Introduzione all'apprendimento automatico di data science
I dati sono fondamentalmente informazioni, in particolare fatti o numeri, raccolti per essere esaminati e considerati e utilizzati per aiutare il processo decisionale o informazioni in un formato elettronico che può essere archiviato e utilizzato da un computer. Ora impareremo la definizione di Data Science e Machine Learning.
Data Science (DS) : è un campo molto ampio in cui vengono utilizzate diverse tecniche come metodi statistici, approcci scientifici, processi architettonici, varietà di algoritmi per estrarre informazioni approfondite dai dati disponibili che potrebbero essere dati strutturati o non strutturati.
Machine Learning ( ML ): è un sottoinsieme di Data Science. Nell'apprendimento automatico fondamentalmente con l'aiuto di modelli statistici e diversi algoritmi, le macchine vengono addestrate senza fornire istruzioni esplicite, si basa su schemi creati con i dati. "
Importanza della scienza dei dati
- Viviamo in un'era di tecnologia, in cui ogni persona in un modo o nell'altro utilizza la tecnologia per comfort / efficacia / facilità, ad esempio telefono cellulare / laptop / tablet per la comunicazione, automobili / treni / autobus / aeroplani per il trasporto, servizi come bancario / elettricità e molti altri per facilità di vita.
- In ciascuna di tali occasioni, stiamo creando dati consapevolmente o inconsapevolmente come registri di chiamate / testi / social media - immagini / video / blog fanno tutti parte dei dati, con il trasporto la nostra navigazione verso posizioni diverse tramite GPS / prestazioni del veicolo registrate tramite ECU è anche parte dei dati. Le nostre transazioni nei portafogli bancari e mobili creano un'enorme quantità di dati, anche il consumo di elettricità di qualsiasi area o settore fa parte dei dati.
- E dire che questi dati aumentano esponenzialmente di giorno in giorno o minuto per minuto.
- Ora sorge la domanda: possiamo fare qualcosa con questi dati? Possiamo usare questi dati per fornire alcune informazioni utili? Possiamo aumentare l'efficacia? Possiamo usare questi dati per prevedere i risultati futuri?
- Per rispondere a tutte queste domande, abbiamo un campo chiamato data science.
- La scienza dei dati può essere considerata come un ampio campo che comprende il data mining, l'ingegneria dei dati, la visualizzazione dei dati, i metodi statistici di integrazione dei dati, la programmazione R / python / SQL, l'apprendimento automatico, i big data e altro ancora.
Ora capiamo i concetti importanti della scienza dei dati.
1. Ingegneria dei dati
L'ingegneria dei dati è uno degli aspetti della scienza dei dati che si concentra principalmente sulle applicazioni dei dati, la raccolta e l'analisi dei dati. Tutto il lavoro svolto dai data scientist, come rispondere a diverse domande relative a previsioni o analisi, utilizza un ampio insieme di informazioni.
Ora ciò di cui hanno bisogno sono informazioni giuste e utili, che creano la necessità di raccogliere e convalidare le informazioni disponibili. Tutti questi fanno parte delle attività di ingegneria. Alcune di queste attività sono la ricerca di valori null (dati mancanti), la categorizzazione dei dati (dati categorici), la creazione di strutture di dati (regole di associazione), ecc.
2. Visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati è un approccio grafico per rappresentare i dati. Qui usiamo la libreria integrata di Python per creare elementi visivi per esempio tabelle, grafici di correlazione, grafici a barre, grafici a coppie, ecc. La visualizzazione dei dati gioca un ruolo molto importante nel fornire un modo molto semplice per analizzare i dati, vedere e comprendere tendenze, figura fuori dai valori anomali, ecc.
3. Comprensione statistica
Le statistiche svolgono un ruolo molto importante nel campo della scienza dei dati. La statistica è uno strumento molto potente per eseguire i compiti di Data Science (DS). Le statistiche usano la matematica per fare analisi tecniche delle informazioni disponibili. Con visualizzazioni come una barra o un grafico, possiamo ottenere le informazioni sull'andamento, ma le statistiche ci aiutano a operare sui dati in modo matematico / mirato. Senza la conoscenza dei dati, la visualizzazione scientifica è solo un gioco d'ipotesi.
Discuteremo alcuni importanti metodi statistici che vengono utilizzati dai data scientist su base giornaliera.
- Media: la media è sostanzialmente una media di tutti i dati, calcolata aggiungendo tutti gli elementi dei dati e quindi dividendoli per un numero di elementi. Utilizzato per identificare il valore centrale di tutti gli elementi.
- Mediana: la mediana viene anche utilizzata per trovare il valore centrale degli elementi disponibili, ma qui tutti i dati sono disposti in un ordine e il valore medio esatto viene considerato come mediana.
Se il numero di elementi è dispari, la mediana è ((n + 1) / 2) il termine. Se un numero di elementi è pari, la mediana sarà ((n / 2) + 1) al termine.
- Modalità: La modalità è un parametro statistico che indica il più frequente o il valore che appare il maggior numero di volte viene trattato come modalità.
- Deviazione standard: la deviazione standard indica la quantità di spread presente nei dati o è una misura per definire lo spread dai valori medi o dal valore medio o dal valore atteso.
Nel caso in cui abbiamo una deviazione standard bassa, indica che la maggior parte dei valori dei dati è vicina al valore medio. Se abbiamo una deviazione standard elevata significa che i nostri valori dei dati sono più sparsi dal valore medio.
- Varianza: la varianza è la stessa della deviazione standard con una piccola differenza, è quadrata della deviazione standard. La deviazione standard deriva dalla varianza perché la deviazione standard mostra la diffusione in termini di dati mentre la varianza mostra la diffusione con un quadrato. È facile correlare la diffusione usando la varianza.
- Correlazione: la correlazione è una delle misure statistiche più importanti, indica come sono correlate le variabili nel set di dati. Quando cambiamo un parametro, come influisce sull'altro parametro.
Se abbiamo un valore di correlazione positivo, il che significa che le variabili aumenteranno o diminuiranno in parallelo
Se abbiamo un valore di correlazione negativo, il che significa che le variabili si comporteranno inversamente su un incremento dell'altro diminuiranno e viceversa.
In statistica, abbiamo una distribuzione di probabilità, statistiche bayesiane e test di ipotesi che sono anche strumenti molto importanti per uno scienziato di dati.
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico significa sostanzialmente un modo in cui le macchine possono apprendere e produrre output in base alle funzionalità di input.
Definizione: "L'apprendimento automatico è un campo di studio in cui il computer apprende dai dati disponibili / dati storici senza essere esplicitamente programmato"
Nell'apprendimento automatico, l'attenzione è rivolta all'automazione e al miglioramento del processo di apprendimento dei computer in base alle loro esperienze di dati di input e non programmeremo il codice in modo esplicito per ogni tipo di problema, ad esempio la macchina scoprirà come affrontare il problema. Qui i risultati potrebbero non essere precisi, ma è possibile effettuare una buona previsione.
Comprendiamolo in questo modo:
Tradizionalmente i computer vengono utilizzati per facilitare il processo di calcolo. quindi se abbiamo qualche calcolo aritmetico. Che cosa faremo? Prepareremo un programma per computer che risolverà tale operazione in modo facile e veloce. per esempio, se vogliamo aggiungere due entità, creeremo un pezzo di codice software che prenderà due input e nell'output, mostrerà la somma.
Nell'approccio di apprendimento automatico è diverso invece di alimentare un algoritmo diretto uno speciale algoritmo viene inserito nel codice del software che proverà a riconoscere un modello e sulla base di tali modelli proverà a prevedere il miglior output possibile. Qui non stiamo codificando esplicitamente alcun algoritmo per alcuna operazione specifica, invece, stiamo alimentando i dati a una macchina per apprendere quale sia lo schema e quale potrebbe essere l'output.
Ora perché dobbiamo seguire questo approccio quando possiamo ottenere direttamente i risultati esatti semplicemente codificando l'algoritmo esatto? Gli algoritmi esatti sono complessi e sono limitati. Vediamolo da una prospettiva diversa, questa è un'era in cui abbiamo un'abbondanza di dati e sta esplodendo ogni giorno come abbiamo discusso nella sezione precedente. Qui ci occupiamo dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato.
Al giorno d'oggi l'apprendimento automatico è di grande interesse perché disponiamo di un'abbondanza di dati. Per dare un senso a questi dati, dobbiamo avere alcuni risultati significativi o alcuni schemi significativi, che possono essere analizzati e messi in pratica.
Ma ancora, perché siamo interessati all'apprendimento automatico e a questi dati?
Sappiamo che l'umanità ripete semplicemente la storia come se fossimo le stesse delle nostre generazioni precedenti, e anche i nostri discendenti dovranno affrontare diverse stesse situazioni che stiamo affrontando ora o che abbiamo affrontato. In questa fase, dobbiamo immaginare come reagire per il futuro usando i dati storici.
Quindi ora sappiamo che i dati sono una risorsa molto preziosa.
La sfida è come possiamo utilizzare al meglio questi dati disponibili?
Questo è l'argomento più interessante (come?), In cui daremo un senso ai dati disponibili. Esistono fondamentalmente 3 approcci per l'apprendimento automatico:
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento senza supervisione
- Insegnamento rafforzativo
Questi tre approcci vengono utilizzati per creare un modello di apprendimento automatico come (regressione lineare, regressione logistica, foresta casuale, alberi decisionali, ecc.).
Esiste un'ampia varietà di applicazioni di questi modelli di apprendimento automatico, ad esempio:
- Finanza: rilevazione di frodi
- Marketing / Vendite: personalizza la raccomandazione
- Assistenza sanitaria: identificare la tendenza della malattia.
Conclusione - Apprendimento automatico di data science
- La scienza dei dati è un ampio campo in cui l'apprendimento automatico è un sottoinsieme. In questo, analizziamo i dati storici disponibili con noi e proviamo a prevedere i risultati futuri più probabili.
- Per prevedere dobbiamo pulire i dati, organizzare i dati (ingegneria dei dati). Con i dati in mano, visualizziamo il modello / le tendenze e quindi con la comprensione statistica, deduciamo informazioni approfondite.
- Questi dati verranno inviati a una macchina utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico.
- Questi algoritmi addestrano la macchina e creano un modello di apprendimento automatico.
- Questo modello può quindi essere utilizzato per la previsione.
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Questa è una guida all'apprendimento automatico dei dati. Qui discutiamo dell'importanza della scienza dei dati insieme all'apprendimento automatico. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
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- Lingue per la scienza dei dati
- Tecniche di apprendimento automatico
- Che cos'è l'integrazione dei dati?
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