Top 6 Algorithmen für maschinelles Lernen für Data Science

In dieser neuen schnelllebigen Welt, in der Informationen als Ware behandelt werden, scheint die Art der Kommunikation mit dem Aufkommen der Technologie nur besser zu werden. Unternehmen, die auf dem Markt weit verbreitet sind, suchen Fachleute, wenn es darum geht, diese Informationen zu ihrem eigenen Nutzen zu lernen oder zu verarbeiten, und bleiben im Wettbewerb einen Schritt voraus.

Ihre Informationsaufnahme kann über jedes Medium erfolgen, sei es über soziale Medien, Fernsehen, Radio oder gesellschaftliche Zusammenkünfte. Aber haben Sie auch daran gedacht, dass die Entscheidungen, die Sie am Ende treffen, oft auf Hörensagen beruhen und nicht auf harten Fakten? Denken Sie darüber nach – nicht alles, was Sie lesen oder hören, ist wahr, wenn es nicht dokumentiert ist.

Genau hier kommt Data Science ins Spiel. Es hält Menschen davon ab, Entscheidungen zu treffen, die nicht auf bewiesener Realität beruhen.

Was ist Datenwissenschaft?

Für Laien ist es eine ziemlich einfache Sache. Es ist eine multidisziplinäre Mischung aus Dateninferenz, Algorithmusentwicklung und Technologie, um komplexe Probleme analytisch zu lösen.

Ein Lagerhaus mit Rohinformationen kommt herein und wird im Data Warehouse gespeichert, wo sie durch Mining erlernt werden. Die grundlegende Agenda hinter Data Science ist, dass sie auf kreative Weise eingesetzt wird, um einen besseren Geschäftswert für Ihr Unternehmen zu erzielen. Data Scientists lernen, wie sie mit Hilfe von Prinzipien des maschinellen Lernens verborgene Muster in diesen Rohdaten entdecken können.

Viele Leute werden zwischen Data Scientists und Data Analyst verwechselt. Der Unterschied zwischen den beiden ist ziemlich signifikant, da ein Datenanalyst nur sagen kann, was vor sich geht, indem er die Historie der Daten verarbeitet. Auf der anderen Seite wird ein Data Scientist nicht nur dasselbe tun, sondern auch fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um ein bestimmtes Ereignis zu identifizieren, das in der Zukunft stattfinden sollte.

Um die Dinge verständlicher zu machen, sind hier Beispiele von drei Unternehmen, die Data Science einsetzen, um Sie als Kunden besser zu bedienen.

1. Netflix: Es liest und versteht Ihr Verhalten auf seiner Website oder App und schlägt Ihnen Filme und Fernsehsendungen vor, die Ihnen gefallen könnten.
2. Amazon: Es wendet die gleiche Taktik an, und indem es das Muster analysiert, wie Sie bestimmte Artikel auschecken, hilft es Ihnen, sich zurechtzufinden und genau das zu bekommen, was Sie wollen.
3. Spotify: Basierend auf Ihrem Musikgeschmack und Genre hilft es Ihnen, auch andere Künstler zu hören und neue Songs zu finden, von denen Sie wahrscheinlich noch nie gehört haben.

Was sind die besten Data-Science-Algorithmen?

Bevor wir die Data-Science-Algorithmen erklären, sollten wir uns mit dem beschäftigen, was als maschinelles Lernen bekannt ist. Es lernt Informationen aus Daten und verbessert sich mit Erfahrung, ohne menschliches Eingreifen. Aufgaben können sich von Funktionen wie dem Zuordnen von Eingabe und Ausgabe oder dem Erlernen der verborgenen Struktur in Daten, die nicht gekennzeichnet sind, unterscheiden.

Es gibt drei Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen:

• Überwachte Lernalgorithmen

Die Daten in diesem Modell haben Labels, die zuvor bekannt sind. Es hat einige Zielvariablen mit spezifischen Werten.

• Unüberwachte Lernalgorithmen

Dieses Modell kann die Daten klassifizieren oder korrigieren, die keine vordefinierten Labels haben. Es sucht nach Gemeinsamkeiten in den Merkmalen und sagt die Klassen anhand neuer Daten voraus.

• Verstärktes Lernen

Es ist die Art der dynamischen Programmierung, die Algorithmen trainiert, eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen. Es lernt, ein Ziel in einem unsicheren oder möglicherweise komplexen Umfeld zu erreichen.

Es gibt viele verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, wenn es um Data Science geht, aber wir konzentrieren uns hauptsächlich auf sechs.

Top Machine Learning Algorithmen für Data Science:

• Lineare Regression

Es ist eine Modellnäherung einer zufälligen Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Sie sind äußerst wertvoll, da dies die gebräuchlichste Methode ist, um Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen. Die Grundidee besteht darin, die Linie zu erhalten, die am besten zu den Daten passt, wobei der Gesamtvorhersagefehler aller Datenpunkte so klein wie möglich ist.

• Entscheidungsbaum

Dieser gehört zur Familie der überwachten maschinellen Lernalgorithmen. Es ist sehr anpassungsfähig und kann bei fast jedem Problem eingesetzt werden. Decision Tree ist eine vielseitige Methode, die sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsaufgaben ausführen kann. Da die meisten realen Probleme nichtlinear sind, hilft der Entscheidungsbaum dem Wissenschaftler, die Nichtlinearität der Daten zu beseitigen und sie leichter verständlich zu machen.

• Clustering

Im Gegensatz zu Decision Tree fällt dies in den Algorithmus für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen. Sein grundlegendes Ziel ist es, verschiedene Gruppen oder Strukturen innerhalb der Daten zu finden. Auf diese Weise werden die einander ähnlichen Elemente eines Clusters in eine Gruppe eingeordnet, während die verbleibenden in eine andere Gruppe eingeordnet werden. Es kann erkennen, dass es zwei verschiedene Arten von Daten gibt, indem es sie in zwei verschiedene Klassen gruppiert.

• Visualisierung

Dies ist wahrscheinlich die umgangssprachlichste Art, Daten abzuleiten, da sie anhand ihres Namens selbst durch Visualisierung leicht erraten werden können. Es verdeutlicht die wichtigsten Aspekte der Analyse, indem die Ergebnisse der allgemeinen Öffentlichkeit klar kommuniziert werden. Dies kann durch Histogramme, Balken-/Kreisdiagramme und Zeitreihen usw. erfolgen.

• Zufällige Wälder

Dieses Modell besteht aus einer Vielzahl einzelner Entscheidungsbäume, die als Komitee agieren. Jeder einzelne einzelne Baum im Random Forest gibt seine eigenen Klassenvorhersagen ab und die Klasse mit den meisten Stimmen wird zur Vorhersage dieses Modells. Mit anderen Worten, es ist genauso einfach und kraftvoll wie die Weisheit der Massen.

• Hauptkomponentenanalyse

Es ist eine Methode, die verwendet wird, um die Anzahl der Variablen zu reduzieren, die in den Daten gefunden werden können. Sie können wichtige aus einem großen Pool extrahieren und die Dimensionen der Daten reduzieren. Es kombiniert Variablen, die miteinander korreliert sind, um eine kleinere Anzahl von Variablen zu bilden, und dies wird als seine Hauptkomponenten bezeichnet.

Wo können Sie diese revolutionären Tools lernen?

Wenn Sie die oben genannten Informationen durchgegangen wären, hätte eine Erkenntnis entstehen können, dass die traditionelle Ausbildung an Universitäten in der aktuellen Arbeitsumgebung möglicherweise nicht ausreicht. Schließlich besteht ein riesiger Unterschied zwischen dem theoretischen Studium und der praktischen Anwendung vor Ort. Unternehmen suchen gerne nach Data Scientists, da sie mit ihrem Fachwissen und ihrer Effizienz einen unvergleichlichen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen.

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• Kursdauer: 11 Monate
• Mindestvoraussetzung: Bachelor-Abschluss (keine Programmiererfahrung erforderlich)
• Programm für: Ingenieure, Software- und IT-Profis, Marketing- und Vertriebsprofis
• Abgedeckte Programmiertools und Sprachen: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive und Microsoft Excel

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Fazit

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