Dengan penjanaan data yang berterusan, keperluan untuk dan Sains Data telah meningkat dengan pesat. Permintaan ini telah menarik banyak profesional bukan IT ke dalam bidang Sains Data. Blog mengenai Sains Data dan Pembelajaran Mesin Untuk Bukan Pengaturcara khusus dikhaskan untuk profesional bukan IT yang berusaha untuk membuat kerjaya dalam Sains Data dan Pembelajaran Mesin tanpa pengalaman mengusahakan bahasa pengaturcaraan.
Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam mengenai Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, anda boleh mendaftar secara langsung oleh Edureka dengan sokongan 24/7 dan akses seumur hidup.
Berikut adalah senarai topik yang akan menjadi diliputi dalam blog ini:
- Pengenalan Sains Data Dan Pembelajaran Mesin
- Sains Data vs Pembelajaran Mesin
- Sains Data dan Alat Pembelajaran Mesin Untuk Bukan Pengaturcara
Pengenalan Sains Data Dan Pembelajaran Mesin
Sains Data dan Pembelajaran Mesin telah menarik profesional dari semua latar belakang. Sebab permintaan ini adalah hakikat bahawa pada masa ini, semua perkara di sekitar kita menggunakan data.
Data adalah kunci untuk mengembangkan perniagaan, menyelesaikan masalah dunia nyata yang kompleks dan membina model berkesan yang akan membantu dalam analisis risiko, ramalan penjualan dan sebagainya. Sains Data dan Pembelajaran Mesin adalah kunci untuk mencari penyelesaian dan pandangan dari data.
Sebelum kita pergi lebih jauh, mari kita jelaskan satu perkara. Sains Data dan Pembelajaran Mesin tidak sama. Orang sering keliru antara keduanya. Untuk memperjelas, mari kita fahami perbezaannya:
Sains Data vs Pembelajaran Mesin
Sains Data adalah istilah payung yang merangkumi pelbagai domain, termasuk Artificial Intelligence (AI), Machine Learning dan Deep Learning.
Mari pecahkan:
Kecerdasan Buatan: ialah subkumpulan Sains Data yang membolehkan mesin mensimulasikan tingkah laku seperti manusia.
java bagaimana menggunakan ini
Pembelajaran Mesin: ialah sub-bidang Kecerdasan Buatan yang memberi mesin kemampuan untuk belajar secara automatik & meningkatkan pengalaman tanpa diprogramkan secara eksplisit untuk melakukannya.
Pembelajaran mendalam: Pembelajaran yang mendalam ialah bahagian pembelajaran Mesin yang menggunakan pelbagai ukuran dan algoritma komputasi yang diilhamkan oleh struktur dan fungsi otak yang disebut Artificial Neural Networks (ANN).
Oleh itu, Sains Data berkisar pada pengekstrakan pandangan dari data. Untuk melakukannya, ia menggunakan sejumlah teknologi dan kaedah yang berbeza dari pelbagai disiplin ilmu, seperti Pembelajaran Mesin, AI dan Pembelajaran Dalam. Satu perkara yang perlu diperhatikan di sini adalah bahawa Sains Data adalah bidang yang sangat luas dan tidak bergantung sepenuhnya pada teknik ini.
Sekarang setelah anda mengetahui asasnya, mari kita fahami faedah menggunakan alat Sains Data dan ML.
Mengapa menggunakan Sains Data dan Alat Pembelajaran Mesin?
Berikut adalah senarai sebab yang akan membantu anda memahami faedah menggunakan alat Sains Data:
- Anda tidak memerlukan kemahiran pengaturcaraan untuk menggunakan Sains Data dan Alat Pembelajaran Mesin. Ini sangat menguntungkan bagi profesional Non-It yang tidak mempunyai pengalaman dengan pengaturcaraan di Python, R, dll.
- Mereka menyediakan GUI yang sangat interaktif yang sangat mudah digunakan dan dipelajari.
- Alat-alat ini menyediakan kaedah yang sangat membina untuk menentukan keseluruhan aliran kerja Sains Data dan melaksanakannya tanpa perlu risau tentang bug atau kesalahan pengekodan.
- Memandangkan fakta bahawa alat ini tidak memerlukan anda membuat kod, lebih cepat dan lebih mudah untuk memproses data dan membina model Pembelajaran Mesin yang kuat.
- Semua proses yang terlibat dalam aliran kerja adalah automatik dan memerlukan campur tangan manusia yang minimum.
- Banyak syarikat berasaskan data telah menyesuaikan diri dengan alat Sains Data dan sering mencari profesional yang mampu menangani dan menguruskan alat tersebut.
Sekarang anda tahu kelebihan menggunakan alat Sains Data dan Pembelajaran Mesin, mari kita lihat alat teratas yang boleh digunakan oleh mana-mana pengaturcara:
Sains Data Dan Alat Pembelajaran Mesin
Di bahagian ini, kita akan membincangkan yang terbaik mengenai alat Sains Data dan Pembelajaran Mesin untuk bukan pengaturcara. Harap maklum bahawa senarai ini tidak mengikut urutan tertentu.
Berikut adalah senarai Sains dan Mesin DataAlat pembelajaran yang dibincangkan di bawah:
- RapidMiner
- DataRobot
- BigML
- Pangkalan MLB
- Google Cloud AutoML
- Auto-WEKA
- Studio IBM Watson
- Dewan
- Trifacta
- TAHNIAH
RapidMiner
Tidak hairanlah RapidMiner berjaya masuk ke senarai ini. Salah satu alat Sains Data dan Pembelajaran Mesin yang paling banyak digunakan dan disukai oleh bukan sahaja pemula yang tidak dilengkapi dengan kemahiran pengaturcaraan tetapi juga oleh Saintis Data yang berpengalaman. RapidMiner adalah alat semua dalam satu yang mengurus keseluruhan aliran kerja Sains Data, dari pemprosesan data hingga pemodelan dan penggunaan data.
Sekiranya anda berasal dari latar belakang bukan teknikal, RapidMiner adalah salah satu alat terbaik untuk anda. Ini menyediakan GUI yang kuat yang hanya memerlukan membuang data, tidak diperlukan pengekodan. Ia membina model ramalan dan model Pembelajaran Mesin yang menggunakan algoritma berbelit untuk mencapai hasil yang tepat.
Berikut adalah beberapa ciri utamanya:
- Menyediakan persekitaran pengaturcaraan visual yang hebat.
- Dilengkapi dengan RapidMiner Radoop bawaan yang membolehkan anda berintegrasi dengan kerangka Hadoop untuk perlombongan dan analisis data.
- Ia menyokong format data danmelakukan analisis ramalan kelas atas dengan membersihkan data secara mahir
- Menggunakan konstruk pengaturcaraan yang mengotomatisasi tugas peringkat tinggi seperti pemodelan data
DataRobot
DataRobot adalah platform Pembelajaran Mesin automatik yang membina model ramalan tepat untuk melakukan analisis data yang luas. Ini adalah salah satu alat terbaik untuk perlombongan data dan pengekstrakan ciri. Profesional dengan pengalaman pengaturcaraan kurang menggunakan DataRobot kerana dianggap sebagai salah satu alat paling mudah untuk analisis data.
Seperti RapidMiner, DataRobot juga merupakan platform tunggal yang dapat digunakan untuk membina penyelesaian AI akhir-akhir. Ia menggunakan amalan terbaik dalam membuat penyelesaian yang dapat digunakan untuk memodelkan kes perniagaan dunia nyata.
Berikut adalah beberapa ciri utamanya:
- Secara automatik mengenal pasti ciri yang paling ketara dan membina model di sekitar ciri-ciri ini.
- Menjalankan data pada model Pembelajaran Mesin yang berbeza untuk memeriksa model mana yang memberikan hasil yang paling tepat
- Sangat pantas dalam pembinaan, latihan,dan menguji model ramalan, melakukan perlombongan teks, penskalaan data dan sebagainya.
- Boleh menjalankan projek Sains Data berskala besar dan memasukkan kaedah penilaian model seperti penalaan parameter dan sebagainya.
BigML
BigML mempermudah proses mengembangkan model Pembelajaran Mesin dan Sains Data dengan menyediakan konstruk yang tersedia yang membantu dalam masalah klasifikasi, regresi dan pengelompokan. Ini menggabungkan pelbagai algoritma Pembelajaran Mesin dan membantu membina model yang kuat tanpa campur tangan manusia, ini membolehkan anda memberi tumpuan kepada tugas-tugas penting seperti meningkatkan pembuatan keputusan.
Berikut adalah beberapa ciri utamanya:
- Alat Pembelajaran Mesin yang komprehensif yang menyokong algoritma Pembelajaran Mesin yang paling rumit, yang melibatkan sokongan penuh untuk pembelajaran Diawasi dan Tidak Diawasi, termasuk pengesanan anomali, perlombongan pergaulan dan sebagainya.
- Menyediakan antara muka web dan API sederhana yang dapat disiapkan dalam masa yang singkat untuk sistem tradisional.
- Membuat interaktif secara visualmodel ramalan yang memudahkan mencari korelasi antara ciri-ciri dalam data
- Menggabungkan ikatan dan perpustakaan bahasa Sains Data yang paling popular seperti Python, Java, dll
Pangkalan MLB
MLbase adalah alat sumber terbuka yang merupakan salah satu platform terbaik yang digunakan untuk membuat projek Pembelajaran Mesin berskala besar. Ini mengatasi masalah yang dihadapi ketika menghosting model kompleks yang memerlukan pengiraan tahap tinggi.
MLBase menggunakan tiga komponen utama:
- ML Optimizer: Tujuan utama pengoptimum adalah untuk mengautomasikan pembinaan saluran paip Machine Learning.
- MLI: MLI adalah API yang difokuskan pada pengembangan algoritma dan melakukan pengekstrakan fitur untuk pengiraan tahap tinggi
- MLlib: Ia adalah perpustakaan Mesin Pembelajaran Apache Spark sendiri yang kini disokong oleh komuniti Spark.
cara menyatakan array dinamik di java
Berikut adalah beberapa ciri utamanya:
- Menyediakan GUI ringkas untuk mengembangkan model Pembelajaran Mesin
- Ia belajar dan menguji data pada algoritma pembelajaran yang berbeza untuk mengetahui model mana yang memberikan ketepatan terbaik
- Bukan pengaturcara boleh membuat skala dengan mudah Model Sains Data kerana kemudahan dan kesederhanaan alat
- Ia dapat mengukur projek besar dan berbelit-belit dengan lebih berkesan daripada sistem tradisional mana pun
Google Cloud AutoML
Cloud AutoML adalah platform produk pembelajaran mesin yang membolehkan para profesional dengan pengalaman terhad dalam Sains Data melatih model mewah khusus untuk keperluan perniagaan mereka. Salah satu platform Pembelajaran Mesin terbaik dengan konstruk Penyelidikan Google terlatih selama lebih dari 10 tahun untuk membantu anda membina model ramalan yang menunjukkan prestasi terbaik bagi semua model pengiraan tradisional.
Berikut adalah beberapa ciri utamanya:
- Profesional dengan kepakaran minimum dalam bidang ML dapat dengan mudah melatih dan membina model pembelajaran Mesin peringkat tinggi khusus untuk keperluan perniagaan mereka.
- Integrasi sepenuhnya dengan banyak perkhidmatan Google Cloud lain yang membantu dalam perlombongan data dan penyimpanan data.
- Menjana REST API sambil membuat ramalan mengenai output
- Menyediakan GUI sederhana untuk membuat model ML khusus yang dapat dilatih, diuji, ditingkatkan, dan digunakan melalui platform yang sama.
Auto-WEKA
Auto-WEKA adalah alat berasaskan GUI sumber terbuka yang sangat sesuai untuk pemula kerana ia menyediakan antara muka yang sangat intuitif untuk melaksanakan semua tugas yang berkaitan dengan Sains Data.
Ia menyokong pemprosesan data automatik, EDA, algoritma pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia. Alat ini sangat sesuai untuk pemula yang baru memulakan Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Ia mempunyai komuniti pengembang, yang cukup baik untuk menerbitkan tutorial dan makalah penyelidikan mengenai penggunaan alat tersebut.
Berikut adalah beberapa ciri alat ini:
- WEKA menyediakan sebilangan besar algoritma Pembelajaran Mesin untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, pengesanan anomali, perlombongan pergaulan, perlombongan data dan sebagainya.
- Menyediakan antara muka grafik interaktif untuk melakukan tugas perlombongan data, analisis data dan sebagainya.
- Membolehkan pembangun untuk menguji model mereka pada pelbagai jenis kes ujian yang mungkin dan membantu dalam menyediakan model yang memberikan output yang paling tepat.
- Ia juga dilengkapi dengan CLI (Command Line Interface) yang ringkas namun intuitif untuk menjalankan perintah asas.
Studio IBM Watson
Kita semua menyedari betapa IBM telah menyumbang kepada dunia yang didorong oleh AI. Seperti kebanyakan perkhidmatan yang disediakan oleh IBM, IBM Watson Studio adalah alat berasaskan AI yang digunakan untuk analisis data yang luas, Pembelajaran Mesin, Sains Data dan sebagainya.
Ini membantu organisasi untuk mempermudah proses analisis data dan mengurus aliran kerja akhir-ke-akhir, dari pemprosesan data hingga penyebaran. Ini adalah salah satu alat yang paling terkenal untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin di pasaran.
Berikut adalah beberapa ciri utama IBM Watson Studio:
- Memberi sokongan untuk melakukan penyediaan data, penerokaan dan pemodelan dalam jangka masa beberapa minit dan keseluruhan prosesnya automatik.
- Menyokong pelbagai bahasa dan alat Sains Data seperti Python 3 Notebook, skrip Jython, SPSS Modeler, dan Data Refinery
- Bagi pengekod dan Saintis Data, ia menawarkanpenyatuan dengan R Studio, Scala, Python dan sebagainya.
- Menggunakan SPSS Modeler yang menyediakan fungsi drag-and-drop untuk meneroka data dan membina model Machine Learning yang kuat.
Dewan
Dewan adalah alat visualisasi data yang paling popular digunakan di pasaran. Ia membolehkan anda menguraikan data mentah dan tidak diformat menjadi format yang dapat diproses dan difahami. Visualisasi yang dibuat dengan menggunakan Tableau dapat dengan mudah membantu anda memahami pergantungan antara pemboleh ubah peramal.
Walaupun Tableau terutama digunakan untuk tujuan visualisasi, ia juga dapat melakukan analisis dan eksplorasi data.
Berikut adalah beberapa ciri Tableau:
- Ia dapat digunakan untuk menghubungkan ke beberapa sumber data, dan dapat memvisualisasikan set data yang besar untuk mencari korelasi dan corak.
- Ciri Desktop Tableau membolehkan anda membuat laporan dan papan pemuka yang disesuaikan untuk mendapatkan kemas kini masa nyata
- Tableau juga menyediakan fungsi penggabungan pangkalan data yang membolehkan anda membuat medan yang dikira dan bergabung dengan jadual, ini membantu dalam menyelesaikan pemacu data yang kompleksmasalah.
- Alat intuitif, yang menggunakan ciri seret dan lepas untuk mendapatkan pandangan berguna dari data dan melakukan analisis data
Trifacta
Trifacta adalah platform pencegahan data perusahaan untuk memenuhi keperluan perniagaan anda. Memahami dengan tepat apa yang ada dalam data anda dan bagaimana ia berguna untuk penerokaan analitik yang berbeza adalah kunci untuk mengenal pasti nilai data. Trifacta dianggap sebagai alat terbaik untuk melakukan pencegahan, pembersihan, dan analisis data.
Berikut adalah beberapa ciri Trifacta:
- Menyambung ke pelbagai sumber data tanpa mengira tempat data itu tinggal
- Menyediakan GUI interaktif untuk memahami data untuk tidak hanya memperoleh data yang paling penting tetapi juga untuk menghapus pemboleh ubah yang tidak perlu atau berlebihan.
- Memberi panduan visual, aliran kerja Pembelajaran Mesin, dan maklum balas yang akan membimbing anda dalam menilai data dan melakukan transformasi data yang diperlukan.
- Memantau secara berterusanketidakkonsistenan dalam data dan menghilangkan sebarang nilai nol atau nilai yang hilang dan memastikan normalisasi data dilakukan untuk mengelakkan bias dalam output.
TAHNIAH
KNIME adalah platform analisis data sumber terbuka yang bertujuan untuk membuat aplikasi Sains dan Pembelajaran Mesin di luar kotak. Membina aplikasi Sains Data melibatkan satu siri tugas yang dikendalikan dengan baik oleh alat automatik sepenuhnya ini. Ia menyediakan GUI yang sangat interaktif dan intuitif yang memudahkan untuk memahami keseluruhan metodologi Sains Data.
Berikut adalah beberapa ciri KNIME:
- Ia boleh digunakan untuk membina aliran kerja Sains Data end-to-end tanpa pengekodan, anda hanya perlu menyeret dan melepaskan modul.
- Menyediakan sokongan untuk menyematkan alat dari domain yang berbeda, termasuk skrip di R, Python dan juga menyediakan API untuk diintegrasikan dengan Apache Hadoop.
- Sesuai dengan pelbagai format sumber data termasuk format teks sederhana, seperti CSV, PDF, XLS, JSON, dan format data tidak berstruktur termasuk gambar, GIF, dll.
- Menyediakan sokongan penuh untuk melakukan perombakan data, pemilihan fitur, normalisasi, pemodelan data, penilaian model dan bahkan memungkinkan anda membuat visualisasi interaktif.
Setelah anda mengetahui alat terbaik untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin untuk bukan pengaturcara, saya pasti anda ingin tahu lebih banyak. Berikut adalah beberapa blog yang akan membantu anda memulakan Sains Data:
Sekiranya anda ingin mendaftar untuk mengikuti kursus lengkap mengenai Artificial Intelligence dan Machine Learning, Edureka mempunyai pilihan khusus yang akan menjadikan anda mahir dalam teknik seperti Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pemprosesan Bahasa Semula jadi. Ia merangkumi latihan mengenai kemajuan terkini dan pendekatan teknikal dalam Artificial Intelligence & Machine Learning seperti Pembelajaran Dalam, Model Grafik dan Pembelajaran Pengukuhan.