อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 6 อันดับแรกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในโลกใหม่ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ซึ่งข้อมูลถือเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ รูปแบบการสื่อสารดูเหมือนจะดีขึ้นเมื่อมีเทคโนโลยีเข้ามา องค์กรที่มีสถานะแพร่หลายในตลาดกำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญในการเรียนรู้หรือประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อประโยชน์ของตน และนำหน้าคู่แข่งในเรื่องการแข่งขัน

การรับข้อมูลของคุณสามารถผ่านสื่อใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นผ่านโซเชียลมีเดีย โทรทัศน์ วิทยุ หรือการรวมตัวทางสังคม แต่เคยคิดไหมว่าการตัดสินใจของคุณจบลงด้วยคำบอกเล่าไม่ใช่ข้อเท็จจริง คิดเกี่ยวกับมัน – ไม่ใช่ทุกสิ่งที่คุณอ่านหรือได้ยินจะเป็นความจริงเว้นแต่จะได้รับการบันทึกไว้

นี่คือจุดที่ Data Science เข้ามามีบทบาท มันหยุดผู้คนจากการตัดสินใจที่ไม่ได้อยู่บนพื้นฐานของความเป็นจริงที่มีหลักฐาน

Data Science คืออะไร?

ในแง่ฆราวาส มันเป็นเรื่องที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา เป็นการผสมผสานระหว่างการอนุมานข้อมูล การพัฒนาอัลกอริธึม และเทคโนโลยีในรูปแบบสหสาขาวิชาชีพ เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในเชิงวิเคราะห์

คลังข้อมูลดิบเข้ามาและถูกเก็บไว้ใน Data Warehouse ซึ่งเรียนรู้โดยการขุด วาระพื้นฐานเบื้องหลัง Data Science คือการนำไปใช้อย่างสร้างสรรค์เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่ดีขึ้นสำหรับองค์กรของคุณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการสอนวิธีค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลดิบนี้ด้วยความช่วยเหลือของหลักการเรียนรู้ของเครื่อง

หลายครั้งที่ผู้คนสับสนระหว่าง Data Scientists และ Data Analyst ความแตกต่างระหว่างทั้งสองมีความสำคัญมาก เนื่องจากนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถบอกได้ว่าเกิดอะไรขึ้นโดยการประมวลผลประวัติของข้อมูลเท่านั้น ในทางกลับกัน Data Scientist จะไม่เพียงแต่ทำแบบเดียวกัน แต่ยังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อระบุเหตุการณ์เฉพาะที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างของบริษัทสามแห่งที่ใช้ Data Science เพื่อให้บริการคุณในฐานะลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

1. Netflix: อ่านและทำความเข้าใจพฤติกรรมของคุณบนเว็บไซต์หรือแอป และแนะนำภาพยนตร์และรายการทีวีที่คุณอาจชอบ
2. อเมซอน: มันใช้กลวิธีเดียวกัน และด้วยการวิเคราะห์รูปแบบของคุณที่ตรวจสอบรายการบางอย่าง จะช่วยให้คุณนำทางผ่านและได้สิ่งที่คุณต้องการอย่างแท้จริง
3. Spotify: ตามรสนิยมของดนตรีและแนวเพลงของคุณ มันช่วยให้คุณฟังศิลปินคนอื่นๆ ได้เช่นกัน และค้นหาเพลงใหม่ๆ ที่คุณอาจไม่เคยได้ยิน

อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมคืออะไร

ก่อนที่จะอธิบายอัลกอริธึม Data Science เราควรเจาะลึกถึงสิ่งที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง เรียนรู้ข้อมูลจากข้อมูลและปรับปรุงด้วยประสบการณ์โดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ งานอาจแตกต่างกันไปจากการเป็นฟังก์ชัน เช่น การทำแผนที่อินพุตและเอาต์พุต หรือการเรียนรู้โครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีสามประเภท:

• อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

ข้อมูลในโมเดลนี้มีป้ายกำกับที่รู้จักก่อนหน้านี้ มีตัวแปรเป้าหมายบางตัวที่มีค่าเฉพาะเจาะจง

• อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล

โมเดลนี้สามารถจำแนกหรือแก้ไขข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้ โดยจะมองหาความคล้ายคลึงกันในคุณสมบัติและคาดการณ์คลาสของข้อมูลใหม่

• เสริมการเรียนรู้

เป็นประเภทของการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกที่ฝึกอัลกอริทึมเพื่อทำการตัดสินใจตามลำดับ เรียนรู้ที่จะบรรลุเป้าหมายในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอนหรืออาจซับซ้อน

มีอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันมากมายเมื่อพูดถึง Data Science แต่เราเน้นที่หกเป็นหลัก

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• การถดถอยเชิงเส้น

เป็นการประมาณแบบจำลองของความสัมพันธ์แบบไม่เป็นทางการระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป สิ่งเหล่านี้มีค่าอย่างยิ่งเนื่องจากเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการอนุมานและการทำนาย แนวคิดพื้นฐานคือการได้เส้นที่เหมาะสมกับข้อมูลมากที่สุด โดยที่ข้อผิดพลาดในการทำนายรวมของจุดข้อมูลทั้งหมดมีขนาดเล็กที่สุด

• ต้นไม้การตัดสินใจ

นี่เป็นของตระกูลอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล มันค่อนข้างจะปรับตัวได้และสามารถใช้ได้ในเกือบทุกปัญหาที่ต้องเผชิญ Decision Tree เป็นวิธีการที่หลากหลายซึ่งสามารถดำเนินการได้ทั้งงานการถดถอยและการจำแนกประเภท เนื่องจากปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงส่วนใหญ่ไม่เป็นเชิงเส้น โครงสร้างการตัดสินใจจึงช่วยให้นักวิทยาศาสตร์กำจัดข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นและทำให้เข้าใจง่ายขึ้น

• การจัดกลุ่ม

ไม่เหมือนกับ Decision Tree ซึ่งอยู่ในอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแล วัตถุประสงค์พื้นฐานของมันคือการค้นหากลุ่มหรือโครงสร้างต่างๆ ภายในข้อมูล เมื่อทำเช่นนี้ องค์ประกอบของคลัสเตอร์หนึ่งที่เหมือนกันจะถูกจัดอยู่ในกลุ่มหนึ่ง ในขณะที่อีกกลุ่มหนึ่งจัดอยู่ในอีกกลุ่มหนึ่ง จะสามารถบอกได้ว่ามีข้อมูลสองประเภทที่แตกต่างกันโดยการจัดกลุ่มเป็นสองคลาสที่ต่างกัน

• การสร้างภาพ

นี่อาจเป็นวิธีทั่วไปในการอนุมานข้อมูล เนื่องจากสามารถเดาได้ง่ายโดยใช้ชื่อของมันเอง ผ่านการแสดงภาพ ชี้แจงประเด็นสำคัญของการวิเคราะห์โดยสื่อสารผลลัพธ์ให้ผู้ชมทั่วไปทราบอย่างชัดเจน สามารถทำได้ผ่านฮิสโตแกรม แผนภูมิแท่ง/วงกลม และอนุกรมเวลา เป็นต้น

• ป่าสุ่ม

โมเดลนี้ประกอบด้วย Decision Trees จำนวนมากที่ทำหน้าที่เป็นคณะกรรมการ ต้นไม้แต่ละต้นในป่าสุ่มจะทำนายคลาสของตัวเอง และคลาสที่มีคะแนนโหวตมากที่สุดจะกลายเป็นคำทำนายของโมเดลนี้ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือค่อนข้างเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพเหมือนกับภูมิปัญญาของฝูงชน

• การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

เป็นวิธีการที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปรที่สามารถพบได้ในข้อมูล คุณสามารถดึงข้อมูลที่สำคัญออกจากพูลขนาดใหญ่และลดขนาดของข้อมูลได้ มันรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์เข้าด้วยกันเพื่อสร้างชุดตัวแปรจำนวนน้อยและสิ่งนี้เรียกว่าส่วนประกอบหลัก

คุณจะเรียนรู้เครื่องมือปฏิวัติเหล่านี้ได้ที่ไหน

ดังที่คุณได้อ่านข้อมูลดังกล่าวแล้ว การตระหนักรู้อาจเกิดขึ้นได้ว่าการศึกษาแบบเดิมๆ ในมหาวิทยาลัยอาจไม่เพียงพอในสภาพแวดล้อมการทำงานในปัจจุบัน ท้ายที่สุด มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างการศึกษาบางอย่างในทางทฤษฎีและการได้เห็นการใช้งานจริงต่อหน้าคุณ บริษัทต่างๆ ต่างมองหา Data Scientists อย่างพร้อมเพียงเพราะพวกเขาเพิ่มมูลค่าที่ไม่มีใครเทียบได้ให้กับองค์กรที่มีความเชี่ยวชาญและประสิทธิภาพ

ที่ upGrad เราขอเสนอโอกาสให้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญในหลักสูตรเหล่านี้และเป็นผู้นำในอนาคตที่จะมาถึง และนั่นก็เช่นกันจากพอร์ทัลออนไลน์

ในความร่วมมือกับ IIIT Bangalore เราได้เปิดตัวโปรแกรม Data Science และนี่คือรายละเอียดทั้งหมดที่คุณต้องพิจารณาเพื่อก้าวไปสู่ระดับต่อไป:

• ระยะเวลาของหลักสูตร: 11 เดือน
• คุณสมบัติขั้นต่ำ: ปริญญาตรี (ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ด)
• โปรแกรมสำหรับ: วิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์และไอที ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและการขาย
• เครื่องมือการเขียนโปรแกรมและภาษาที่ครอบคลุม: Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive และ Microsoft Excel

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

อาจารย์ผู้สอนของเราเป็นผู้นำด้าน Data Scientist และผู้นำในอุตสาหกรรมที่โดดเด่น และถือเป็นเกียรติสำหรับเราที่มีพวกเขาในคณะของเรา หากสิ่งใดที่คุณสนใจ ลองไปที่หลักสูตร PG Diploma in Data Science และรับความเข้าใจในเชิงลึกยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่เรานำเสนอ