データサイエンスの機械学習アルゴリズムトップ6

情報が商品として扱われるこの新しいペースの速い世界では、コミュニケーションのモードはテクノロジーの出現によってのみ改善されるように思われます。 市場で広く存在している企業は、この情報を学習または処理して利益を得る場合は専門家を求めており、競争に関しては時代を先取りしています。

情報の取り込みは、ソーシャルメディア、テレビ、ラジオ、懇親会など、あらゆる媒体を通じて行うことができます。 しかし、最終的に下す決定は、難しい事実ではなく、伝聞に基づいていることが多いと考えましたか？ 考えてみてください。文書化されていない限り、読んだり聞いたりするすべてが真実であるとは限りません。

これがまさにデータサイエンスの出番です。 それは人々が証拠となる現実に基づかない決定をするのを防ぎます。

データサイエンスとは何ですか？

素人の言葉で言えば、それはかなり簡単なことです。 これは、データ推論、アルゴリズム開発、およびテクノロジーを学際的に組み合わせて、複雑な問題を分析的に解決します。

生の情報の保管庫が入ってきて、データウェアハウスに保管され、そこでマイニングによって学習されます。 データサイエンスの背後にある基本的なアジェンダは、組織にとってより良いビジネス価値を持つために創造的な方法で使用されることです。 データサイエンティストは、機械学習の原則を利用して、この生データの隠れたパターンを発見する方法を学びます。

多くの場合、人々はデータサイエンティストとデータアナリストの間で混乱します。 データアナリストはデータの履歴を処理することによってのみ何が起こっているのかを知ることができるため、この2つの違いは非常に重要です。 一方、データサイエンティストは同じことを行うだけでなく、高度な機械学習アルゴリズムを使用して、将来発生するはずの特定のイベントを特定します。

わかりやすくするために、顧客としてのサービスを向上させるという観点からデータサイエンスを使用している3社の例を次に示します。

1. Netflix：ウェブサイトやアプリでのあなたの行動を読み取って理解し、好きな映画やテレビ番組を提案します。
2. アマゾン：それは同じ戦術を展開し、特定のアイテムをチェックアウトするパターンを分析することによって、あなたがあなたの道をナビゲートし、あなたが望むものを正確に得るのを助けます。
3. Spotify：音楽やジャンルの好みに基づいて、他のアーティストの曲を聴いたり、おそらく聞いたことのない新しい曲を見つけたりするのに役立ちます。

トップデータサイエンスアルゴリズムとは何ですか？

データサイエンスアルゴリズムを説明する前に、機械学習と呼ばれるものについて詳しく説明する必要があります。 データから情報を学習し、人間の介入なしに経験を積んで改善します。 タスクは、入力と出力のマッピングや、ラベルのないデータの隠された構造の学習などの機能とは異なります。

機械学習アルゴリズムには次の3つのタイプがあります。

• 教師あり学習アルゴリズム

このモデルのデータには、以前から知られているラベルがあります。 特定の値を持ついくつかのターゲット変数があります。

• 教師なし学習アルゴリズム

このモデルは、事前定義されたラベルがないデータを分類または修正できます。 機能の共通性を探し、新しいデータのクラスを予測します。

• 強化学習

これは、一連の決定を行うためにアルゴリズムをトレーニングするタイプの動的計画法です。 不確実または潜在的に複雑な環境で目標を達成することを学びます。

データサイエンスに関しては、さまざまな機械学習アルゴリズムがありますが、主に6つに焦点を当てています。

データサイエンスのためのトップの機械学習アルゴリズム：

• 線形回帰

これは、2つ以上の変数間のカジュアルな関係のモデル近似です。 それらは推論と予測を行うための最も一般的な方法であるため、非常に価値があります。 基本的な考え方は、すべてのデータポイントの合計予測誤差が可能な限り小さい、データに最適な線を取得することです。

• デシジョンツリー

これは、教師あり機械学習アルゴリズムのファミリーに属しています。 それは非常に適応性があり、直面しているほとんどすべての問題に使用できます。 デシジョンツリーは、回帰タスクと分類タスクの両方を実行できる汎用性の高い方法です。 現実の問題のほとんどは非線形であるため、決定木は科学者がデータの非線形性を取り除き、理解しやすくするのに役立ちます。

• クラスタリング

デシジョンツリーとは異なり、これは教師なし機械学習アルゴリズムに該当します。 その基本的な目的は、データ内のさまざまなグループまたは構造を見つけることです。 これにより、互いに類似している1つのクラスターの要素が1つのグループに分類され、残りのクラスターは別のグループに分類されます。 2つの異なるクラスにクラスター化することで、2つの異なるタイプのデータがあることがわかります。

• 視覚化

これはおそらく、データを推測するための最も口語的な方法です。これは、その名前自体から、視覚化によって簡単に推測できるためです。 結果を一般の聴衆に明確に伝えることにより、分析の重要な側面を明確にします。 これは、ヒストグラム、棒/円グラフ、時系列などを介して実行できます。

• ランダムフォレスト

このモデルは、委員会として機能する多数の個別の決定木で構成されています。 ランダムフォレスト内の個々のツリーはすべて独自のクラス予測を提供し、投票数が最も多いクラスがこのモデルの予測になります。 言い換えれば、それは群衆の叡智と同じくらい単純で強力です。

• 主成分分析

これは、データで検出できる変数の数を減らすために使用される方法です。 大きなプールから重要なものを抽出し、データの次元を減らすことができます。 これは、相互に相関する変数を組み合わせて、少数の変数セットを形成します。これは、主成分と呼ばれます。

これらの革新的なツールをどこで学ぶことができますか？

前述の情報をご覧になったと思いますが、現在の職場環境では、大学で提供されている従来の教育では不十分である可能性があることに気付く可能性があります。 結局のところ、理論的に何かを研究することと、目の前でその実際の応用を目撃することとの間には大きな違いがあります。 企業は、専門知識と効率性で企業に比類のない価値を付加するため、データサイエンティストをすぐに探しています。

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• コース期間：11ヶ月
• 最低限の資格：学士号（コーディングの経験は必要ありません）
• プログラム対象：エンジニア、ソフトウェアおよびITプロフェッショナル、マーケティングおよびセールスプロフェッショナル
• 対象となるプログラミングツールと言語：Python、Tableau、Apache Spark、Hadoop、My SQL、Hive、Microsoft Excel

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結論

私たちのインストラクターは、主要なデータサイエンティストであり、著名な業界リーダーでもあります。私たちの教員に彼らを迎えることができて光栄です。 これらのいずれかに興味があると思われる場合は、データサイエンスコースのPGディプロマをチェックして、私たちが提供するものについてさらに深く理解してください。