מדע נתונים ולמידת מכונה עבור לא מתכנתים



בלוג זה בנושא מדעי נתונים ולמידת מכונה עבור לא מתכנתים מיועד לאנשי מקצוע שאינם IT ובונים קריירה בתחום מדע הנתונים ולמידת מכונה.

עם ייצור רציף של נתונים, הצורך ב ו מדע נתונים גדל באופן אקספוננציאלי. דרישה זו משכה הרבה אנשי מקצוע שאינם אנשי IT לתחום מדע הנתונים. בלוג זה בנושא מדעי נתונים ולמידת מכונה עבור לא מתכנתים מוקדש במיוחד לאנשי מקצוע שאינם IT שמנסים לעשות קריירה במדעי נתונים ולמידת מכונה ללא ניסיון בעבודה על שפות תכנות.

כדי לקבל ידע מעמיק בנושא בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אתה יכול להירשם לשידור חי מאת אדוריקה עם תמיכה 24/7 וגישה לכל החיים.





הנה רשימה של נושאים שיהיו מכוסה בבלוג זה:

  1. מבוא למדע נתונים ולמידת מכונה
  2. מדע נתונים מול למידת מכונה
  3. מדעי נתונים וכלי למידת מכונה עבור אנשים שאינם מתכנתים

מבוא למדע נתונים ולמידת מכונה

מדעי נתונים ולמידת מכונה משכו אנשי מקצוע מכל הרקעים. הסיבה לדרישה זו היא העובדה שכרגע, כל מה שמסביבנו פועל על נתונים.



נתונים הם המפתח לצמיחת עסקים, פיתרון בעיות מורכבות בעולם האמיתי ובניית מודלים יעילים שיעזרו בניתוח סיכונים, חיזוי מכירות וכן הלאה. מדעי נתונים ולמידת מכונה הם המפתח למציאת פתרונות ותובנות מנתונים.

מבוא למדע נתונים ולמידת מכונה - מדע נתונים ולמידת מכונה עבור אנשים שאינם מתכנתים - אדוריקהלפני שנצא יתר על כן, בואו נבהיר דבר אחד. מדע נתונים ולמידת מכונה אינם זהים. לעתים קרובות אנשים נוטים להתבלבל בין השניים. כדי להבהיר את הדברים הבה נבין את ההבדל:

מדע נתונים מול למידת מכונה

מדע נתונים הוא מונח מטריה המכסה מגוון רחב של תחומים, כולל בינה מלאכותית (AI), Machine Learning ו- Deep Learning.



בואו נפרק את זה:

בינה מלאכותית: הוא תת-קבוצה של מדע הנתונים המאפשר למכונות לדמות התנהגות כמו אנושית.

מבני נתונים בסיסיים בג'אווה

למידת מכונה: הוא תת תחום של בינה מלאכותית המספק למכונות את היכולת ללמוד באופן אוטומטי ולשפר מניסיון מבלי שתוכנתו זאת במפורש.

למידה עמוקה: למידה עמוקה הוא חלק מלימוד מכונה המשתמשת במדידות חישוביות שונות ואלגוריתמים בהשראת המבנה והתפקוד של המוח הנקראים רשתות עצביות מלאכותיות (ANN).

לכן, מדע הנתונים סובב סביב שאיבת תובנות מנתונים. לשם כך היא משתמשת במספר טכנולוגיות ושיטות שונות מתחומים שונים, כגון Machine Learning, AI ו- Deep Learning. נקודה שיש לציין כאן היא שמדע הנתונים הוא תחום עצום מאוד ואינו מסתמך אך ורק על טכניקות אלה.

עכשיו, כשיודעים את היסודות, בואו נבין את היתרונות של שימוש במדעי נתונים וכלי ML.

מדוע להשתמש בכלי מדע נתונים ולמידת מכונה?

הנה רשימה של סיבות שיעזרו לך להבין את היתרונות של שימוש בכלי מדע הנתונים:

  • אינך זקוק לכישורי תכנות בכדי להשתמש בכלי מדע הנתונים ולמידת מכונה. זה יתרון במיוחד לאנשי מקצוע שאינם It שאין להם ניסיון בתכנות ב- Python, R וכו '.
  • הם מספקים ממשק משתמש אינטראקטיבי מאוד קל מאוד לשימוש ולמידה.
  • כלים אלה מספקים דרך בונה מאוד להגדיר את כל זרימת העבודה של מדע הנתונים וליישם אותה מבלי לדאוג לבאגים או שגיאות קידוד.

  • בהתחשב בעובדה שהכלים הללו אינם דורשים ממך קוד, מהיר וקל יותר לעבד נתונים ולבנות מודלים חזקים של Machine Learning.
  • כל התהליכים המעורבים בתהליך העבודה הם אוטומטיים ודורשים התערבות אנושית מינימלית.
  • חברות מבוססות נתונים רבות הסתגלו לכלי Data Science ולעתים קרובות מחפשות אנשי מקצוע המסוגלים לטפל ולנהל כלים כאלה.

עכשיו שאתה יודע את היתרונות של שימוש במדעי נתונים ולמידת מכונת למידה, בואו נסתכל על הכלים המובילים שבהם כל שאינו מתכנת יכול להשתמש:

מדע נתונים וכלים ללימוד מכונה

בחלק זה נדון במיטב הכלים למדעי נתונים ולמידת מכונה עבור אנשים שאינם מתכנתים. שימו לב שרשימה זו אינה מסודרת.

הנה רשימה של מדע נתונים ומכונהכלי למידה שנדונו להלן:

  1. RapidMiner
  2. DataRobot
  3. BigML
  4. MLBase
  5. Google Cloud AutoML
  6. Auto-WEKA
  7. סטודיו IBM ווטסון
  8. גלשן
  9. טריפקטה
  10. KNIME

RapidMiner

אין זה מפתיע ש- RapidMiner הגיע לרשימה זו. אחד הכלים הנפוצים ביותר למדעי נתונים ולמידת מכונה המועדפים על ידי לא רק מתחילים שאינם מצוידים היטב בכישורי תכנות אלא גם על ידי מדענים נתונים מנוסים. RapidMiner הוא הכל בכל אחד שמטפל בכל זרימת העבודה של מדע הנתונים, החל מעיבוד נתונים וכלה במידול ופריסת נתונים.

אם אתה מרקע לא טכני, RapidMiner הוא אחד הכלים הטובים ביותר עבורך. הוא מספק ממשק משתמש חזק שמצריך רק לזרוק את הנתונים, אין צורך בקידוד. היא בונה מודלים חזויים ומודלים של למידת מכונה המשתמשים באלגוריתמים מפותלים להשגת תפוקות מדויקות.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

  • מספק סביבת תכנות חזותית חזקה.
  • מגיע עם RapidMiner Radoop מובנה המאפשר לך להשתלב עם מסגרת Hadoop עבור כריית נתונים וניתוח.
  • הוא תומך בכל פורמט נתונים ומבצע ניתוח חיזוי מהשורה הראשונה על ידי ניקוי הנתונים במומחיות
  • משתמש בבניית תכנות המייצרת אוטומציה של משימות ברמה גבוהה כמו דוגמת נתונים

DataRobot

DataRobot היא פלטפורמת Machine Learning אוטומטית הבונה מודלים ניבוי מדויקים לביצוע ניתוח נתונים מקיף. זהו אחד הכלים הטובים ביותר לכריית נתונים ולמיצוי תכונות. אנשי מקצוע עם פחות ניסיון בתכנות הולכים על DataRobot מכיוון שהוא נחשב לאחד הכלים הפשוטים ביותר לניתוח נתונים.

כמו RapidMiner, DataRobot היא גם פלטפורמה אחת שאפשר להשתמש בה לבניית פתרון AI לקצה. היא משתמשת בשיטות המומלצות ביצירת פתרונות שניתן להשתמש בהם למודל מודלים עסקיים בעולם האמיתי.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

  • מזהה באופן אוטומטי את התכונות המשמעותיות ביותר ובונה מודל סביב תכונות אלה.
  • מריץ את הנתונים על מודלים שונים של Machine Learning כדי לבדוק איזה מודל מספק את התוצאה המדויקת ביותר
  • מהיר במיוחד בבנייה, אימונים,ובדיקת מודלים חזויים, ביצוע כריית טקסטים, קנה מידה של נתונים וכן הלאה.
  • יכול להריץ פרויקטים גדולים של מדע נתונים ולשלב שיטות הערכת מודלים כגון כיוונון פרמטרים וכן הלאה.

BigML

BigML מקל על התהליך של פיתוח מודלים של למידת מכונה ומדעי נתונים על ידי מתן מבנים זמינים המסייעים בבעיות סיווג, רגרסיה ואשכולות. הוא משלב מגוון רחב של אלגוריתמים של Machine Learning ומסייע בבניית מודל חזק ללא התערבות אנושית רבה, הדבר מאפשר להתמקד במשימות חשובות כמו שיפור קבלת ההחלטות.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

  • כלי לימוד מכונה מקיף התומך באלגוריתמים המורכבים ביותר של Machine Learning, הכולל תמיכה מלאה בלמידה מפוקחת ולא מפוקחת, כולל גילוי חריגות, כריית אסוציאציות וכן הלאה.
  • מספק ממשק אינטרנט פשוט וממשקי API שניתן להגדיר בשבריר מהזמן שלוקח למערכות מסורתיות.
  • יוצר אינטראקטיבי חזותיתמודלים מנבאים שמקלים על מציאת קורלציות בין התכונות בנתונים
  • משלב כריכות וספריות של שפות מדע הנתונים הפופולריות ביותר כגון פייתון, ג'אווה וכו '

MLBase

MLbase הוא כלי קוד פתוח המהווה את אחת הפלטפורמות הטובות ביותר המשמשות ליצירת פרויקטים גדולים של למידת מכונה. הוא מטפל בבעיות העומדות בפני אירוח מודלים מורכבים הדורשים חישובים ברמה גבוהה.

MLBase משתמש בשלושה מרכיבים עיקריים:

  1. ML Optimizer: המטרה העיקרית של האופטימיזציה היא אוטומציה של בניית הצינור Machine Learning.
  2. MLI: ה- MLI הוא ממשק API שמתמקד בפיתוח אלגוריתמים וביצוע מיצוי תכונות לחישובים ברמה גבוהה
  3. MLlib: זוהי ספריית הלמידה המכונה של Apache Spark, הנתמכת כיום על ידי קהילת Spark.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

  • מספק ממשק משתמש פשוט לפיתוח מודלים של למידת מכונה
  • הוא לומד ובודק את הנתונים על אלגוריתמי למידה שונים כדי לגלות איזה מודל נותן את הדיוק הטוב ביותר
  • אנשים שאינם מתכנתים יכולים להתמקד בקלות מודלים למדעי נתונים בשל הקלות והפשטות של הכלי
  • זה יכול להגדיל פרויקטים גדולים ומפותלים בצורה יעילה בהרבה מכל מערכת מסורתית

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML היא פלטפורמה של מוצרי למידה ממוחשבת המאפשרת לאנשי מקצוע עם ניסיון מוגבל במדע הנתונים להכשיר מודלים מתקדמים ספציפיים לצרכים העסקיים שלהם. אחת הפלטפורמות הטובות ביותר של למידת מכונות עם למעלה מעשר שנות הכשרה של Google Research שעוזרת לך לבנות מודלים חזויים שמייצגים את כל המודלים החישוביים המסורתיים.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

  • אנשי מקצוע עם מומחיות מינימלית בתחום ה- ML יכולים להכשיר ולבנות בקלות מודלים של למידת מכונה ברמה גבוהה הספציפיים לצרכיהם העסקיים.
  • שילוב מלא עם שירותי ענן רבים אחרים של גוגל המסייע בכריית נתונים ואחסון נתונים.
  • מייצר REST API תוך ניבוי לגבי התפוקה
  • מספק ממשק משתמש פשוט ליצירת דגמי ML מותאמים אישית שניתן לאמן, לבדוק, לשפר ולפרוס באמצעות אותה פלטפורמה.

Auto-WEKA

Auto-WEKA הוא כלי מבוסס GUI בעל קוד פתוח אשר אידיאלי למתחילים מכיוון שהוא מספק ממשק אינטואיטיבי מאוד לביצוע כל המשימות הקשורות למדע הנתונים.

הוא תומך בעיבוד נתונים אוטומטי, ב- EDA, באלגוריתמי למידה ללא פיקוח. כלי זה מושלם עבור מתחילים שרק התחילו לעבוד עם מדע הנתונים ולמידת מכונה. יש לה קהילת מפתחים שהיו אדיבים לפרסם הדרכות ועבודות מחקר בנושא השימוש בכלי.

להלן מספר תכונות של הכלי:

  • WEKA מספקת מגוון עצום של אלגוריתמים של Machine Learning למיון, רגרסיה, אשכולות, זיהוי חריגות, כריית אסוציאציות, כריית נתונים וכן הלאה.
  • מספק ממשק גרפי אינטראקטיבי לביצוע משימות כריית נתונים, ניתוח נתונים וכן הלאה.
  • מאפשר למפתחים לבדוק את המודלים שלהם על סט מגוון של מקרי בדיקה אפשריים ומסייע במתן הדגם הנותן את התפוקה המדויקת ביותר.
  • זה מגיע גם עם CLI פשוט אך אינטואיטיבי (ממשק שורת פקודה) להפעלת פקודות בסיסיות.

סטודיו IBM ווטסון

כולנו מודעים לכמה ש- IBM תרמה לעולם מונע ה- AI. כמו רוב השירותים הניתנים על ידי יבמ, IBM ווטסון סטודיו הוא כלי מבוסס AI המשמש לניתוח נתונים מקיף, למידת מכונה, מדע נתונים וכן הלאה.

זה מסייע לארגונים להקל על תהליך ניתוח הנתונים ודואג לתהליך העבודה מקצה לקצה, מעיבוד נתונים לפריסה. זהו אחד הכלים המוכרים ביותר למדע נתונים ולמידת מכונה בשוק.

להלן מספר תכונות עיקריות של IBM Watson Studio:

  • מספק תמיכה לביצוע הכנת נתונים, חקירה ודוגמנות בטווח של מספר דקות והתהליך כולו אוטומטי.
  • תומך בשפות וכלי מדע נתונים מרובים כגון מחברות Python 3, Scripting Jython, SPSS Modeler ו- Data Refinery
  • עבור קודנים ומדעני נתונים, הוא מציעשילוב עם R Studio, Scala, Python וכן הלאה.
  • משתמש במדגם SPSS המספק את הפונקציונליות גרור ושחרר לחקר נתונים ובניית מודלים חזקים של למידת מכונה.

גלשן

גלשן הוא כלי הדמיית הנתונים הפופולרי ביותר המשמש בשוק. זה מאפשר לך לפרק נתונים גולמיים ולא מעוצבים לפורמט מעובד ומובן. ויזואליזציות שנוצרו באמצעות Tableau יכולות לעזור לך להבין בקלות את התלות בין משתני החיזוי.

למרות ש- Tableau משמש בעיקר למטרת הדמיה, הוא יכול גם לבצע ניתוח נתונים וחקירה.

להלן מספר תכונות של טבלאו:

  • ניתן להשתמש בו לחיבור למספר מקורות נתונים, והוא יכול לדמיין ערכות נתונים מסיביות כדי למצוא מתאמים ודפוסים.
  • תכונת שולחן העבודה של טבלאו מאפשרת לך ליצור דוחות ולוחות מחוונים בהתאמה אישית כדי לקבל עדכונים בזמן אמת
  • Tableau מספקת גם פונקציונליות של צירוף בין מסדי נתונים המאפשרת ליצור שדות מחושבים ולהצטרף לטבלאות, זה עוזר בפתרון מורכב מבוסס נתונים.בעיות.
  • כלי אינטואיטיבי המשתמש בתכונת גרור ושחרר כדי להפיק תובנות מועילות מנתונים ולבצע ניתוח נתונים

טריפקטה

Trifacta היא פלטפורמת התמודדות נתונים ארגונית העונה על הצרכים העסקיים שלך. הבנה מה בדיוק בנתונים שלך וכיצד הם יהיו שימושיים לחקירות אנליטיות שונות היא המפתח לזיהוי ערך הנתונים. טריפקטה נחשב לכלי הטוב ביותר לביצוע התמודדויות נתונים, ניקוי וניתוח.

להלן מספר תכונות של Trifacta:

  • מתחבר למספר מקורות נתונים ללא קשר למקום מגורי הנתונים
  • מספק ממשק משתמש אינטראקטיבי להבנת הנתונים לא רק להפיק את הנתונים המשמעותיים ביותר אלא גם להסרת משתנים מיותרים או מיותרים.
  • מספק הדרכה ויזואלית, תהליכי עבודה של Machine Learning ומשוב שיעזרו לך להעריך את הנתונים ולבצע את שינוי הנתונים הדרוש.
  • עוקב באופן רציףחוסר העקביות בנתונים ומסיר ערכי null או ערכים חסרים ומוודא שמבוצעת נורמליזציה של נתונים כדי למנוע הטיות בפלט.

KNIME

KNIME היא פלטפורמת ניתוח נתונים פתוחה שמטרתה ליצור מהקופסה יישומי מדע נתונים ולמידת מכונה. בניית יישומי מדע נתונים כוללת סדרה של משימות המנוהלות היטב על ידי כלי אוטומטי זה לחלוטין. הוא מספק ממשק משתמש אינטראקטיבי ואינטואיטיבי מאוד שמקל על הבנת כל המתודולוגיה של מדע הנתונים.

להלן מספר תכונות של KNIME:

לחצות בדיקות דפדפנים במנהל סלניום
  • בעזרתו ניתן לבנות תהליכי עבודה של מדע נתונים מקצה לקצה ללא כל קידוד, רק צריך לגרור ולשחרר את המודולים.
  • מספק תמיכה בכלי הטמעה מתחומים שונים, כולל סקריפטים ב- R, Python והוא מספק גם ממשקי API לשילוב עם Apache Hadoop.
  • תואם לפורמטים שונים של מקורות נתונים, כולל תבניות טקסט פשוטות, כגון CSV, PDF, XLS, JSON, ופורמטי נתונים לא מובנים כולל תמונות, GIF וכו '.
  • מספק תמיכה מן המניין לביצוע התגוששות נתונים, בחירת תכונות, נורמליזציה, מידול נתונים, הערכת מודלים ואף מאפשרת ליצור הדמיות אינטראקטיביות.

עכשיו שאתה מכיר את הכלים המובילים למדע נתונים ולמידת מכונה עבור אנשים שאינם מתכנתים, אני בטוח שאתה סקרן ללמוד עוד. להלן מספר בלוגים שיעזרו לך להתחיל לעבוד עם מדע הנתונים:

אם ברצונך להירשם לקורס שלם בנושא בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אדוריקה אוצרת במיוחד שיגרום לך להיות בקיאים בטכניקות כמו למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ועיבוד שפה טבעית. הוא כולל הדרכה בנושא ההתקדמות האחרונה והגישות הטכניות בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה כגון למידה עמוקה, מודלים גרפיים ולמידת חיזוק.