6 лучших алгоритмов машинного обучения для науки о данных

В этом новом быстро меняющемся мире, где к информации относятся как к товару, способ коммуникации становится только лучше с появлением технологий. Предприятия, которые широко представлены на рынке, ищут профессионалов, когда дело доходит до изучения или обработки этой информации, чтобы принести им пользу, и оставаться впереди, когда дело доходит до конкуренции.

Вы можете получать информацию из любых источников, будь то социальные сети, телевидение, радио или общественные собрания. Но задумывались ли вы о том, что решения, которые вы в конечном итоге принимаете, часто основаны на слухах, а не на неопровержимых фактах? Подумайте об этом — не все, что вы читаете или слышите, является правдой, если это не задокументировано.

Именно здесь в игру вступает наука о данных. Это останавливает людей от принятия решений, которые не основаны на подтвержденной реальности.

Что такое наука о данных?

С точки зрения непрофессионала, это довольно простая вещь. Это сочетание вывода данных, разработки алгоритмов и технологий в междисциплинарной манере для аналитического решения сложных задач.

Поступает хранилище необработанной информации, и она хранится в хранилище данных, где она изучается путем ее интеллектуального анализа. Основная повестка дня науки о данных заключается в том, что она используется творчески, чтобы повысить ценность бизнеса для вашей организации. Исследователей данных учат, как обнаруживать скрытые закономерности в этих необработанных данных с помощью принципов машинного обучения.

Часто люди путают специалистов по данным и аналитиков данных. Разница между ними довольно существенна, поскольку аналитик данных может сказать, что происходит, только обрабатывая историю данных. С другой стороны, Data Scientist будет не только делать то же самое, но также будет использовать передовые алгоритмы машинного обучения для определения конкретного события, которое должно произойти в будущем.

Чтобы было проще понять, вот примеры трех компаний, которые используют науку о данных, чтобы лучше обслуживать вас как клиента.

1. Netflix: он читает и понимает ваше поведение на своем веб-сайте или в приложении и предлагает вам фильмы и телешоу, которые могут вам понравиться.
2. Amazon: он использует ту же тактику и, анализируя схему проверки определенных товаров, помогает вам ориентироваться и получать именно то, что вы хотите.
3. Spotify: в зависимости от вашего вкуса к музыке и жанрам, он также помогает вам слушать других исполнителей и находить новые песни, о которых вы, вероятно, не слышали.

Каковы лучшие алгоритмы науки о данных?

Прежде чем объяснять алгоритмы науки о данных, мы должны углубиться в то, что известно как машинное обучение. Он извлекает информацию из данных и совершенствуется с опытом, без вмешательства человека. Задачи могут варьироваться от таких функций, как отображение ввода и вывода или изучение скрытой структуры в данных, которые не помечены.

Существует три типа алгоритмов машинного обучения:

• Алгоритмы контролируемого обучения

Данные в этой модели имеют заранее известные метки. У него есть несколько целевых переменных со специфическими значениями.

• Алгоритмы обучения без учителя

Эта модель может классифицировать или исправлять данные, которые не имеют предопределенных меток. Он ищет общность в функциях и прогнозирует классы на новых данных.

• Усиленное обучение

Это тип динамического программирования, который обучает алгоритмы принимать последовательность решений. Он учится достигать цели в неопределенной или потенциально сложной среде.

Когда дело доходит до науки о данных, существует множество различных алгоритмов машинного обучения, но мы сосредоточимся в первую очередь на шести.

Лучшие алгоритмы машинного обучения для науки о данных:

• Линейная регрессия

Это приближение модели случайной связи между двумя или более переменными. Они чрезвычайно ценны, поскольку это наиболее распространенный способ делать выводы и прогнозы. Основная идея состоит в том, чтобы получить линию, которая лучше всего соответствует данным, где общая ошибка прогноза всех точек данных будет минимально возможной.

• Древо решений

Это относится к семейству контролируемых алгоритмов машинного обучения. Она достаточно адаптируема и может быть использована практически в любой проблеме, с которой приходится сталкиваться. Дерево решений — это универсальный метод, способный выполнять как задачи регрессии, так и задачи классификации. Поскольку большинство реальных проблем нелинейны, дерево решений помогает ученому избавиться от нелинейности данных и упростить их понимание.

• Кластеризация

В отличие от дерева решений, это относится к алгоритму неконтролируемого машинного обучения. Его основная цель состоит в том, чтобы найти различные группы или структуры в данных. При этом элементы одного кластера, похожие друг на друга, классифицируются в одну группу, а остальные — в другую группу. Он сможет сказать, что существует два разных типа данных, группируя их в два разных класса.

• Визуализация

Это, вероятно, самый разговорный способ вывода данных, поскольку его можно легко догадаться по самому названию посредством визуализации. Он разъясняет ключевые аспекты анализа, четко сообщая результаты широкой аудитории. Это можно сделать с помощью гистограмм, столбчатых/круговых диаграмм, временных рядов и т. д.

• Случайные леса

Эта модель состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые работают как комитет. Каждое отдельное дерево в случайном лесу дает свой собственный прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом этой модели. Другими словами, это так же просто и мощно, как мудрость толпы.

• Анализ главных компонентов

Это метод, используемый для уменьшения количества переменных, которые можно найти в данных. Вы можете извлечь важные из большого пула и уменьшить размеры данных. Он объединяет переменные, которые коррелируют друг с другом, чтобы сформировать меньший набор переменных, и это называется его основными компонентами.

Где вы можете изучить эти революционные инструменты?

Когда вы ознакомились с вышеупомянутой информацией, могло прийти осознание того, что традиционное образование, предоставляемое в университетах, может оказаться недостаточным в текущей рабочей среде. В конце концов, есть огромная разница между изучением чего-то в теории и наблюдением за его практическим применением перед вами. Компании с готовностью ищут специалистов по данным, поскольку они добавляют беспрецедентную ценность предприятию благодаря своему опыту и эффективности.

В upGrad мы предлагаем вам возможность освоить эти курсы и быть впереди всех в ближайшем будущем, и это тоже на онлайн-портале.

В сотрудничестве с IIIT Bangalore мы запустили программу Data Science, и вот все детали, которые вам нужны, чтобы поднять свою карьеру на новый уровень:

• Продолжительность курса: 11 месяцев
• Минимальное право на участие: степень бакалавра (опыт программирования не требуется)
• Программа для: инженеров, специалистов по программному обеспечению и ИТ, специалистов по маркетингу и продажам
• Используемые инструменты и языки программирования: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive и Microsoft Excel.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Наши инструкторы — ведущие специалисты по данным, а также известные лидеры отрасли, и для нас большая честь иметь их на нашем факультете. Если что-то из этого кажется вам интересным, ознакомьтесь с курсом PG Diploma in Data Science и получите еще более глубокое понимание того, что мы предлагаем.