Bevezetés az adattudományi gépi tanulásba
Az adatok alapvetően információk, különösen tények vagy számok, amelyeket meg kell vizsgálni és figyelembe kell venni, és amelyeket a döntéshozatal elősegítésére használnak, vagy olyan információk elektronikus formában, amelyeket a számítógép tárolhat és felhasználhat. Most megtanuljuk az adattudomány és a gépi tanulás meghatározását.
Adattudomány (DS) : Ez egy nagyon széles terület, ahol különféle technikákat, például statisztikai módszereket, tudományos megközelítéseket, építészeti folyamatokat és sokféle algoritmust alkalmaznak, hogy betekinthető információkat nyerjenek a rendelkezésre álló adatokból, amelyek lehetnek akár strukturált, akár nem strukturált adatok.
Gépi tanulás ( ML ): Az adattudomány részhalmaza. A gépi tanulás során alapvetően statisztikai modellek és különböző algoritmusok segítségével a gépeket kifejezetten utasítások megadása nélkül képzik, az adatokkal létrehozott mintákon alapszik. "
Az adattudomány fontossága
- A technológia korszakában élünk, ahol mindenki valamilyen módon vagy más módon technológiát alkalmaz a kényelem / hatékonyság / könnyűség érdekében, például mobiltelefon / laptopok / kommunikációs tabletták, autók / vonatok / buszok / repülőgépek szállításhoz, szolgáltatások, például banki / villamos energia és még sok más az élet megkönnyítése érdekében.
- Minden ilyen alkalommal tudatosan vagy tudattalanul állítunk elő adatokat, például hívásnaplókat / szövegeket / közösségi médiumokat - a képek / videók / blogok mind részét képezik az adatoknak, a GPS-hez történő navigálás különféle helyekre / a jármű teljesítménye ECU-n keresztül rögzítve az adatok része. Banki és mobil pénztárcákkal kapcsolatos tranzakcióink hatalmas mennyiségű adatot hoznak létre, az adatok részét képezik bármely terület vagy ágazat villamosenergia-fogyasztása.
- És azt kell mondani, hogy ezek az adatok exponenciálisan nőnek nap mint nap, vagy percről-percre.
- Felmerül a kérdés: tehetünk-e valamit ezekkel az adatokkal? Használhatjuk ezeket az adatokat hasznos információkkal? Növelhetjük a hatékonyságot? Használhatjuk ezeket az adatokat a jövőbeli eredmények előrejelzésére?
- Az összes ilyen kérdés megválaszolásához van egy adattudománynak nevezett terület.
- Az adattudományt széles területnek lehet tekinteni, amely magában foglalja az adatbányászatot, az adatgyűjtést, az adatok megjelenítését, az adatok integrációjának statisztikai módszereit, az R / python / SQL programozást, a gépi tanulást, a nagy adatokat és még sok más.
Most értjük meg az adattudomány fontos fogalmait.
1. Adattechnika
Az adatgyűjtés az adattudomány egyik aspektusa, amely elsősorban az adatok alkalmazására, az adatgyűjtésre és az elemzésre összpontosít. Az a munka, amelyet az adattudósok végeznek, például az előrejelzésekkel vagy elemzésekkel kapcsolatos számos kérdésre válaszolnak, nagy mennyiségű információt használ fel.
Most a megfelelő és hasznos információkra van szükségük, ami szükségessé teszi a rendelkezésre álló információk összegyűjtését és érvényesítését. Ezek mind a mérnöki feladatok része. Ezek közül néhány a null értékek ellenőrzése (hiányzó adatok), az adatok kategorizálása (kategorikus adatok), adatstruktúrák létrehozása (társulási szabályok) stb.
2. Az adatok megjelenítése
Az adatok megjelenítése az adatok ábrázolására szolgáló grafikus megközelítés. Itt a python beépített könyvtárát használjuk vizuális elemek, például táblázatok, korrelációs táblázatok, oszlopdiagramok, pár-diagramok stb. Létrehozására, az adatok megjelenítése nagyon fontos szerepet játszik az adatok elemzésének, a trendek látásának és megértésének nagyon egyszerű módjában, ábrán. ki a külső értékeket stb.
3. Statisztikai megértés
A statisztika nagyon fontos szerepet játszik az adattudomány területén. A statisztika nagyon hatékony eszköz az adattudomány (DS) feladatainak végrehajtásához. A statisztikák a matematikát használják a rendelkezésre álló információk műszaki elemzésére. Olyan vizualizációkkal, mint egy sáv vagy egy diagram, megkaphatjuk a trendinformációkat, de a statisztika segít az adatok matematikai / célzott módon történő kezelésében. Az adatok ismerete nélkül a tudományos megjelenítés csak találgatás játék.
Beszélünk néhány fontos statisztikai módszerről, amelyeket az adattudósok naponta használnak.
- Átlag: Az átlag alapvetően az összes adat átlaga, amelyet úgy számítunk ki, hogy az összes adat elemet összeadjuk, majd elosztjuk több elemmel. Az összes elem középértékének azonosítására szolgál.
- Medián: A mediánt arra is használják, hogy megkeressék a rendelkezésre álló elemek középértékét, de itt minden adat sorrendben van elrendezve, és a pontos középső értéket mediánnak kell tekinteni.
Ha az elemek száma páratlan, akkor a medián ((n + 1) / 2) th kifejezés. Ha számos elem páros, akkor a medián ((n / 2) + 1) th kifejezés lesz.
- Üzemmód: Az üzemmód egy statisztikai paraméter, amely rámutat a leggyakoribbra, vagy azt az értéket, amelyik a legtöbbször jelenik meg, üzemmódnak tekinthető.
- Szabványbeli eltérés: A szórás azt jelzi, hogy mekkora szóródás van jelen az adatokban, vagy mérés segítségével határozható meg a szóródás az átlagértékek, az átlagos érték vagy a várható érték alapján.
Ha alacsony szórás van, ez azt jelzi, hogy az adatértékek többsége az átlagérték közelében van. Ha nagy a szórása, akkor az adatértékeink jobban eloszlanak az átlagnál.
- Variancia: a szórás megegyezik a standard eltéréssel, kis különbséggel, négyzet a szórás. A szórás a varianciából származik, mivel a szórás az adatok terjedését mutatja, míg a variancia a szórást négyzettel mutatja. A szórást variancia segítségével könnyedén korrelálni lehet.
- Korreláció: A korreláció az egyik legfontosabb statisztikai mérőszám, ez jelzi, hogy az adatkészletben szereplő változók hogyan kapcsolódnak egymáshoz. Amikor megváltoztatunk egy paramétert, hogyan befolyásolja a másik paraméter.
Ha pozitív korrelációs értékünk van, az azt jelenti, hogy a változók párhuzamosan növekednek vagy csökkennek
Ha negatív korrelációs értékünk van, az azt jelenti, hogy a változók fordítottan viselkednek egymás növekedésével, viszont csökkennek.
A statisztikákban valószínűség-eloszlással, bayes-statisztikával és hipotézis-teszteléssel rendelkezünk, amelyek szintén nagyon fontos eszközök az adattudós számára.
Gépi tanulás
A gépi tanulás alapvetően azt jelenti, hogy a gépek megtanulhatják és előállíthatják a outputot a bemeneti funkciók alapján.
Meghatározás: „Gépi tanulás olyan tanulási terület, ahol a számítógépes tanulás a rendelkezésre álló adatokból / történeti adatokból történik, kifejezetten programozás nélkül”.
A gépi tanulás során a hangsúly a számítógépek tanulási folyamatának automatizálására és fejlesztésére összpontosul a bemeneti adatok tapasztalatai alapján, és nem kódoljuk kifejezetten a kódot minden egyes probléma típusra, azaz a gép kitalálja, hogyan kell megközelíteni a problémát. Lehet, hogy az eredmények nem pontosak, de jó előrejelzést lehet tenni.
Megértjük így:
Hagyományosan számítógépeket használnak a számítás folyamatának megkönnyítésére. tehát ha van számtani számítás. Mit fogunk csinálni? Készítünk egy számítógépes programot, amely egyszerűen és gyorsan megoldja ezt a műveletet. Például, ha két entitást akarunk hozzáadni, akkor létrehozzunk egy szoftverkódot, amely két bemenetet vesz igénybe, és a kimenetben összegzést mutat.
A gépi tanulásban a megközelítés eltér a közvetlen algoritmus bevitele helyett egy speciális algoritmust helyez a szoftver kódba, amely megpróbálja felismerni egy mintát, és ezek alapján megpróbálja megjósolni a lehető legjobb eredményt. Itt nem kódolunk kifejezetten egyetlen algoritmust sem egy adott művelethez, hanem egy adatot adunk egy gépnek, hogy megtanuljuk, mi a minta és mi lehet a kimenet.
Miért kell ezt a megközelítést alkalmaznunk, amikor a pontos algoritmus kódolása révén közvetlenül kaphatjuk meg a pontos eredményeket? A pontos algoritmusok összetettek és korlátozottak. Lássuk más szempontból, ez egy olyan korszak, ahol rengeteg adatunk van, és minden nap robbant fel, ahogy az előző szakaszban tárgyaltuk. Itt a felügyelt és felügyelet nélküli tanulással foglalkozunk.
A gépi tanulás manapság rendkívül érdekes, mert rengeteg adat van. Ezen adatok értelmezéséhez szükség van néhány értelmes eredményre vagy valamilyen értelmes mintára, amelyeket elemezhetünk és valóban felhasználhatunk.
De mégis miért érdekli a gépi tanulás és ezek az adatok?
Tudjuk, hogy az emberiség csak olyan történelmet játszik le, mint amilyenek vagyunk az előző generációinkhoz hasonlóak, és leszármazottaink is számos olyan helyzetbe fognak kerülni, amelyekkel most szembesülünk, vagy amelyekkel már szembesültünk. Ebben a szakaszban el kell képzelnünk, hogyan lehet a jövőre reagálni a történeti adatok felhasználásával.
Tehát most tudjuk, hogy az adatok nagyon értékes eszköz.
A kihívás az, hogy hogyan tudjuk legjobban felhasználni ezeket a rendelkezésre álló adatokat?
Ez a legérdekesebb téma (Hogyan?), Ahol megértjük a rendelkezésre álló adatokat. Alapvetően 3 megközelítés létezik a gépi tanuláshoz:
- Felügyelt tanulás
- Nem felügyelt tanulás
- Erősítő tanulás
Ezt a három megközelítést használják olyan gépi tanulási modell létrehozására, mint például (Lineáris regresszió, logisztikus regresszió, véletlenszerű erdő, döntési fák stb.).
A gépi tanulási modellek széles választéka alkalmazható, például:
- Pénzügy: csalások felderítése
- Marketing / Értékesítés: testreszabhatja az ajánlást
- Egészségügy: azonosítsa a betegség trendjét.
Következtetés - Adattudományi gépi tanulás
- Az adattudomány egy széles terület, amelynek a gépi tanulás részhalmaza. Ebben elemezzük a velünk elérhető korábbi adatokat, és megpróbáljuk megjósolni a jövőbeni valószínűbb eredményeket.
- Az előrejelzéshez meg kell tisztítanunk az adatokat, rendezzük el az adatokat (adatmérnöki munka). A kézben lévő adatokkal megjelenítjük a mintát / trendeket, majd statisztikai megértéssel betekintést nyerünk.
- Ezeket az adatokat egy gép elküldi egy gépi tanulási algoritmus segítségével.
- Ezek az algoritmusok kiképezik a gépet és létrehoznak egy gépi tanulási modellt.
- Ez a modell felhasználható az előrejelzéshez.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az adattudományi gépi tanuláshoz. Itt megvitatjuk az adattudomány és a gépi tanulás fontosságát. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Legjobb adattudományi programok
- Adattudományi készségek
- Adattudományi nyelvek
- Gépi tanulási technikák
- Mi az adatintegráció?
- A sávdiagram használata a Matlabban (példák)
- Döntési fa a gépi tanulásban
- A döntési fa létrehozásának egyszerű módjai