技术原理

面向非程序员的数据科学与机器学习

随着数据的不断生成,人们对机器学习和数据科学的需求呈指数级增长,成为一个合格的专业

。这一需求将许多非IT专业人员吸引到了数据科学领域。这篇关于非程序员的数据科学和机器学习的博客专门针对那些试图在没有编程语言经验的情况下从事数据科学和机器学习的非IT专业人士。

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以下是本博客将涵盖的主题列表:

介绍数据科学和机器学习数据科学vs机器学习数据科学和面向非程序员的机器学习工具介绍数据科学和机器学习

数据科学和机器学习吸引了来自各个背景的专业人士。造成这种需求的原因是,目前,我们周围的一切都在数据上运行。

数据是发展业务、解决复杂现实问题和建立有效模型的关键,这些模型将有助于风险分析、销售预测等。数据科学和机器学习是从数据中找到解决方案和见解的关键。

Introduction To Data Science And Machine Learning - Data Science And Machine Learning For Non-Programmers - Edureka在我们进一步讨论之前,让我们先弄清楚一件事。数据科学和机器学习不一样。人们往往容易混淆两者。为了使事情更清楚,让我们理解它的区别:

数据科学与机器学习

数据科学是一个涵盖广泛领域的总括术语,包括人工智能(AI)、机器学习和深度学习。

让我们把它分解为:

人工智能:人工智能是数据科学的一个子集,它允许机器模拟类似人类的行为。

AI vs ML vs DL - Data Science And Machine Learning For Non-programmers - Edureka

机器学习:机器学习是人工智能的一个子领域,它提供机器从经验中自动学习和改进的能力,而无需显式编程。

深入学习:深度学习是机器学习的一部分,它使用各种计算方法和算法,这些方法和算法受到大脑结构和功能的启发,称为人工神经网络(ANN)。

因此,数据科学围绕着从数据中提取洞察。为此,它使用了许多不同学科的不同技术和方法,如机器学习、人工智能和深度学习。这里要注意的一点是,数据科学是一个非常广阔的领域,并不完全依赖于这些技术。

既然您了解了基本知识,让我们了解使用数据科学和ML工具的好处。

为什么要使用数据科学和机器学习工具

“这里有一个列表,可以帮助您理解使用数据科学工具的好处:

您不需要编程技能就可以使用数据科学和机器学习工具。这对于没有Python、R等编程经验的非It专业人员尤其有利,他们提供了一个非常易于使用和学习的交互式GUI。这些工具提供了一种非常有建设性的方式来定义整个数据科学工作流并实现它,而不必担心任何编码错误。

Why Use Tools - Data Science And Machine Learning For Non-programmers - Edureka

考虑到这些工具不需要编写代码,因此处理数据和构建强大的机器学习模型更快、更容易。工作流中涉及的所有流程都是自动化的,只需要最少的人工干预。许多数据驱动的公司已经适应了数据科学工具,并经常寻找能够处理和管理此类工具的专业人员。”

“现在您已经知道使用数据科学和机器学习工具的优势,让我们看看任何非程序员都可以使用的顶级工具:

数据科学和机器为高级计算MLlib删除算法和执行特征提取:这是Apache Spark自己的机器学习库,目前由Spark社区支持。

MLbase - Data Science And Machine Learning For Non-programmers - Edureka

以下是它的一些关键特性:

为开发机器学习模型提供了一个简单的图形用户界面,它学习并测试不同学习算法上的数据,以找出哪种模型提供了最佳的精度非程序员可以轻松地扩展数据科学模型,因为它可以方便地使用工具与任何传统系统相比,Google Cloud AutoML

Cloud AutoML是一个机器学习产品平台,它允许在数据科学方面经验有限的专业人员针对其业务需求培训高端模型。最好的机器学习平台之一,拥有超过10年的Google研究经验,可以帮助你建立预测模型,从而完成所有传统的计算模型。

Google Cloud AutoML - Data Science And Machine Learning For Non-programmers - Edureka

以下是它的一些关键特性:

在ML领域拥有最少专业知识的专业人员可以轻松地训练和根据他们的业务需求建立高级机器学习模型。与许多其他谷歌云服务的全面集成,有助于数据挖掘和数据存储。生成REST API,同时对输出进行预测,提供了一个简单的GUI来创建定制的ML模型,这些模型可以通过同一个平台进行训练、测试、改进和部署。Auto-WEKA

Auto-WEKA是一个基于开源GUI的工具,非常适合初学者,因为它为执行所有与数据科学相关的任务提供了非常直观的界面。

它支持自动数据处理、EDA、有监督和无监督的学习算法。这个工具非常适合刚开始学习数据科学和机器学习的新手。它有一个开发者社区,他们非常友好,可以发布关于使用该工具的教程和研究论文。

Auto WEKA - Data Science And Machine Learning For Non-programmers - Edureka

这里有一些工具的特性:

WEKA为分类、回归、聚类、异常检测、关联挖掘提供了大量的机器学习算法,数据挖掘等等。提供交互式图形界面以执行数据挖掘任务、数据分析等。允许开发人员在各种可能的测试用例集上测试他们的模型,并帮助提供能够提供最精确输出的模型。它还提供了一个简单而直观的CLI(命令行界面)来运行基本命令。”

“IBM Watson Studio”

我们都知道IBM为人工智能驱动世界做出了多大贡献。与IBM提供的大多数服务一样,IBM Watson Studio是一个基于人工智能的工具,用于广泛的数据分析、机器学习、数据科学等。

帮助组织简化数据分析过程,并处理从数据处理到部署的端到端工作流。它是市场上最受认可的数据科学和机器学习工具之一。

IBM Watson - Data Science And Machine Learning For Non-programmers - Edureka

这里是IBM Watson Studio的一些关键特性:

提供支持,在几分钟内执行数据准备、探索和建模,整个过程是自动化的。支持多种数据科学语言和工具,如Python 3笔记本、Jython脚本、SPSS Modeler和面向程序员和数据科学家的数据精炼,它提供了与R Studio、Scala、Python等的集成。使用SPSS Modeler,它提供了用于探索数据和构建强大的机器学习模型的拖放功能。Tableau

Tableau是市场上最流行的数据可视化工具。它允许您将未格式化的原始数据分解为可处理和可理解的格式。使用Tableau创建的可视化可以很容易地帮助您理解预测变量之间的依赖关系

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我还没有学会写个人说明!
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