Amb la generació contínua de dades, la necessitat de i Ciències de les dades ha augmentat exponencialment. Aquesta demanda ha atret molts professionals que no són informàtics al camp de la ciència de dades. Aquest bloc sobre ciència de dades i aprenentatge automàtic per a no programadors està dedicat específicament a professionals que no són informàtics i que intenten fer una carrera en ciències de dades i aprenentatge automàtic sense l’experiència de treballar en llenguatges de programació.
Per obtenir un coneixement en profunditat d’Intel·ligència Artificial i Aprenentatge Automàtic, podeu inscriure-us per viure per Edureka amb assistència les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana i accés permanent.
Aquí teniu una llista de temes que hi haurà tractat en aquest bloc:
- Introducció a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic
- Ciència de les dades vs aprenentatge automàtic
- Eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic per a no programadors
Introducció a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic
La ciència de les dades i l’aprenentatge automàtic han atret professionals de totes les procedències. El motiu d’aquesta demanda és que actualment tot el que ens envolta funciona amb dades.
Les dades són la clau per fer créixer empreses, resoldre problemes complexos del món real i construir models eficaços que ajudin a l’anàlisi de riscos, a la previsió de vendes, etc. La ciència de les dades i l’aprenentatge automàtic són la clau per trobar solucions i idees a partir de les dades.
Abans de marxar cap a més, deixem una cosa clara. La ciència de les dades i l’aprenentatge automàtic no són el mateix. Les persones solen confondre’s entre els dos. Per deixar les coses clares, entenem la diferència:
Ciència de les dades vs aprenentatge automàtic
Ciències de les dades és un terme general que cobreix una àmplia gamma de dominis, inclosos la Intel·ligència Artificial (IA), l’aprenentatge automàtic i l’aprenentatge profund.
Desglossem-ho:
Intel · ligència artificial: és un subconjunt de Data Science que permet a les màquines simular comportaments semblants als humans.
una senzilla introducció a la ciència de dades
Aprenentatge automàtic: és un subcamp d'Intel·ligència Artificial que proporciona a les màquines la possibilitat d'aprendre automàticament i millorar a partir de l'experiència sense haver estat programat explícitament per fer-ho.
Aprenentatge profund: Aprenentatge profund és un part de l’aprenentatge automàtic que utilitza diversos mètodes computacionals i algorismes inspirats en l’estructura i la funció del cervell anomenades Xarxes Neurals Artificials (ANN).
Per tant, Data Science gira al voltant de l’extracció d’informes de dades. Per fer-ho, utilitza una sèrie de tecnologies i mètodes diferents de diverses disciplines, com ara Machine Learning, IA i Deep Learning. Un punt a destacar aquí és que la ciència de dades és un camp molt ampli i no es basa exclusivament en aquestes tècniques.
Ara que ja coneixeu els conceptes bàsics, entenem els avantatges d’utilitzar eines de ciència de dades i ML.
Per què utilitzar eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic?
A continuació, es mostra una llista de motius que us ajudaran a comprendre els avantatges de fer servir eines de ciència de dades:
- No necessiteu habilitats de programació per utilitzar eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic. Això és especialment avantatjós per als professionals que no tenen experiència en programació a Python, R, etc.
- Proporcionen una interfície gràfica d’usuari molt interactiva que és molt fàcil d’utilitzar i d’aprendre.
- Aquestes eines proporcionen una manera molt constructiva de definir tot el flux de treball de Data Science i implementar-lo sense preocupar-se de cap error o error de codificació.
- Tenint en compte que aquestes eines no requereixen que codifiqueu, és més ràpid i senzill processar dades i crear models d’aprenentatge automàtic forts.
- Tots els processos implicats en el flux de treball són automatitzats i requereixen una mínima intervenció humana.
- Moltes empreses basades en dades s’han adaptat a les eines de ciència de dades i solen buscar professionals que siguin capaços de manejar i gestionar aquestes eines.
Ara que ja coneixeu el avantatges d'utilitzar eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic, donem un cop d'ull a les principals eines que pot utilitzar qualsevol no programador:
Eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic
En aquesta secció, parlarem de les millors eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic per a no programadors. Tingueu en compte que aquesta llista no té cap ordre concret.
Aquí teniu una llista de Ciència i màquina de dadesEines d'aprenentatge que es comenten a continuació:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- IBM Watson Studio
- Pissarra
- Trifacta
- KNIME
RapidMiner
No és d’estranyar que RapidMiner arribi a aquesta llista. Una de les eines de ciència de dades i aprenentatge automàtic més utilitzades, preferida no només pels principiants que no estan ben equipats amb habilitats de programació, sinó també pels científics experimentats en dades. RapidMiner és l'eina tot en un que s'encarrega de tot el flux de treball de ciència de dades, des del processament de dades fins al modelatge i el desplegament de dades.
Si no teniu formació prèvia, RapidMiner és una de les millors eines per a vosaltres. Proporciona una interfície gràfica d’usuari sòlida que només requereix bolcar les dades, no cal cap codificació. Construeix models predictius i models d’aprenentatge automàtic que utilitzen algorismes complicats per aconseguir resultats precisos.
A continuació, es detallen algunes de les seves característiques principals:
- Proporciona un entorn de programació visual potent.
- Inclou un RapidMiner Radoop integrat que us permet integrar-vos amb el marc Hadoop per a la mineria de dades i l’anàlisi.
- Admet qualsevol format de dades irealitza anàlisis predictius de primera classe netejant expertament les dades
- Utilitza construccions de programació que automatitzen tasques d’alt nivell com el modelatge de dades
DataRobot
DataRobot és una plataforma automatitzada d’aprenentatge automàtic que construeix models predictius precisos per realitzar una anàlisi exhaustiva de dades. És una de les millors eines per a l'explotació de dades i l'extracció de funcions. Els professionals amb menys experiència en programació aposten per DataRobot perquè es considera una de les eines més senzilles d’anàlisi de dades.
Igual que RapidMiner, DataRobot també és una plataforma única que es pot utilitzar per construir una solució d’intel·ligència artificial. Utilitza les millors pràctiques per crear solucions que es puguin utilitzar per modelar casos de negoci del món real.
Aquí hi ha algunes de les seves característiques principals:
- Identifica automàticament les funcions més significatives i crea un model al voltant d’aquestes funcions.
- Executa les dades de diferents models d’aprenentatge automàtic per comprovar quin model proporciona el resultat més precís
- Molt ràpid en la construcció, formació,i provar models predictius, realitzar mineria de text, escalar dades, etc.
- Pot executar projectes de ciència de dades a gran escala i incorporar mètodes d’avaluació de models, com ara l’ajust de paràmetres, etc.
BigML
BigML facilita el procés de desenvolupament de models d’aprenentatge automàtic i de ciències de les dades, proporcionant construccions fàcilment disponibles que ajuden a problemes de classificació, regressió i agrupació. Incorpora una àmplia gamma d’algoritmes d’aprenentatge automàtic i ajuda a construir un model fort sense molta intervenció humana, cosa que us permet centrar-vos en tasques importants com ara millorar la presa de decisions.
Aquí hi ha algunes de les seves característiques principals:
jenkins vs titella contra xef
- Una eina completa d’aprenentatge automàtic que admet els algoritmes d’aprenentatge automàtic més complexos, que inclou un suport complet per a l’aprenentatge supervisat i no supervisat, inclosa la detecció d’anomalies, la mineria d’associacions, etc.
- Ofereix una interfície web senzilla i API que es poden configurar en una fracció del temps que triguen els sistemes tradicionals.
- Crea visualment interactiumodels predictius que faciliten trobar correlacions entre les funcions de les dades
- Incorpora enllaços i biblioteques dels llenguatges més populars de ciències de dades, com ara Python, Java, etc.
MLBase
MLbase és una eina de codi obert que és una de les millors plataformes que s’utilitzen per crear projectes d’aprenentatge automàtic a gran escala. Aborda els problemes enfrontats mentre s’allotgen models complexos que requereixen càlculs d’alt nivell.
MLBase utilitza tres components principals:
- ML Optimizer: l’objectiu principal de l’optimitzador és automatitzar la construcció de canonades d’aprenentatge automàtic.
- MLI: El MLI és una API centrada en el desenvolupament d’algoritmes i la realització d’extracció de funcions per a càlculs d’alt nivell
- MLlib: és la biblioteca d'aprenentatge automàtic d'Apache Spark, que actualment compta amb el suport de la comunitat Spark.
Aquí hi ha algunes de les seves característiques principals:
- Ofereix una interfície gràfica d’usuari senzilla per al desenvolupament de models d’aprenentatge automàtic
- Aprèn i prova les dades de diferents algoritmes d'aprenentatge per esbrinar quin model proporciona la millor precisió
- Els no programadors poden escalar fàcilment Models de ciència de dades a causa de la facilitat i simplicitat de l'eina
- Pot escalar projectes grans i enrevessats de manera molt eficaç que qualsevol sistema tradicional
Google Cloud AutoML
Cloud AutoML és una plataforma de productes d’aprenentatge automàtic que permet als professionals amb una experiència limitada en ciències de dades formar models de gamma alta específics per a les seves necessitats empresarials. Una de les millors plataformes d’aprenentatge automàtic amb més de deu anys de construccions de Google Research capacitades per ajudar-vos a crear models predictius que superin tots els models computacionals tradicionals.
Aquí hi ha algunes de les seves característiques principals:
- Els professionals amb una experiència mínima en el camp de la ML poden formar i construir fàcilment models d’aprenentatge automàtic d’alt nivell específics per a les seves necessitats empresarials.
- Una integració completa amb molts altres serveis de Google Cloud que ajuda a la mineria de dades i a l’emmagatzematge de dades.
- Genera API REST mentre es fan prediccions sobre la sortida
- Ofereix una interfície gràfica d’usuari senzilla per crear models ML personalitzats que es poden entrenar, provar, millorar i desplegar a través de la mateixa plataforma.
Auto-WEKA
Auto-WEKA és una eina basada en interfície gràfica d’usuari de codi obert ideal per a principiants, ja que proporciona una interfície molt intuïtiva per realitzar totes les tasques relacionades amb la ciència de dades.
Admet el processament automatitzat de dades, EDA, algorismes d’aprenentatge supervisats i no supervisats. Aquesta eina és perfecta per a principiants que acaben de començar amb la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic. Compta amb una comunitat de desenvolupadors, que van tenir l’amabilitat de publicar tutorials i treballs de recerca sobre l’ús de l’eina.
Aquí teniu algunes funcions de l'eina:
- WEKA proporciona una àmplia gamma d’algoritmes d’aprenentatge automàtic per a la classificació, regressió, agrupació, detecció d’anomalies, mineria d’associacions, mineria de dades, etc.
- Ofereix una interfície gràfica interactiva per realitzar tasques de mineria de dades, anàlisi de dades, etc.
- Permet als desenvolupadors per provar els seus models en un conjunt variat de casos de prova possibles i ajuda a proporcionar el model que proporciona la producció més precisa.
- També inclou una interfície de línia d’ordres (CLI) senzilla però intuïtiva per executar ordres bàsiques.
IBM Watson Studio
Tots som conscients de quant ha aportat IBM al món impulsat per la intel·ligència artificial. Igual que la majoria dels serveis que proporciona IBM, IBM Watson Studio és una eina basada en la intel·ligència artificial que s’utilitza per a un ampli anàlisi de dades, aprenentatge automàtic, ciència de dades, etc.
Ajuda les organitzacions a facilitar el procés d’anàlisi de dades i s’encarrega del flux de treball de punta a punta, des del processament de dades fins al desplegament. És una de les eines més reconegudes per a la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic al mercat.
A continuació, es detallen algunes de les funcions clau d’IBM Watson Studio:
- Proporciona assistència per dur a terme la preparació, exploració i modelització de dades en un lapse de pocs minuts i tot el procés està automatitzat.
- Admet diversos llenguatges i eines de ciència de dades, com ara quaderns Python 3, scripts Jython, SPSS Modeler i Data Refinery
- Per als programadors i científics de dades, ofereixintegració amb R Studio, Scala, Python, etc.
- Utilitza el SPSS Modeler que proporciona la funcionalitat d’arrossegar i deixar anar per explorar dades i crear models d’aprenentatge automàtic forts.
Pissarra
Pissarra és l'eina de visualització de dades més utilitzada al mercat. Permet desglossar les dades sense formatar en un format processable i entenedor. Les visualitzacions creades mitjançant Tableau us poden ajudar fàcilment a entendre les dependències entre les variables predictores.
Tot i que Tableau s’utilitza principalment amb finalitats de visualització, també pot realitzar anàlisis i exploracions de dades.
Aquí teniu algunes funcions de Tableau:
- Es pot utilitzar per connectar-se a diverses fonts de dades i visualitzar conjunts de dades massius per trobar correlacions i patrons.
- La funció de Tableau Desktop us permet crear informes i taulers personalitzats per obtenir actualitzacions en temps real
- Tableau també proporciona funcionalitats d'unió entre bases de dades que us permeten crear camps calculats i unir taules, cosa que us ajudarà a resoldre complexos basats en dadesproblemes.
- Una eina intuïtiva que utilitza la funció d'arrossegar i deixar anar per obtenir informació útil de les dades i realitzar anàlisis de dades
Trifacta
Trifacta és una plataforma de discussió de dades empresarials per satisfer les vostres necessitats empresarials. La clau per identificar el valor de les dades és entendre exactament què hi ha a les vostres dades i com serà útil per a diferents exploracions analítiques. Trifacta es considera la millor eina per dur a terme disputes, neteja i anàlisi de dades.
Aquí teniu algunes funcions de Trifacta:
- Es connecta a diverses fonts de dades independentment de la ubicació de les dades
- Proporciona una interfície gràfica interactiva interactiva per entendre les dades no només per obtenir les dades més significatives, sinó també per eliminar variables innecessàries o redundants.
- Proporciona orientació visual, fluxos de treball d’aprenentatge automàtic i comentaris que us guiaran a l’hora d’avaluar les dades i realitzar la transformació de dades necessària.
- Monitoritza contínuamentles inconsistències de les dades i elimina els valors nuls o els valors que falten i s'assegura que es realitzi la normalització de les dades per evitar biaixos a la sortida.
KNIME
KNIME és una plataforma d’anàlisi de dades de codi obert destinada a crear aplicacions de ciència de dades i aprenentatge automàtic de dades. Construir aplicacions de ciència de dades implica una sèrie de tasques que estan ben gestionades per aquesta eina totalment automatitzada. Proporciona una interfície gràfica d’usuari molt interactiva i intuïtiva que facilita la comprensió de tota la metodologia de Data Science.
Aquí teniu algunes funcions de KNIME:
- Es pot utilitzar per crear fluxos de treball de ciències de dades de punta a punta sense cap tipus de codificació, només cal arrossegar i deixar anar els mòduls.
- Proporciona suport per incrustar eines de diferents dominis, inclosos els scripts a R, Python i també proporciona API per integrar-se amb Apache Hadoop.
- Compatible amb diversos formats d’obtenció de dades, inclosos formats de text senzills, com ara CSV, PDF, XLS, JSON, i formats de dades no estructurats, incloses imatges, GIF, etc.
- Proporciona suport complet per a la realització de disputes de dades, selecció de funcions, normalització, modelització de dades, avaluació de models i fins i tot us permet crear visualitzacions interactives.
Ara que ja coneixeu les millors eines per a ciències de les dades i aprenentatge automàtic per a no programadors, estic segur que teniu curiositat per obtenir més informació. Aquests són alguns blocs que us ajudaran a començar amb Data Science:
Si voleu inscriure-us a un curs complet d’Intel·ligència Artificial i Aprenentatge Automàtic, Edureka disposa d’un programa especialitzat que us farà dominar tècniques com l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat i el processament del llenguatge natural. Inclou formació sobre els darrers avenços i enfocaments tècnics en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, com ara aprenentatge profund, models gràfics i aprenentatge de reforç.