som er spesifikke for deres forretningsbehov.
• En fullverdig integrasjon med mange andre Google Cloud-tjenester som hjelper til med datautvinning og datalagring.
• Genererer REST API mens du spår om produksjonen
• Tilbyr en enkel GUI for å lage tilpassede ML-modeller som kan trenes, testes, forbedres og distribueres gjennom samme plattform.

Auto-WEKA

Auto-WEKA er et open source GUI-basert verktøy som er ideelt for nybegynnere, siden det gir et veldig intuitivt grensesnitt for å utføre alle datavitenskaprelaterte oppgaver.

Den støtter automatisert databehandling, EDA, Overvåket og Uovervåket læringsalgoritmer. Dette verktøyet er perfekt for nybegynnere som nettopp er i gang med datavitenskap og maskinlæring. Den har et fellesskap av utviklere som var snille nok til å publisere veiledninger og forskningsartikler om bruk av verktøyet.

Her er noen funksjoner i verktøyet:

• WEKA tilbyr et stort utvalg av maskinlæringsalgoritmer for klassifisering, regresjon, klynging, avviksdeteksjon, tilknytningsgruvedrift, datautvinning og så videre.
• Tilbyr et interaktivt grafisk grensesnitt for å utføre data mining-oppgaver, dataanalyse og så videre.
• Tillater utviklere å teste modellene sine på et variert sett med mulige testtilfeller og hjelper til med å gi den modellen som gir mest presis produksjon.
• Den leveres også med en enkel, men likevel intuitiv CLI (Command Line Interface) for å kjøre grunnleggende kommandoer.

IBM Watson Studio

Vi er alle klar over hvor mye IBM har bidratt til den AI-drevne verdenen. Som de fleste tjenester levert av IBM, er IBM Watson Studio et AI-basert verktøy som brukes til omfattende dataanalyse, maskinlæring, datavitenskap og så videre.

forskjell mellom java og klasse

Det hjelper organisasjoner å lette prosessen med dataanalyse og tar seg av end-to-end arbeidsflyten, fra databehandling til distribusjon. Det er et av de mest anerkjente verktøyene for datavitenskap og maskinlæring i markedet.

Her er noen viktige funksjoner i IBM Watson Studio:

• Gir støtte for å utføre dataklargjøring, utforsking og modellering i løpet av noen få minutter, og hele prosessen er automatisert.
• Støtter flere datavitenskapsspråk og verktøy som Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler og Data Refinery
• For kodere og dataforskere tilbyr detintegrasjon med R Studio, Scala, Python og så videre.
• Bruker SPSS Modeler som gir dra-og-slipp-funksjonalitet for å utforske data og bygge sterke maskinlæringsmodeller.

Borde

Borde er det mest populære datavisualiseringsverktøyet som brukes i markedet. Den lar deg bryte ned rå, uformaterte data til et behandlingsbart og forståelig format. Visualiseringer opprettet ved bruk av Tableau kan enkelt hjelpe deg med å forstå avhengighetene mellom prediktorvariablene.

Selv om Tableau hovedsakelig brukes til visualiseringsformål, kan den også utføre dataanalyse og utforsking.

Her er noen funksjoner i Tableau:

• Den kan brukes til å koble til flere datakilder, og den kan visualisere massive datasett for å finne sammenhenger og mønstre.
• Tableau Desktop-funksjonen lar deg lage tilpassede rapporter og dashboards for å få sanntidsoppdateringer
• Tableau tilbyr også funksjonalitet for tilknytning på tvers av databaser som lar deg lage beregnede felt og bli med tabeller, dette hjelper til med å løse komplekse datadrevneproblemer.
• Et intuitivt verktøy som bruker dra-og-slipp-funksjonen til å hente nyttig innsikt fra data og utføre dataanalyse

Trifacta

Trifacta er en plattform for databrytelse for bedrifter for å møte dine forretningsbehov. Å forstå nøyaktig hva som ligger i dataene dine, og hvordan det vil være nyttig for forskjellige analytiske utforskninger, er nøkkelen til å identifisere verdien av dataene. Trifacta regnes som det beste verktøyet for å utføre data-krangling, rengjøring og analyse.

Her er noen funksjoner i Trifacta:

• Kobles til flere datakilder, uavhengig av hvor dataene bor
• Tilbyr en interaktiv GUI for å forstå dataene for ikke bare å utlede de viktigste dataene, men også fjerne unødvendige eller overflødige variabler.
• Tilbyr visuell veiledning, maskinlæring arbeidsflyter og tilbakemeldinger som vil veilede deg i å vurdere dataene og utføre den nødvendige datatransformasjonen.
• Kontinuerlig overvåkerinkonsekvensene i data og fjerner nullverdier eller manglende verdier og sørger for at data normaliseres for å unngå forstyrrelser i utdataene.

KNIDE

KNIME er en åpen kildekode-dataanalyseplattform som tar sikte på å lage data-vitenskap og maskinlæring-applikasjoner. Building Data Science-applikasjoner innebærer en rekke oppgaver som styres godt av dette helautomatiske verktøyet. Det gir en veldig interaktiv og intuitiv GUI som gjør det enkelt å forstå hele datavitenskapsmetoden.

Her er noen få funksjoner av KNIME:

• Den kan brukes til å bygge end-to-end Data Science-arbeidsflyter uten koding, du må bare dra og slippe modulene.
• Tilbyr støtte til å bygge inn verktøy fra forskjellige domener, inkludert skripting i R, Python, og det gir også APIer som kan integreres med Apache Hadoop.
• Kompatibel med forskjellige dataformater, inkludert enkle tekstformater, som CSV, PDF, XLS, JSON og ustrukturerte dataformater, inkludert bilder, GIF, etc.
• Gir fullverdig støtte for å utføre datakamping, funksjonsvalg, normalisering, datamodellering, modellevaluering og til og med lar deg lage interaktive visualiseringer.

Nå som du kjenner til de beste verktøyene for datavitenskap og maskinlæring for ikke-programmerere, er jeg sikker på at du er nysgjerrig på å lære mer. Her er noen få blogger som hjelper deg med å komme i gang med datavitenskap:

Hvis du ønsker å melde deg på et komplett kurs om kunstig intelligens og maskinlæring, har Edureka en spesialkurat som vil gjøre deg dyktig i teknikker som Overvåket læring, Uovervåket læring og Naturlig språkbehandling. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærminger innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.