Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.
Einführung
wird mit einem Klick erstellt. Diese Daten sind für jede Organisation und jedes Unternehmen wertvoll. In diesem digitalen Zeitalter, wir sind immer mit dem internet verbunden. Und das führt zu einer Menge Datengenerierung. Diese Daten bringen Unternehmen Erfolg bei ihren Geschäftsproblemen und täglichen Lösungen.
Wissen Sie, dass Daten das ultimative Ziel jeder Organisation sind und, deshalb, Ich denke, sie sind diejenigen, die regieren? Keine Daten, nichts kann erreicht werden. Aus geschäftlicher Sicht zur Fehlerbehebung für End-to-End-Anwendungen, wir brauchen daten.
Diese Daten müssen sein, um einen Zweck daraus abzuleiten. Weil die Formen der Daten Texte sein können, Bilder, Videos, Infografiken, gifs, etc. Einige Daten sind strukturiert, während die meisten unstrukturiert sind. Die Zusammenstellung, Analyse und Vorhersage sind die notwendigen Schritte, um diese Daten zu berücksichtigen.
jedoch, Was genau ist Data Science und Machine Learning??
Ich werde es einfach definieren. Der gesamte damit verbundene Kontext kann ähnlich sein, wenn Sie woanders suchen. Deswegen, Data Science ist die Wissenschaft, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um die wichtigste und relevanteste Informationsquelle zu erhalten. Und mit einer zuverlässigen Informationsquelle, die mithilfe von maschinellem Lernen Vorhersagen trifft.. Also ich denke du hast diese Definition sehr gut verstanden. Jetzt, Mein Punkt hier ist, dass Sie mit Data Science wertvolle Erkenntnisse einbringen können.
Warum sind Data Science und maschinelles Lernen notwendig??
Die Daten sind schon lange da. In früheren Zeiten, Die Datenanalyse wurde von Statistikern und Analysten durchgeführt. Die Datenanalyse wurde hauptsächlich durchgeführt, um die Zusammenfassung zu erhalten und was die Ursachen waren. Mathematik war auch das zentrale Thema des Interesses, wenn es für diese Arbeit verwendet wurde.
Es war kein umständlicher Prozess, da nur eine begrenzte Datenmenge vorhanden war. Auch geschäftliche Probleme wurden hauptsächlich durch den Einsatz von Softwaretools wie Microsoft Excel gelöst. Dieses Tool wird auch für die Datenanalyse verwendet. Hier, wenn ich geschäftliche Probleme sage, sind speziell in digitaler Form. Als Unternehmen mit der Digitalisierung begannen, Das Internet und Cloud Computing wurden zum Rückgrat seiner Einrichtung. Es gab eine große Datenmenge in Millionen von Bytes, was allgemein als Big Data bekannt ist. Mit dem Aufkommen der sozialen Medien, leistungsstarke Suchmaschinen wie Google und YouTube, Es wurde für diese Unternehmen verpflichtend, mit Ihren Daten sorgfältig umzugehen.
Wie Lösungen für Data Science und maschinelles Lernen?
Data Science verwendet statistische Methoden, Mathematik- und Programmiertechniken, um diese Probleme zu lösen. Programmiertechniken werden häufig verwendet, um zu analysieren, visualisieren und Vorhersagen treffen. Wie du siehst, erledigt die ganze Arbeit eines Statistikers, Programmierer und Mathematiker. Das Studium all dieser wichtigen Bereiche ist der beste Weg, um mit dieser Art von Big Data umzugehen.. Maschinelles Lernen wird integriert, indem Modelle aus verschiedenen Algorithmen erstellt werden.
Dies geschieht für die Modellbildung in der Datenwissenschaft, das hilft bei zukünftigen Vorhersagen. Diese Vorhersagen hängen von den neuen Daten ab, die dem Modell übergeben werden, ohne ihm explizit mitzuteilen, was zu tun ist.. Das Modell versteht es und gibt uns dann das Ergebnis oder die Lösung. Zum Beispiel, Banken verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um zu erkennen, ob eine betrügerische Transaktion vorliegt oder nicht. Oder wenn dieser Kunde seine Kreditkartengebühren nicht bezahlt.
Die Krebsfrüherkennung im Gesundheitswesen nutzt Data Science und maschinelles Lernen, um zu erkennen, ob Patienten anfällig für Krebs sind oder nicht. Es gibt also viele Beispiele um uns herum, in denen Unternehmen dies flächendeckend anwenden.. Online-Lebensmittellieferunternehmen wie zomato oder swiggy empfehlen uns Lebensmittel zur Bestellung basierend auf unseren Bestellungen in der Vergangenheit. Diese Art von maschinellem Lernalgorithmus ist ein Empfehlungssystem. Sie werden auch von YouTube verwendet, Spotify, Amazonas, etc.
Der Data Science-Lebenszyklus.
Es gibt mehrere Schritte, um Geschäftsprobleme mit Data Science zu lösen.
1. Datenerfassung – Dieser Prozess beinhaltet die Erhebung von Daten. Es hängt davon ab, was die Ziele sind oder welches Problem gelöst werden soll. Diesen Weg, Wir neigen dazu, die notwendigen Daten zu sammeln.
2. Datenvorverarbeitung – Diese Phase beinhaltet die Verarbeitung von Daten in einem strukturierten Format, um ihre Verwendung zu erleichtern. Unstrukturierte Daten können für keine Analyse verwendet werden, da sie falsche Geschäftslösungen liefern und sich negativ auf die Verbraucher auswirken können.
3.Explorative Datenanalyse (EDA) – Es ist eine der wichtigsten Phasen, in der alle Datenzusammenfassungen von Statistik und Mathematik gefunden werden. Identifizieren Sie die Zielvariable (Ausgang) und die Prädiktorvariablen (unabhängig). Datenvisualisierung und anschließende Klassifizierung aller notwendigen Daten, die für Vorhersagen verwendet werden. Dabei spielt die Programmierung eine entscheidende Rolle. Ein Datenwissenschaftler verbringt fast 75% Ihrer Zeit dafür, Ihre Daten sehr gut zu verstehen. Was ist mehr, in dieser Phase, Daten werden in Trainings- und Testdaten unterteilt.
4. Bau des Modells – Nach EDA wählen wir die am besten geeigneten Methoden aus, um unser Modell zu bauen. Dies geschieht mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen.. Algorithmusauswahl als Regression, Klassifizierung oder Gruppierung. Da maschinelle Lernalgorithmen von 3 Typen. Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärktes Lernen. Für all diese Typen gibt es verschiedene Sätze von Algorithmen. Ihre Auswahl hängt hauptsächlich von dem Problem ab, das wir zu lösen versuchen.
5. Modellbewertung – Die Modellbewertung wird durchgeführt, um zu sehen, wie effizient unser Modell mit den Testdaten arbeitet. Minimierung von Fehlern und auch Feinabstimmung des Modells.
6. Modusanzeigel: die Implementierung des Modells erfolgt, da es nun in der Lage ist, alle zukünftigen Daten zu berücksichtigen, um Vorhersagen zu treffen.
Notiz: Auch nach der Implementierung sind Neubewertungstechniken erforderlich, um unser Modell auf dem neuesten Stand zu halten.
Wie macht man das alles?
Data-Science-Frameworks und -Tools werden speziell für diesen Prozess verwendet. Einige beliebte Tools wie Jupyter, Planke, Tensorfluss. Programmiersprachen wie Python und R sind wichtig, um diese Aufgaben zu erfüllen. Es reicht aus, eine beliebige Sprache zu kennen und zu lernen. Python und R werden häufig für Data Science verwendet, da es zusätzliche Bibliotheken gibt, die jedes Data Science-Projekt erleichtern. Ich bevorzuge Python, weil es Open Source ist, leicht zu erlernen und wird von der Community auf der ganzen Welt großartig unterstützt. Statistiken, Mathematik und Lineare Algebra sind einige grundlegende Themen, die Sie verstehen sollten, bevor Sie sich an einem Data Science- oder Machine Learning-Projekt beteiligen.
Fazit: Data Science und Machine Learning beherrschen die digitale Welt, denn künstliche Intelligenz ist das nächste große Ding. Auch in diesem Bereich gab es Fortschritte. Deep Learning ist auch Teil der künstlichen Intelligenz und eine Teilmenge des maschinellen Lernens wird immer beliebter. Deep Learning nutzt neuronale Netze ähnlich der Funktionsweise von Neuronen in unserem Gehirn. Verfügt über einen tieferen, mehrschichtigen Ansatz zur Lösung von Geschäftsproblemen. Zum Beispiel, wie autonome Tesla-Autos, sie nutzen auch Deep Learning und Machine Learning.
In der Zukunft, Diese Datenquellen werden weiter ausgebaut und es wird notwendig sein, sie alle zu sammeln. Ein wichtiger Teil oder Informationen, die aus diesen Daten zu gewinnen sind, werden nur dazu führen, dass Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen benötigt werden.
