Top 6 algoritmi de învățare automată pentru știința datelor

În această nouă lume cu ritm rapid, în care informația este tratată ca o marfă, modul de comunicare pare să se îmbunătățească doar odată cu apariția tehnologiei. Întreprinderile care au o prezență predominantă pe piață caută profesioniști atunci când vine vorba de a învăța sau de a procesa aceste informații pentru a le beneficia și să rămână în fruntea curbei atunci când vine vorba de concurență.

Aportul dvs. de informații poate fi prin orice mediu, fie prin intermediul rețelelor sociale, TV, radio sau adunări sociale. Dar te-ai gândit că deciziile pe care ajungi să le iei se bazează adesea pe auzite și nu pe fapte concrete? Gândiți-vă la asta – nu tot ce citiți sau auziți este adevărat decât dacă este documentat.

Exact aici intervine Data Science. Oprește oamenii să ia decizii care nu se bazează pe realitatea dovedită.

Ce este Data Science?

În termeni profani, este un lucru destul de simplu. Este un amestec de inferență de date, dezvoltare de algoritm și tehnologie într-o manieră multidisciplinară pentru a rezolva probleme complexe în mod analitic.

Un depozit de informații brute intră și este stocat în Data Warehouse, unde este învățat prin extragerea lor. Agenda de bază din spatele științei datelor este că este folosită în moduri creative pentru a avea o valoare comercială mai bună pentru organizația dvs. Oamenii de știință de date sunt învățați cum să descopere tipare ascunse în aceste date brute cu ajutorul principiilor învățării automate.

De multe ori oamenii se confundă între Data Scientists și Data Analyst. Diferența dintre cele două este destul de semnificativă, deoarece un analist de date poate spune ce se întâmplă doar prin procesarea istoricului datelor. Pe de altă parte, un Data Scientist nu numai că va face același lucru, dar va folosi și algoritmi avansați de învățare automată pentru a identifica un anumit eveniment care ar trebui să aibă loc în viitor.

Pentru a face lucrurile mai ușor de înțeles, iată exemple de trei companii care folosesc Data Science pentru a vă servi mai bine, ca client.

1. Netflix: citește și înțelege comportamentul tău pe site-ul sau pe aplicația sa și îți sugerează filme și emisiuni TV care ți-ar putea plăcea.
2. Amazon: Desfășoară aceeași tactică și, analizând tiparul dvs. de a verifica anumite articole, vă ajută să vă navigați și să obțineți exact ceea ce doriți.
3. Spotify: Pe baza gustului tău pentru muzică și genuri, te ajută să asculți și alți artiști și să găsești melodii noi de care probabil nu ai auzit.

Care sunt algoritmii de top pentru știința datelor?

Înainte de a explica algoritmii de știință a datelor, ar trebui să ne aprofundăm în ceea ce este cunoscut sub numele de învățare automată. Învață informații din date și se îmbunătățește cu experiența, fără intervenție umană. Sarcinile pot varia de la a fi funcții precum maparea intrărilor și a ieșirii sau învățarea structurii ascunse în date care nu sunt etichetate.

Există trei tipuri de algoritmi de învățare automată:

• Algoritmi de învățare supravegheat

Datele din acest model au etichete care sunt cunoscute anterior. Are unele variabile țintă cu valori care sunt specifice.

• Algoritmi de învățare nesupravegheat

Acest model poate clasifica sau corecta datele care nu au etichete predefinite. Acesta caută caracteristici comune și prezice clasele pe date noi.

• Învățare consolidată

Este tipul de programare dinamică care antrenează algoritmi pentru a lua o secvență de decizii. Învață să atingă un obiectiv într-un mediu incert sau potențial complex.

Există mulți algoritmi de învățare automată diferiți când vine vorba de știința datelor, dar ne concentrăm în primul rând pe șase.

Cei mai buni algoritmi de învățare automată pentru știința datelor:

• Regresie liniara

Este un model de aproximare a unei relații întâmplătoare între două sau mai multe variabile. Ele sunt extrem de valoroase, deoarece este cea mai comună modalitate de a face inferențe și predicții. Ideea fundamentală este de a obține linia care se potrivește cel mai bine datelor, unde eroarea totală de predicție a tuturor punctelor de date este cât mai mică posibil.

• Arborele de decizie

Acesta aparține familiei de algoritmi de învățare automată supravegheați. Este destul de adaptabil și poate fi folosit în aproape orice problemă cu care se confruntă. Decision Tree este o metodă versatilă care este capabilă să efectueze atât sarcini de regresie, cât și de clasificare. Deoarece majoritatea problemelor din lumea reală sunt neliniare, arborele de decizie ajută oamenii de știință să scape de neliniaritatea datelor și să le facă mai ușor de înțeles.

• Clustering

Spre deosebire de Decision Tree, acesta se încadrează în algoritmul de învățare automată nesupravegheată. Obiectivul său de bază este de a găsi diferite grupuri sau structuri în cadrul datelor. Făcând acest lucru, elementele unui grup care sunt similare între ele sunt clasificate într-un grup, în timp ce restul sunt clasificate într-un alt grup. Acesta va putea spune că există două tipuri diferite de date prin gruparea lor în două clase diferite.

• Vizualizarea

Acesta este probabil cel mai colocvial mod de a deduce date, deoarece poate fi ghicit cu ușurință, după numele său însuși, prin vizualizare. El clarifică aspectele cheie ale analizei prin comunicarea clară a rezultatelor către publicul general. Se poate face prin histograme, diagrame cu bare/piese și serii temporale etc.

• Păduri aleatorii

Acest model constă dintr-un număr mare de arbori de decizie individuali care funcționează ca un comitet. Fiecare copac individual din pădurea aleatorie oferă propriile predicții de clasă, iar clasa cu cele mai multe voturi devine predicția acestui model. Cu alte cuvinte, este la fel de simplu și puternic ca înțelepciunea mulțimilor.

• Analiza componentelor principale

Este o metodă folosită pentru a reduce numărul de variabile care pot fi găsite în date. Puteți extrage cele importante dintr-un pool mare și reduceți dimensiunile datelor. Combină variabile care sunt corelate între ele pentru a forma un număr mai mic de variabile și acesta este denumit componentele sale principale.

Unde poți învăța aceste instrumente revoluționare?

După cum ați fi parcurs informațiile menționate mai sus, s-ar fi putut da seama că educația tradițională oferită în universități ar putea să nu fie suficientă în mediul de lucru actual. La urma urmei, există o diferență uriașă între a studia ceva în teorie și a asista la aplicațiile sale practice în fața ta. Companiile caută cu ușurință oameni de știință ai datelor, deoarece adaugă o valoare de neegalat unei întreprinderi prin expertiza și eficiența lor.

La upGrad, vă oferim oportunitatea de a stăpâni aceste cursuri și de a fi în fruntea pachetului în viitorul viitor, și asta și de pe un portal online.

În colaborare cu IIIT Bangalore, am lansat un program Data Science și iată toate detaliile pe care trebuie să le luați în considerare pentru a vă duce cariera la următorul nivel:

• Durata cursului: 11 luni
• Eligibilitate minimă: diplomă de licență (nu este necesară experiența în codificare)
• Program pentru: ingineri, profesioniști în software și IT, profesioniști în marketing și vânzări
• Instrumente și limbaje de programare acoperite: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive și Microsoft Excel

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Concluzie

Instructorii noștri sunt oameni de știință de top, precum și lideri proeminenți din industrie și este o onoare pentru noi să îi avem în facultate. Dacă vreunul dintre acestea vi se pare ceva care vă interesează, consultați cursul PG Diploma în Data Science și obțineți o înțelegere și mai aprofundată a ceea ce oferim.