Uvod u podatkovno strojno učenje

Podaci su u osnovi informacije, posebno činjenice ili brojevi, prikupljeni kako bi se ispitali i razmotrili i upotrijebili za pomoć u odlučivanju ili informacijama u elektroničkom obliku koje računalo može pohraniti i koristiti. Sada ćemo naučiti definiciju Data Science i strojnog učenja.

Znanost podataka (DS) : To je vrlo široko polje u kojem se različite tehnike poput statističkih metoda, znanstvenih pristupa, arhitektonskih procesa, različitih algoritama koriste za dobivanje pronicljivih podataka iz dostupnih podataka koji mogu biti ili strukturirani podaci ili nestrukturirani podaci.

Strojno učenje ( ML ): To je podskup podataka o znanosti. U strojnom učenju u osnovi uz pomoć statističkih modela i različitih algoritama strojevi se obučavaju bez davanja izričite upute, oslanja se na obrasce stvorene podacima. "

Važnost nauke o podacima

  • Živimo u doba tehnologije u kojoj svaka osoba na neki drugi način koristi tehnologiju za udobnost / učinkovitost / jednostavnost, npr. Mobitel / prijenosnici / tableti za komunikaciju, automobili / vlakovi / autobusi / avioni za prijevoz, usluge poput bankarstvo / struja i još mnogo toga za lakši život.
  • U svakoj takvoj prigodi, svjesno ili nesvjesno stvaramo podatke poput zapisnika poziva / tekstova / društvenih medija - slike / videozapisi / blogovi dio su podataka, a prijevoz naše navigacije do različitih mjesta GPS-om / performanse vozila snimljene kroz ECU također su dio podataka. Naše transakcije u bankarskim i mobilnim novčanicima stvaraju ogromnu količinu podataka, potrošnja električne energije u bilo kojem području ili sektoru također je dio podataka.
  • A da kažem i ti se podaci eksponencijalno povećavaju iz dana u dan ili iz minute u minutu.
  • Sada se postavlja pitanje može li nešto učiniti s ovim podacima? Možemo li te podatke koristiti za pružanje korisnih uvida? Možemo li povećati učinkovitost? Možemo li koristiti ove podatke za predviđanje budućih ishoda?
  • Da bismo odgovorili na sva takva pitanja, imamo polje koje se naziva znanost podataka.
  • Znanost o podacima može se smatrati širokim poljem koje sadrži vađenje podataka, inženjering podataka, vizualizaciju podataka, statističke metode integracije podataka, R / python / SQL programiranje, strojno učenje, velike podatke i još mnogo toga.

A sada da razumemo važne koncepte znanosti o podacima.

1. Inženjering podataka

Inženjering podataka jedan je od aspekata znanosti podataka koji se uglavnom fokusira na primjene podataka, prikupljanje podataka i analizu podataka. Sav posao koji rade znanstvenici vole odgovarati na nekoliko pitanja koja se odnose na predviđanja ili analize koristi veliku količinu informacija.

Sada su potrebne ispravne i korisne informacije, što stvara potrebu za prikupljanjem i vrednovanjem dostupnih informacija. Sve su to dijelovi inženjerskih zadataka. Neki od ovih zadataka su provjera nulte vrijednosti (nedostajući podaci), kategorizacija podataka (kategorički podaci), stvaranje strukture podataka (pravila pridruživanja) itd.

2. Vizualizacija podataka

Vizualizacija podataka grafički je pristup predstavljanju podataka. Ovdje koristimo pythonovu ugrađenu biblioteku za izradu vizualnih elemenata, na primjer tablica, korelacijskih grafikona, bar-grafikona, par-crteža itd. Vizualizacija podataka igra vrlo važnu ulogu u pružanju vrlo jednostavnog načina analize podataka, uvida i razumijevanja trendova, slika outliers itd.

3. Statističko razumijevanje

Statistika igra vrlo važnu ulogu na polju znanosti o podacima. Statistika je vrlo moćan alat za obavljanje zadataka Data Science (DS). Statistika koristi matematiku za tehničku analizu dostupnih informacija. Pomoću vizualizacija poput trake ili grafikona možemo dobiti informacije o trendu, ali statistika nam pomaže da upravljamo podacima na matematički / ciljani način. Bez znanja o podacima, znanstvena vizualizacija samo je igra nagađanja.

Razgovarat ćemo o nekim važnim statističkim metodama koje znanstvenici podataka koriste svakodnevno.

  • Srednja vrijednost: Srednja vrijednost u osnovi je prosjek svih podataka, izračunato sabiranjem svih elemenata podataka i dijeljenjem s brojem elemenata. Koristi se za prepoznavanje središnje vrijednosti svih elemenata.
  • Medijana: Medijana se koristi i za pronalaženje središnje vrijednosti elemenata koji su dostupni, ali ovdje su svi podaci poredani redoslijedom, a točna srednja vrijednost smatra se medijanom.

Ako je broj elemenata neparan, tada je medijan ((n + 1) / 2) pojam. Ako je broj elemenata parnih, tada će medijan biti ((n / 2) + 1) pojam.

  • Način: Način je statistički parametar koji ističe najčešće ili se vrijednost koja se pojavljuje najveći broj puta tretira kao način.
  • Standardno odstupanje: Standardno odstupanje pokazuje koliko je raspona prisutno u podacima ili je to mjerenje za definiranje širenja od srednje vrijednosti ili prosječne vrijednosti ili očekivane vrijednosti.

U slučaju da imamo malo standardno odstupanje, to znači da je većina vrijednosti podataka u blizini prosječne vrijednosti. Ako imamo visoko standardno odstupanje, znači da se naše vrijednosti podataka šire od srednje vrijednosti.

  • Varijanta: varijanca je jednaka standardnoj devijaciji s malom razlikom, ona je kvadrat standardne devijacije. Standardno odstupanje je izvedeno iz varijance, jer Standardno odstupanje pokazuje širenje u smislu podataka, dok varijanca prikazuje širenje s kvadratom. Lako je povezati širenje korištenjem varijance.
  • Korelacija: Korelacija je jedna od najvažnijih statističkih mjera, ona ukazuje na povezanost varijabli u skupu podataka. Kad promijenimo jedan parametar kako utječe na drugi parametar.

Ako imamo pozitivnu korelacijsku vrijednost, što znači da će se varijable paralelno povećavati ili smanjivati

Ako imamo negativnu korelacijsku vrijednost, što znači da će se varijable ponašati obrnuto, s povećanjem jedne druge će se smanjiti i obrnuto.

U statistici imamo distribuciju vjerojatnosti, Bayesovu statistiku i testiranje hipoteza koji su također vrlo važni alati za znanstvenika s podacima.

Strojno učenje

Strojno učenje u osnovi znači način na koji strojevi mogu učiti i stvarati rezultate na temelju ulaznih značajki.

Definicija: "Strojno učenje je polje proučavanja u kojem računalo uči iz dostupnih podataka / povijesnih podataka bez izričitog programiranja"

U strojnom učenju fokus je na automatizaciji i poboljšanju procesa učenja računala na temelju iskustva s ulaznim podacima i nećemo programski programirati izričito za svaku vrstu problema, tj. Stroj će smisliti kako pristupiti problemu. Ovdje rezultati možda nisu točni, ali se može dobro predvidjeti.
Shvatimo to ovako:

Računala se tradicionalno koriste kako bi se olakšao proces računanja. pa ako imamo bilo koji aritmetički proračun. Što ćemo napraviti? Pripremit ćemo jedan računalni program koji će riješiti taj rad na jednostavan i brz način. Na primjer, ako želimo dodati dva entiteta, stvorit ćemo jedan softverski kod koji će uzeti dva ulaza, a u izlazu će se prikazati zbroj.

U strojnom učenju pristup je drugačiji, umjesto hranjenja izravnim algoritmom, poseban algoritam se stavlja u softverski kod koji će pokušati prepoznati obrazac i na temelju tih obrazaca će pokušati predvidjeti najbolji mogući izlaz. Ovdje ne kodiramo nijedan algoritam izričito za bilo koju određenu operaciju, već unosimo podatke u stroj kako bismo naučili što je obrazac i što bi mogao biti izlaz.

Zašto sada trebamo pristupiti ovom pristupu kad izravno možemo dobiti točne rezultate samo kodiranjem točnog algoritma? Točni algoritmi su složeni i ograničeni su. Pogledajmo to iz druge perspektive, ovo je doba u kojem imamo obilje podataka i ono svakodnevno eksplodira kao što smo govorili u prethodnom odjeljku. Ovdje se bavimo nadziranim i nekontroliranim učenjem.

Mašinsko učenje je danas akutno zanimljivo jer imamo obilje podataka. Da bismo imali smisla za ove podatke, moramo imati neke značajne ishode ili neke značajne obrasce, koji se mogu analizirati i staviti u stvarnu upotrebu.

No ipak, zašto nas zanima strojno učenje i ti podaci?

Znamo da čovječanstvo samo ponavlja povijest kao da smo isti kakvi smo bili i u prethodnim generacijama, a naši će se potomci suočiti s nekoliko istih situacija s kojima smo sada suočeni ili smo suočeni. U ovoj fazi moramo zamisliti kako reagirati na budućnost koristeći povijesne podatke.
Dakle, sada znamo da su podaci vrlo vrijedna imovina.

Izazov je kako najbolje možemo li iskoristiti te dostupne podatke?

Ovo je najzanimljivija tema (Kako?), U kojoj ćemo razumjeti dostupne podatke. U osnovi postoje 3 pristupa za strojno učenje:

  • Nadzirano učenje
  • Učenje bez nadzora
  • Učenje ojačanja

Ova tri pristupa koriste se za stvaranje modela strojnog učenja poput (Linearna regresija, logistička regresija, slučajna šuma, stabla odluka itd.).

Na primjer, postoji velika raznolikost primjene ovog modela strojnog učenja:

  • Financije: otkrivanje prijevara
  • Marketing / prodaja: personalizirajte preporuku
  • Zdravstvo: identificirati trend bolesti.

Zaključak - Strojno učenje podataka o znanosti

  • Podatkovna znanost široko je polje čije je strojno učenje podvrsta. U ovome analiziramo povijesne podatke koji su nam dostupni i pokušavamo predvidjeti najvjerojatnije buduće ishode.
  • Da bismo predvidjeli da trebamo očistiti podatke, organizirati podatke (inženjering podataka). S podacima u ruci vizualiziramo obrazac / trendove, a zatim statističkim razumijevanjem dolazimo do pronicljivih podataka.
  • Ti će se podaci hraniti na računalu pomoću algoritma Strojno učenje.
  • Ovi algoritmi osposobljavaju stroj i stvaraju jedan model strojnog učenja.
  • Taj se model tada može koristiti za predviđanje.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za strojno učenje podataka o znanosti. Ovdje raspravljamo o važnosti znanosti o podacima zajedno s strojnim učenjem. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Najbolji programi znanosti podataka
  2. Znanja o znanju podataka
  3. Jezici podataka o znanju podataka
  4. Tehnike strojnog učenja
  5. Što je integracija podataka?
  6. Kako se grafikon koristi u Matlabu (primjeri)
  7. Stablo odluka u strojnom učenju
  8. Jednostavni načini za stvaranje stabla odluka

Kategorija:

Veliki podaci