Johdatus tietojenkäsittelytieteen koneoppimiseen

Tiedot ovat pohjimmiltaan tietoja, erityisesti tosiseikkoja tai numeroita, jotka on kerätty tutkittavaksi ja tarkasteltaviksi ja joita käytetään päätöksenteon helpottamiseen tai tietoa sähköisessä muodossa, jota tietokone voi tallentaa ja käyttää. Nyt opimme tietotekniikan ja koneoppimisen määritelmän.

Data Science (DS) : Se on erittäin laaja kenttä, jossa eri tekniikoita, kuten tilastollisia menetelmiä, tieteellisiä lähestymistapoja, arkkitehtonisia prosesseja, erilaisia ​​algoritmeja, käytetään oivaltavan tiedon poistamiseen käytettävissä olevista tiedoista, jotka voivat olla joko jäsenneltyjä tai jäsentämättömiä tietoja.

Koneoppiminen ( ML ): Se on tietotekniikan osajoukko. Koneoppimisessa pohjimmiltaan tilastollisten mallien ja erilaisten algoritmien avulla koneita koulutetaan antamatta täsmällisiä ohjeita, se perustuu dataan luotuihin malleihin. "

Tietotieteen merkitys

  • Elämme tekniikan aikakaudella, jolloin jokainen ihminen käyttää tavalla tai toisella tekniikkaa mukavuuden / tehokkuuden / helppouden aikaansaamiseksi, esimerkiksi matkapuhelin / Kannettava tietokone / Tabletit viestintään, autot / junat / bussit / lentokoneet kuljetukseen, palvelut kuten pankki / sähkö ja paljon muuta elämän helpottamiseksi.
  • Jokaisessa tällaisessa tilanteessa luomme tietoja tietoisesti tai tietämättömästi, kuten puhelulokit / tekstit / sosiaalinen media - kaikki kuvat / videot / blogit ovat osa dataa, ja navigoinnin kuljettaminen eri paikkoihin GPS: n avulla / ajoneuvon suorituskyky, joka on tallennettu ECU: n kautta, on myös osa tietoja. Pankkitoimintamme ja matkapuhelimemme luovat valtavan määrän dataa, minkä tahansa alueen tai sektorin sähkönkulutus on myös osa dataa.
  • Ja sanoa, että tämä tieto kasvaa räjähdysmäisesti päivä päivältä tai minuutti minuutilta.
  • Nyt herää kysymys, voimmeko tehdä jotain näiden tietojen kanssa? Voimmeko käyttää näitä tietoja hyödyllisten tietojen saamiseksi? Voimmeko lisätä tehokkuutta? Voimmeko käyttää näitä tietoja ennakoida tulevia tuloksia?
  • Kaikkien tällaisten kysymysten vastaamiseksi meillä on kenttä nimeltä datatiede.
  • Data Science: tä voidaan pitää laajana kentällä, joka käsittää tiedon louhinnan, datan suunnittelun, datan visualisoinnin, datan integroinnin tilastolliset menetelmät, R / python / SQL-ohjelmoinnin, koneoppimisen, isodatan ja paljon muuta.

Ymmärretään nyt tietotekniikan tärkeät käsitteet.

1. Tietojen suunnittelu

Datatekniikka on yksi tietotekniikan näkökulmista, joka keskittyy pääasiassa datan sovelluksiin, tiedonkeruuseen ja tietojen analysointiin. Kaikki työ, jonka tietojen tutkijat tekevät, kuten haluaa vastata useisiin ennusteisiin tai analyyseihin liittyviin kysymyksiin, käyttää suurta määrää tietoa.

He tarvitsevat nyt oikeita ja hyödyllisiä tietoja, mikä luo tarpeen kerätä ja validoida saatavilla olevat tiedot. Nämä kaikki ovat osa suunnittelutehtäviä. Jotkut näistä tehtävistä ovat nolla-arvojen tarkistaminen (puuttuvat tiedot), datan luokittelu (kategorinen data), tietorakenteiden luominen (yhdistymissäännöt) jne.

2. Tietojen visualisointi

Datan visualisointi on graafinen lähestymistapa datan esittämiseksi. Käytämme tässä pythonin sisäänrakennettua kirjastoa visuaalisten elementtien luomiseen, esimerkiksi taulukoita, korrelaatiokaavioita, pylväsdiagrammeja, parikaavioita jne. Datan visualisoinnilla on erittäin tärkeä tehtävä tarjoamalla erittäin helppo tapa analysoida tietoja, nähdä ja ymmärtää suuntauksia, kuva syrjäisimmät jne.

3. Tilastollinen ymmärrys

Tilastoilla on erittäin tärkeä rooli tietojenkäsittelytieteen alalla. Tilastot ovat erittäin tehokas työkalu Data Science (DS) -tehtävien suorittamiseen. Tilastot käyttävät matematiikkaa käytettävissä olevien tietojen tekniseen analyysiin. Kuvien, kuten palkin tai kaavion, avulla saamme trenditiedot, mutta tilastot auttavat meitä käyttämään tietoja matemaattisesti / kohdennetusti. Ilman tietoa, tieteen visualisointi on vain arvaamispeli.

Keskustelemme tärkeistä tilastollisista menetelmistä, joita datatutkijat käyttävät päivittäin.

  • Keskiarvo: Keskiarvo on periaatteessa kaikkien tietojen keskiarvo, joka lasketaan lisäämällä kaikki tietoelementit ja jakamalla se sitten useilla elementeillä. Käytetään kaikkien elementtien keskiarvon tunnistamiseen.
  • Mediaani: Mediaania käytetään myös käytettävissä olevien elementtien keskiarvon löytämiseen, mutta tässä kaikki tiedot on järjestetty järjestykseen ja tarkkaa keskiarvoa pidetään mediaanina.

Jos elementtien lukumäärä on pariton, mediaani on ((n + 1) / 2) kolmas termi. Jos joukko elementtejä on parillisia, mediaani on ((n / 2) + 1) kolmas termi.

  • Tila: Tila on tilastollinen parametri, joka osoittaa yleisimmän tai tilaa, jota esiintyy eniten useita kertoja, käsitellään moodina.
  • Vakiopoikkeama : Vakiopoikkeama ilmaisee, kuinka paljon hajaantumista esiintyy tiedoissa tai se on mittaus, joka määrittää hajonnan keskiarvoista tai keskiarvosta tai odotetusta arvosta.

Jos standardipoikkeama on pieni, se tarkoittaa, että suurin osa data-arvoista on lähellä keskiarvoa. Jos meillä on korkea standardipoikkeama, tietoarvojamme ovat enemmän keskimääräisestä arvosta.

  • Varianssi: varianssi on sama kuin keskihajonta pienellä erolla, se on neliö keskihajontaa. Vakiopoikkeama johdetaan varianssista, koska keskihajonta näyttää hajonnan datan muodossa, kun taas varianssi näyttää hajonnan neliöllä. Levitys on helppo korreloida varianssin avulla.
  • Korrelaatio: Korrelaatio on yksi tärkeimmistä tilastollisista mittareista, se osoittaa kuinka tietojoukon muuttujat liittyvät toisiinsa. Kun muutamme yhtä parametria, miten se vaikuttaa toiseen parametriin.

Jos korrelaatioarvo on positiivinen, muuttujat joko kasvavat tai laskevat samanaikaisesti

Jos meillä on negatiivinen korrelaatioarvo, mikä tarkoittaa, että muuttujat käyttäytyvät käänteisesti yhden toisen askeleen verran, pienenevät ja päinvastoin.

Tilastoissa meillä on todennäköisyysjakauma, Bayesin tilastot ja hypoteesitestaus, jotka ovat myös erittäin tärkeitä työkaluja tietotekijöille.

Koneoppiminen

Koneoppiminen tarkoittaa periaatteessa tapaa, jolla koneet voivat oppia ja tuottaa tuloksia syöttöominaisuuksien perusteella.

Määritelmä: ”Koneoppiminen on opiskeluala, jossa tietokone oppii käytettävissä olevista tiedoista / historiallisista tiedoista ilman, että niitä on nimenomaisesti ohjelmoitu”

Koneoppimisessa painopiste on tietokoneiden oppimisprosessin automatisoinnissa ja parantamisessa heidän syöttötietokokemuksen perusteella, emmekä ohjelmoi koodia nimenomaisesti jokaiselle ongelmatyypille, ts. Kone selvittää, kuinka lähestyä ongelmaa. Tulokset eivät ehkä ole tarkkoja, mutta voidaan antaa hyvä ennuste.
Ymmärretään se tällä tavalla:

Perinteisesti tietokoneita käytetään laskentaprosessin helpottamiseen. joten jos meillä on aritmeettinen laskelma. Mitä teemme? Valmistelemme yhden tietokoneohjelman, joka ratkaisee kyseisen toiminnan helposti ja nopeasti. Esimerkiksi, jos haluamme lisätä kaksi kokonaisuutta, luomme yhden ohjelmistokoodin, joka vie kaksi sisääntuloa ja tulostuksessa osoittaa summauksen.

Koneoppimisessa lähestymistapa on erilainen suoran algoritmin syöttämisen sijaan ohjelmistokoodiin laitetaan erityinen algoritmi, joka yrittää tunnistaa kuvion ja näiden kuvioiden perusteella yrittää ennustaa parhaan mahdollisen tuotoksen. Täällä emme koodaa mitään algoritmeja nimenomaisesti mistään tietystä operaatiosta, vaan syödä tietoja koneelle oppiaksemme, mikä on kuvio ja mikä voisi olla tulosteena.

Miksi meidän on nyt käytettävä tätä lähestymistapaa, kun saamme suoraan tarkat tulokset vain koodaamalla tarkan algoritmin? Tarkat algoritmit ovat monimutkaisia ​​ja rajoitettuja. Katsotaanpa sitä eri näkökulmasta. Tämä on aikakausi, jossa meillä on runsaasti tietoja ja se räjähtää joka päivä, kuten olemme keskustelleet edellisessä osassa. Tässä käsittelemme ohjattua ja valvomatonta oppimista.

Koneoppiminen on nykyään erittäin kiinnostavaa, koska meillä on runsaasti tietoa. Näiden tietojen ymmärtämiseksi meillä on oltava joitain merkityksellisiä tuloksia tai merkityksellisiä malleja, jotka voidaan analysoida ja ottaa tosiasialliseen käyttöön.

Mutta silti, miksi olemme kiinnostuneita koneoppimisesta ja näistä tiedoista?

Tiedämme, että ihmiskunta vain toistaa historian, kuten olemme samat kuin aiemmat sukupolvemme, ja myös jälkeläisemme kohtaavat useita samoja tilanteita, joita nyt kohtaamme tai joita olemme joutuneet kohtaamaan. Tässä vaiheessa meidän on kuviteltava, miten reagoida tulevaisuuteen historiallisten tietojen avulla.
Joten nyt tiedämme, että data on erittäin arvokas voimavara.

Haasteena on, kuinka voimme parhaiten hyödyntää tätä saatavilla olevaa tietoa?

Tämä on mielenkiintoisin aihe (miten?), Jossa aiomme ymmärtää saatavissa olevat tiedot. Koneoppimisessa on periaatteessa 3 lähestymistapaa:

  • Ohjattu oppiminen
  • Ohjaamaton oppiminen
  • Vahvistusoppiminen

Näitä kolmea lähestymistapaa käytetään luomaan koneoppimismalli, kuten (Lineaarinen regressio, logistinen regressio, satunnainen metsä, päätöksentekopuut jne.).

Tätä koneoppimallia voidaan käyttää monenlaisella tavalla, esimerkiksi:

  • Rahoitus: petosten havaitseminen
  • Markkinointi / myynti: räätälöi suositus
  • Terveydenhuolto: tunnista taudin suuntaus.

Johtopäätös - Data Science Machine Learning

  • Data Science on laaja ala, jonka koneoppiminen on osajoukko. Tässä analysoimme kanssamme saatavilla olevia historiallisia tietoja ja yritämme ennustaa todennäköisimpiä tulevia tuloksia.
  • Jotta voidaan ennustaa, että tiedot on puhdistettava, järjestä tiedot (tietojenkäsittely). Tietojen ollessa kädessä visualisoimme kuvion / trendit ja päättelemme tilastollisella ymmärryksellä oivaltavaa tietoa.
  • Nämä tiedot syötetään koneelle koneoppimisalgoritmia käyttämällä.
  • Nämä algoritmit kouluttavat konetta ja luovat yhden koneoppimismallin.
  • Tätä mallia voidaan sitten käyttää ennustamiseen.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas tietotekniikan koneoppimiseen. Tässä keskustellaan tietotekniikan ja koneoppimisen tärkeydestä. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Parhaat tietotekniikan ohjelmat
  2. Tietotekniset taidot
  3. Data Science Kielet
  4. Koneoppimistekniikat
  5. Mikä on tietojen integrointi?
  6. Kuinka pylväskaaviota käytetään Matlabissa (esimerkit)
  7. Päätöspuu koneoppimisessa
  8. Yksinkertaiset tavat päätöksentekopuun luomiseen

Luokka:

Suuri data