6 najlepszych algorytmów uczenia maszynowego do nauki o danych

W tym nowym, szybko zmieniającym się świecie, w którym informacja jest traktowana jako towar, sposób komunikacji wydaje się tylko poprawiać wraz z pojawieniem się technologii. Przedsiębiorstwa, które są obecne na rynku, poszukują profesjonalistów, jeśli chodzi o poznawanie lub przetwarzanie tych informacji z korzyścią dla nich i wyprzedzają konkurencję, jeśli chodzi o konkurencję.

Pobieranie informacji może odbywać się za pośrednictwem dowolnego medium, czy to za pośrednictwem mediów społecznościowych, telewizji, radia lub spotkań towarzyskich. Ale czy uważasz, że decyzje, które podejmujesz, często opierają się na pogłoskach, a nie na twardych faktach? Pomyśl o tym – nie wszystko, co czytasz lub słyszysz, jest prawdą, chyba że jest to udokumentowane.

Właśnie w tym miejscu do gry wkracza Data Science. Uniemożliwia ludziom podejmowanie decyzji, które nie są oparte na udokumentowanej rzeczywistości.

Co to jest nauka o danych?

W kategoriach laika jest to całkiem prosta sprawa. Jest to połączenie wnioskowania o danych, opracowywania algorytmów i technologii w multidyscyplinarny sposób, aby analitycznie rozwiązywać złożone problemy.

Pojawia się magazyn surowych informacji, które są przechowywane w hurtowni danych, gdzie są poznawane przez ich wydobywanie. Podstawowym celem nauki o danych jest to, że jest ona wykorzystywana w kreatywny sposób, aby uzyskać lepszą wartość biznesową dla Twojej organizacji. Naukowcy zajmujący się danymi uczą się, jak odkrywać ukryte wzorce w tych nieprzetworzonych danych za pomocą zasad uczenia maszynowego.

Często ludzie mylą się między Data Scientistami a Data Analyst. Różnica między nimi jest dość znacząca, ponieważ analityk danych może tylko stwierdzić, co się dzieje, przetwarzając historię danych. Z drugiej strony, Data Scientist nie tylko zrobi to samo, ale również wykorzysta zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do zidentyfikowania konkretnego zdarzenia, które powinno mieć miejsce w przyszłości.

Aby ułatwić zrozumienie, oto przykłady trzech firm, które wykorzystują Data Science w celu lepszej obsługi klienta.

1. Netflix: odczytuje i rozumie Twoje zachowanie w swojej witrynie lub aplikacji oraz sugeruje filmy i programy telewizyjne, które mogą Ci się spodobać.
2. Amazon: Stosuje tę samą taktykę, a analizując schemat, w którym sprawdzasz określone przedmioty, pomaga ci nawigować i uzyskać dokładnie to, czego chcesz.
3. Spotify: W oparciu o Twój gust muzyczny i gatunki, pomaga Ci słuchać innych artystów i znajdować nowe utwory, o których prawdopodobnie nie słyszałeś.

Jakie są najlepsze algorytmy analizy danych?

Zanim wyjaśnimy algorytmy analizy danych, powinniśmy zagłębić się w to, co nazywamy uczeniem maszynowym. Uczy się informacji z danych i poprawia się wraz z doświadczeniem, bez interwencji człowieka. Zadania mogą różnić się od funkcji takich jak mapowanie danych wejściowych i wyjściowych lub poznawanie ukrytej struktury danych, które są nieoznaczone.

Istnieją trzy rodzaje algorytmów uczenia maszynowego:

• Nadzorowane algorytmy uczenia się

Dane w tym modelu mają znane wcześniej etykiety. Ma kilka zmiennych docelowych o określonych wartościach.

• Nienadzorowane algorytmy uczenia się

Model ten może klasyfikować lub korygować dane, które nie mają predefiniowanych etykiet. Poszukuje wspólnych cech i przewiduje klasy na nowych danych.

• Wzmocniona nauka

Jest to rodzaj programowania dynamicznego, który uczy algorytmy podejmowania sekwencji decyzji. Uczy się osiągać cel w niepewnym lub potencjalnie złożonym środowisku.

Istnieje wiele różnych algorytmów uczenia maszynowego, jeśli chodzi o Data Science, ale skupiamy się przede wszystkim na sześciu.

Najlepsze algorytmy uczenia maszynowego do nauki o danych:

• Regresja liniowa

Jest to przybliżenie modelowe przypadkowej zależności między dwiema lub więcej zmiennymi. Są niezwykle cenne, ponieważ jest to najczęstszy sposób wnioskowania i przewidywania. Podstawową ideą jest uzyskanie linii, która najlepiej pasuje do danych, gdzie całkowity błąd predykcji wszystkich punktów danych jest jak najmniejszy.

• Drzewo decyzyjne

Należy do rodziny nadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego. Jest dość elastyczny i może być stosowany w prawie każdym napotkanym problemie. Drzewo decyzyjne to wszechstronna metoda, która umożliwia wykonywanie zadań zarówno regresji, jak i klasyfikacji. Ponieważ większość rzeczywistych problemów ma charakter nieliniowy, drzewo decyzyjne pomaga naukowcom pozbyć się nieliniowości danych i ułatwić ich zrozumienie.

• Grupowanie

W przeciwieństwie do drzewa decyzyjnego jest to objęte algorytmem nienadzorowanego uczenia maszynowego. Jego podstawowym celem jest znalezienie różnych grup lub struktur w danych. W ten sposób elementy jednego skupienia, które są do siebie podobne, są klasyfikowane w jednej grupie, podczas gdy pozostałe są klasyfikowane w innej grupie. Będzie w stanie stwierdzić, że istnieją dwa różne typy danych, grupując je w dwie różne klasy.

• Wyobrażanie sobie

Jest to chyba najbardziej kolokwialny sposób wnioskowania o danych, jak łatwo się domyślić, już po samej nazwie, poprzez wizualizację. Wyjaśnia kluczowe aspekty analizy poprzez jasne przekazanie wyników ogółowi odbiorców. Można to zrobić za pomocą histogramów, wykresów słupkowych/kołowych, szeregów czasowych itp.

• Losowe lasy

Model ten składa się z dużej liczby indywidualnych drzew decyzyjnych, które działają jako komitet. Każde pojedyncze drzewo w losowym lesie daje własne prognozy klasy, a klasa z największą liczbą głosów staje się prognozą tego modelu. Innymi słowy, jest tak prosty i potężny, jak mądrość tłumu.

• Analiza głównych składowych

Jest to metoda stosowana do zmniejszenia liczby zmiennych, które można znaleźć w danych. Możesz wyodrębnić ważne dane z dużej puli i zmniejszyć wymiary danych. Łączy zmienne, które są ze sobą skorelowane, tworząc mniejszy zbiór zmiennych i jest to określane jako jego główne składniki.

Gdzie możesz nauczyć się tych rewolucyjnych narzędzi?

Po zapoznaniu się z powyższymi informacjami mogłoby dojść do wniosku, że tradycyjna edukacja na uniwersytetach może nie wystarczyć w obecnym środowisku pracy. W końcu istnieje ogromna różnica między studiowaniem czegoś w teorii a obserwowaniem jej praktycznych zastosowań przed sobą. Firmy chętnie poszukują naukowców zajmujących się danymi, ponieważ dzięki swojej wiedzy i wydajności dodają niezrównaną wartość do przedsiębiorstwa.

W upGrad oferujemy możliwość opanowania tych kursów i wyprzedzenia w nadchodzącej przyszłości, również dzięki portalowi internetowemu.

We współpracy z IIIT Bangalore uruchomiliśmy program Data Science, a oto wszystkie szczegóły, które musisz rozważyć, aby przenieść swoją karierę na wyższy poziom:

• Długość kursu: 11 miesięcy
• Minimalne uprawnienia: licencjat (nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu)
• Program dla: inżynierów, specjalistów ds. oprogramowania i IT, specjalistów ds. marketingu i sprzedaży
• Obsługiwane narzędzia programistyczne i języki: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive i Microsoft Excel

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Nasi Instruktorzy to czołowi naukowcy zajmujący się danymi, a także wybitni liderzy branży, i to dla nas zaszczyt mieć ich na naszym wydziale. Jeśli coś z tego wydaje się być czymś, co Cię interesuje, sprawdź kurs PG Diploma in Data Science i uzyskaj jeszcze głębsze zrozumienie tego, co oferujemy.