Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati.
introduzione
Creato con un clic. Questi dati sono preziosi per qualsiasi organizzazione e azienda. Nell'era digitale, Siamo sempre connessi a Internet. E questo porta a una grande quantità di dati. Questi dati portano alle aziende il successo per i loro problemi di business e le soluzioni quotidiane.
Sai che i dati sono l'obiettivo finale di ogni organizzazione e, perciò, Penso che siano loro a governare? Nessun dato, Nulla può essere ottenuto. Dal punto di vista del business al risoluzioneIl "risoluzione" si riferisce alla capacità di prendere decisioni ferme e raggiungere gli obiettivi prefissati. In contesti personali e professionali, Implica la definizione di obiettivi chiari e lo sviluppo di un piano d'azione per raggiungerli. La risoluzione è fondamentale per la crescita personale e il successo in vari ambiti della vita, In quanto ti permette di superare gli ostacoli e mantenere la concentrazione su ciò che conta davvero.... di problemi per applicazioni end-to-end, Abbiamo bisogno di dati.
Questi dati devono essere per ricavarne uno scopo. Perché le forme dei dati possono essere testo, immagini, video, Infografica, gif, eccetera. Alcuni dati sono strutturati, mentre la maggior parte non è strutturata. La compilazione, L'analisi e la previsione sono i passaggi necessari da considerare con questi dati.
però, Cosa sono esattamente la scienza dei dati e l'apprendimento automatico??
Te lo definisco in modo semplice. Tutto il contesto relativo a questo può essere simile se si cerca altrove. Perciò, La scienza dei dati è la scienza che consiste nell'ottenere informazioni dai dati al fine di ottenere la fonte di informazioni più importante e pertinente. E con una fonte affidabile di informazioni che effettua previsioni attraverso l'uso dell'apprendimento automatico. Quindi immagino che tu abbia capito molto bene questa definizione. Ora, Il mio punto qui è che con la scienza dei dati puoi portare preziose intuizioni.
Perché la scienza dei dati e l'apprendimento automatico sono necessari?
I dati sono lì da molto tempo. In tempi passati, I dati sono stati analizzati da statistici e analisti. L'analisi dei dati è stata fatta principalmente per ottenere il riepilogo e quali fossero le cause. Anche la matematica è stata l'argomento centrale di interesse quando è stata utilizzata per questo lavoro.
Non era un processo macchinoso perché c'era una quantità limitata di dati. Anche i problemi aziendali sono stati risolti principalmente attraverso l'uso di strumenti software come Microsoft Excel. Questo strumento viene utilizzato anche per l'analisi dei dati. Qui, Quando dico problemi aziendali, sono specificamente in formato digitale. UN misuraIl "misura" È un concetto fondamentale in diverse discipline, che si riferisce al processo di quantificazione delle caratteristiche o delle grandezze degli oggetti, fenomeni o situazioni. In matematica, Utilizzato per determinare le lunghezze, Aree e volumi, mentre nelle scienze sociali può riferirsi alla valutazione di variabili qualitative e quantitative. L'accuratezza della misurazione è fondamentale per ottenere risultati affidabili e validi in qualsiasi ricerca o applicazione pratica.... che le aziende hanno iniziato a digitalizzarsi, Internet e il cloud computing sono diventati la spina dorsale del suo establishment. C'era una grande quantità di dati generati in milioni di byte, Quelli che vengono generalmente definiti big data. Con l'avvento dei social media, potenti motori di ricerca come Google e YouTube, È diventato obbligatorio per queste aziende gestire i propri dati con attenzione.
Come soluzioni di Data Science e Machine Learning?
La scienza dei dati utilizza metodi statistici, Matematica e tecniche di programmazione per risolvere questi problemi. Le tecniche di programmazione sono ampiamente utilizzate per analizzare, Visualizza e fai previsioni. Come vedi, fa tutto il lavoro di uno statistico, programmatore e matematico. Studiare tutte queste importanti aree è il modo migliore per gestire questo tipo di big data. L'apprendimento automatico è integrato creando modelli da vari algoritmi.
Questa operazione viene eseguita per la creazione di modelli nella scienza dei dati, che aiuta le previsioni future. Queste previsioni si basano su nuovi dati forniti al modello senza indicargli esplicitamente cosa fare. Il modello lo capisce e poi ci dà il risultato o la soluzione. Ad esempio, Le banche utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per rilevare se c'è un transazioneIl "transazione" si riferisce al processo mediante il quale avviene uno scambio di merci, servizi o denaro tra due o più parti. Questo concetto è fondamentale in campo economico e giuridico, poiché implica l'accordo reciproco e la considerazione di termini specifici. Le transazioni possono essere formali, come contratti, o informale, e sono essenziali per il funzionamento dei mercati e delle imprese.... fraudolento o meno. O se questo cliente non paga le rate della carta di credito.
Lo screening del cancro nel settore sanitario utilizza la scienza dei dati e l'apprendimento automatico per rilevare se i pazienti sono inclini o meno al cancro. Quindi ci sono molti esempi intorno a noi in cui le aziende lo stanno utilizzando in modo diffuso. Le società di consegna di cibo online come zomato o swiggy consigliano cibo da ordinare in base a ciò che abbiamo ordinato in passato. Questo tipo di algoritmo di apprendimento automatico è un sistema di raccomandazione. Sono utilizzati anche da YouTube, Spotify, Amazon, eccetera.
Il ciclo di vita della scienza dei dati.
Ci sono diversi passaggi coinvolti nella risoluzione dei problemi aziendali con la scienza dei dati.
1. Acquisizione dei dati – Questo processo comporta la raccolta di dati. Dipende da quali sono gli obiettivi o da quale problema si vuole risolvere. In questo modo, Tendiamo a raccogliere i dati necessari.
2. Pretrattamento dei dati – Questa fase prevede l'elaborazione dei dati in un formato strutturato per facilitarne l'uso. I dati non strutturati non possono essere utilizzati per alcuna analisi perché forniranno soluzioni aziendali errate e possono avere un impatto negativo sui consumatori.
3.Analisi esplorativa dei dati (EDA) – È una delle fasi più importanti in cui si trovano tutti i riassunti dei dati per statistica e matematica. Identificare il variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi.... obbiettivo (Uscita) e le variabili predittive (indipendente). Visualizzazione dei dati e quindi ordinamento di tutti i dati necessari da utilizzare per le previsioni. La programmazione gioca un ruolo fondamentale in questo. Un data scientist spende quasi 75% Dedica il tuo tempo a questo per comprendere molto bene i tuoi dati. Cosa c'è di più, in questa fase, I dati sono suddivisi in dati provenienti da addestramentoLa formazione è un processo sistematico volto a migliorare le competenze, conoscenze o abilità fisiche. Viene applicato in vari ambiti, come lo sport, Formazione e sviluppo professionale. Un programma di allenamento efficace include la pianificazione degli obiettivi, Pratica regolare e valutazione dei progressi. L'adattamento alle esigenze individuali e la motivazione sono fattori chiave per ottenere risultati di successo e sostenibili in qualsiasi disciplina.... e processo.
4. Costruzione del modello – Dopo l'EDA selezioniamo i metodi più adatti per costruire il nostro modello. Questo viene fatto con l'uso di algoritmi di apprendimento automatico. Selezione degli algoritmi come regressione, Classificazione o raggruppamento. Poiché gli algoritmi di apprendimento automatico sono di 3 tipi. Apprendimento supervisionatoL'apprendimento supervisionato è un approccio di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato utilizzando un set di dati etichettati. Ogni input nel set di dati è associato a un output noto, consentendo al modello di imparare a prevedere i risultati per nuovi input. Questo metodo è ampiamente utilizzato in applicazioni come la classificazione delle immagini, Riconoscimento vocale e previsione delle tendenze, sottolineandone l'importanza in..., Apprendimento non supervisionatoL'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che consente ai modelli di identificare modelli e strutture nei dati senza etichette predefinite. Attraverso algoritmi come k-means e analisi delle componenti principali, Questo approccio viene utilizzato in una varietà di applicazioni, come la segmentazione dei clienti, Rilevamento delle anomalie e compressione dei dati. La sua capacità di rivelare informazioni nascoste lo rende uno strumento prezioso... e Apprendimento per Rinforzo. Esistono diversi set di algoritmi per tutti questi tipi. La loro selezione dipende principalmente dal problema che stiamo cercando di risolvere.
5. Evaluación del modelo – La valutazione del modello viene eseguita per vedere l'efficienza delle prestazioni del modello sui dati di test. Minimizzazione degli errori e messa a punto del modello.
6. Distribuzione della modalitàio: L'implementazione del modello viene effettuata poiché ora è in grado di occuparsi di tutti i dati futuri per fare previsioni.
Nota: Ci sono tecniche di rivalutazione coinvolte anche dopo l'implementazione per mantenere aggiornato il nostro modello.
Come si fa tutto questo?
I framework e gli strumenti di data science vengono utilizzati specificamente per questo processo. Alcuni strumenti popolari come jupyter, Tableau, tensoreI tensori sono strutture matematiche che generalizzano concetti come scalari e vettori. Sono utilizzati in varie discipline, compresa la fisica, Ingegneria e Machine Learning, per rappresentare dati multidimensionali. Un tensore può essere visualizzato come una matrice multidimensionale, che consente di modellare relazioni complesse tra variabili diverse. La loro versatilità e capacità di gestire grandi volumi di informazioni li rendono strumenti fondamentali nell'analisi e nell'elaborazione dei dati.... fluire. I linguaggi di programmazione come Python e R sono importanti per l'esecuzione di queste attività. Conoscere e imparare qualsiasi lingua è sufficiente. Python e R sono ampiamente utilizzati per la scienza dei dati perché ci sono librerie aggiuntive che facilitano qualsiasi progetto di scienza dei dati. Preferisco Python perché è open source, Facile da imparare e ha un grande supporto da parte della comunità di tutto il mondo. Le statistiche, La matematica e l'algebra lineare sono alcune materie di base che devi comprendere prima di essere coinvolto in qualsiasi progetto di scienza dei dati o apprendimento automatico.
conclusione: La scienza dei dati e l'apprendimento automatico dominano il mondo digitale perché l'intelligenza artificiale è la prossima grande novità. Ci sono stati progressi anche in questo campo. Il apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute... Fa anche parte dell'intelligenza artificiale e un sottoinsieme dell'apprendimento automatico sta diventando sempre più popolare. Il deep learning fa uso di reti neurali in modo simile a come funzionano i neuroni nel nostro cervello. Ha un approccio più profondo e stratificato alla risoluzione dei problemi aziendali. Ad esempio, come le auto a guida autonoma di Tesla, Utilizzano anche il deep learning e l'apprendimento automatico.
Nel futuro, Queste fonti di dati continueranno ad espandersi e dovranno essere raccolte tutte. Una parte importante o un'informazione da ottenere da questi dati comporterà solo la necessità di data scientist e ingegneri di apprendimento automatico.
