Introduksjon til datavitenskap maskinlæring
Data er i utgangspunktet informasjon, spesielt fakta eller tall, samlet for å bli undersøkt og vurdert og brukt til å hjelpe beslutninger eller informasjon i en elektronisk form som kan lagres og brukes av en datamaskin. Nå skal vi lære definisjonen av datavitenskap og maskinlæring.
Data Science (DS) : Det er et veldig bredt felt der forskjellige teknikker som statistiske metoder, vitenskapelige tilnærminger, arkitektoniske prosesser, forskjellige algoritmer brukes til å trekke ut innsiktsfull informasjon fra tilgjengelige data som kan være strukturerte data eller ustrukturerte data.
Machine Learning ( ML ): Det er en undergruppe av Data Science. I maskinlæring i utgangspunktet med hjelp av statistiske modeller og forskjellige algoritmer maskiner blir opplært uten å gi eksplisitte instruksjoner, er det avhengig av mønstre opprettet med data. "
Viktigheten av datavitenskap
- Vi lever i en tidsalder av teknologi, der hver person på en eller annen måte bruker teknologi for komfort / effektivitet / letthet, for eksempel mobiltelefon / bærbare datamaskiner / nettbrett for kommunikasjon, biler / tog / busser / fly for transport, tjenester som bank / elektrisitet og mange flere for enkelhets skyld.
- Ved hver slik anledning lager vi data bevisst eller ubevisst som anropslogger / tekster / sosiale medier - bilder / videoer / blogger er alle en del av data, med transport av vår navigasjon til forskjellige lokasjoner med GPS / ytelse av kjøretøy registrert gjennom ECU er også del av data. Våre transaksjoner i bank- og mobile lommebøker skaper en enorm mengde data, strømforbruk etter ethvert område eller sektor er også en del av data.
- Og å si at disse dataene øker eksponentielt dag for dag eller minutt for minutt.
- Nå spørsmålet oppstår er, kan vi gjøre noe med disse dataene? Kan vi bruke disse dataene til å gi noen nyttige innsikter? Kan vi øke effektiviteten? Kan vi bruke disse dataene til å forutsi fremtidige resultater?
- For å svare på alle slike spørsmål har vi et felt som heter data science.
- Data Science er kan betraktes som et bredt felt som omfatter data mining, data engineering, data visualisering, data integrasjon statistiske metoder, R / python / SQL programmering, maskinlæring, Big data og mer.
La oss nå forstå de viktige begrepene innen datavitenskap.
1. Datateknikk
Datateknikk er et av aspektene ved datavitenskap som hovedsakelig fokuserer på applikasjoner av data, datainnsamling og dataanalyse. Alt arbeidet dataforskere gjør, liker å svare på flere spørsmål relatert til spådommer eller analyser, bruker et stort sett med informasjon.
Nå det de trenger er riktig og nyttig informasjon, som skaper et behov for å samle inn og validere den tilgjengelige informasjonen. Disse er alle deler av ingeniøroppgaver. Noen av disse oppgavene er å se etter nullverdier (Mangler data), kategorisere dataene (kategoriske data), opprette datastrukturer (Associeringsregler), etc.
2. Datavisualisering
Datavisualisering er en grafisk tilnærming for å representere dataene. Her bruker vi pythons innebygde bibliotek for å lage visuelle elementer for eksempel tabeller, korrelasjonskart, stolpediagrammer, par-plott, etc. datavisualisering spiller en veldig viktig rolle i å gi en veldig enkel måte å analysere dataene, se og forstå trender, figur ut outliers, etc.
3. Statistisk forståelse
Statistikk spiller en veldig viktig rolle innen datavitenskap. Statistikk er et veldig kraftig verktøy for å utføre oppgavene til Data Science (DS). Statistikk bruker matematikk for å gjøre teknisk analyse av tilgjengelig informasjon. Med visualiseringer som en stolpe eller et diagram, kan vi få informasjon om trenden, men statistikk hjelper oss å operere på dataene på en matematisk måte / målrettet måte. Uten kunnskap om data er vitenskapelig visualisering bare et gjettespill.
Vi vil diskutere noen viktige statistiske metoder som brukes av dataforskere til daglig.
- Gjennomsnitt: Gjennomsnitt er i utgangspunktet et gjennomsnitt av alle data, beregnet ved å legge til alle dataelementene og deretter dele dem med et antall elementer. Brukes til å identifisere sentrumsverdien til alle elementene.
- Median: Median brukes også til å finne senterverdien for tilgjengelige elementer, men her er alle dataene ordnet i en rekkefølge og den eksakte mellomverdien blir betraktet som en median.
Hvis antall elementer er rare, er median ((n + 1) / 2) den termen. Hvis et antall elementer er jevne, vil medianen være ((n / 2) + 1) første termin.
- Mode: Mode er en statistisk parameter som peker ut den hyppigste eller verdien som vises mest antall ganger blir behandlet som modus.
- Standardavvik: Standardavvik indikerer hvor mye spredning som er til stede i data, eller det er en måling for å definere spredning fra middelverdiene eller gjennomsnittsverdien eller forventet verdi.
Hvis vi har et lavt standardavvik, indikerer det at de fleste dataverdiene er i nærheten av gjennomsnittsverdien. Hvis vi har et høyt standardavvik, betyr at dataverdiene våre er mer spredt fra middelverdien.
- Varians: varians er den samme som standardavvik med liten forskjell, det er kvadrat av standardavvik. Standardavvik er avledet fra varians fordi standardavvik viser spredning når det gjelder data mens avvik viser spredning med et kvadrat. Det er enkelt å korrelere spredning ved å bruke varians.
- Korrelasjon: Korrelasjon er et av de viktigste statistiske målene, det indikerer hvordan variabler i datasettet er relatert. Når vi endrer en parameter hvordan den påvirker den andre parameteren.
Hvis vi har en positiv korrelasjonsverdi som betyr at variablene enten vil øke eller redusere parallelt
Hvis vi har en negativ korrelasjonsverdi, som betyr at variablene vil oppføre seg omvendt på trinn på hverandre vil avta og motsatt.
I statistikk har vi en sannsynlighetsfordeling, Bayesiansk statistikk og hypotesetesting som også er veldig viktige verktøy for en dataforsker.
Maskinlæring
Maskinlæring betyr i utgangspunktet en måte som maskiner kan lære og produsere output basert på inngangsfunksjoner.
Definisjon: "Maskinlæring er et studieretning der datamaskiner lærer av tilgjengelige data / historiske data uten å være eksplisitt programmert"
I maskinlæring er fokuset å automatisere og forbedre læringsprosessen til datamaskiner basert på deres dataopplevelser, og vi vil ikke programmere koden eksplisitt for hver type problem, dvs. maskinen vil finne ut hvordan man skal tilnærme seg problemet. Her kan det hende at resultatene ikke er nøyaktige, men en god forutsigelse kan gjøres.
La oss forstå det på denne måten:
Tradisjonelt brukes datamaskiner for å lette prosessen med beregningen. så hvis vi har noen aritmetiske beregninger. Hva skal vi gjøre? Vi vil utarbeide et dataprogram som vil løse denne operasjonen på en enkel og rask måte. For eksempel, hvis vi vil legge til to enheter, vil vi opprette ett stykke programvarekode som tar to innganger, og i utdataene vil det vise summering.
I maskinlæring er tilnærming annerledes i stedet for å mate en direkte algoritme, en spesiell algoritme er lagt inn i programvarekode som vil prøve å gjenkjenne et mønster og basert på disse mønstrene vil prøve å forutsi best mulig utdata. Her koder vi ikke noen algoritme eksplisitt for noen spesifikk operasjon, i stedet leverer vi data til en maskin for å lære hva som er mønsteret og hva som kan være resultatet.
Hvorfor må vi gå etter denne tilnærmingen når vi direkte kan oppnå de eksakte resultatene bare ved å kode den nøyaktige algoritmen? De nøyaktige algoritmene er kompliserte og er begrensede. La oss se det fra et annet perspektiv, dette er en epoke hvor vi har en overflod av data, og de eksploderer hver dag som vi har diskutert i forrige avsnitt. Her tar vi for oss veiledet og uovervåket læring.
Læring av maskiner er av akutt interesse i dag fordi vi har en mengde data. For å gi mening om disse dataene, må vi ha noen meningsfulle utfall eller noen meningsfulle mønstre, som kan analyseres og tas i bruk.
Men likevel, hvorfor er vi interessert i maskinlæring og disse dataene?
Vi vet at menneskeheten bare erstatter historien som vi er de samme som våre tidligere generasjoner var, og våre etterkommere vil også møte flere samme situasjoner som vi nå står overfor eller har møtt. På dette stadiet må vi forestille oss hvordan vi skal reagere for fremtiden ved hjelp av historiske data.
Så nå vet vi at data er en veldig verdifull ressurs.
Utfordringen er hvor best kan vi bruke disse tilgjengelige data?
Dette er det mest interessante emnet (Hvordan?), Der vi skal gi mening om tilgjengelige data. Det er i utgangspunktet tre tilnærminger for maskinlæring:
- Veiledet læring
- Uovervåket læring
- Forsterkningslæring
Disse tre tilnærmingene brukes til å lage en maskinlæringsmodell som (Lineær regresjon, logistisk regresjon, tilfeldig skog, beslutningstrær osv.).
Det er en rekke bruksområder for disse maskinlæringsmodellene, for eksempel:
- Økonomi: svindeloppdagelse
- Markedsføring / salg: personaliser anbefalingen
- Helsevesen: identifiser sykdomsutviklingen.
Konklusjon - Data Science Machine Learning
- Data Science er et bredt felt hvor maskinlæring er en undergruppe. I dette analyserer vi de historiske dataene som er tilgjengelige hos oss, og vi prøver å forutsi mest sannsynlige fremtidige resultater.
- For å forutsi at vi må rense dataene, ordne dataene (data engineering). Med data i hånden visualiserer vi mønsteret / trender og deretter med statistisk forståelse, slutter vi innsiktsfull informasjon.
- Disse dataene blir matet til en maskin ved hjelp av en maskinlæringsalgoritme.
- Disse algoritmene trener maskinen og lager en maskin for læringsmodell.
- Denne modellen kan da brukes til prediksjon.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Data Science Machine Learning. Her diskuterer vi viktigheten av datavitenskap sammen med maskinlæring. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Beste datavitenskapelige programmer
- Data Science ferdigheter
- Datavitenskapelig språk
- Maskinlæringsteknikker
- Hva er dataintegrasjon?
- Hvordan søylediagrammet brukes i Matlab (eksempler)
- Decision Tree in Machine Learning
- Enkle måter å lage beslutningstreet på