Introduktion till datavetenskapsmaskininlärning

Data är i princip information, särskilt fakta eller siffror, som samlas in för att granskas och övervägas och användas för att hjälpa till att fatta beslut eller information i en elektronisk form som kan lagras och användas av en dator. Nu kommer vi att lära oss definitionen av datavetenskap och maskininlärning.

Data Science (DS) : Det är ett mycket brett fält där olika tekniker som statistiska metoder, vetenskapliga tillvägagångssätt, arkitektoniska processer, olika algoritmer används för att extrahera insiktsfull information från tillgänglig data som kan vara antingen strukturerad data eller ostrukturerad data.

Machine Learning ( ML ): Det är en delmängd av Data Science. I maskininlärning i princip med hjälp av statistiska modeller och olika algoritmer tränas maskiner utan att ge uttryckliga instruktioner, det förlitar sig på mönster skapade med data. ”

Betydelsen av datavetenskap

  • Vi lever i en teknikålder, där varje person på något sätt använder teknik för komfort / effektivitet / lätthet, till exempel mobiltelefon / bärbara datorer / surfplattor för kommunikation, bilar / tåg / bussar / flygplan för transport, tjänster som bank / el och många fler för att underlätta livet.
  • Vid varje sådant tillfälle skapar vi information medvetet eller omedvetet som samtalsloggar / texter / sociala medier - bilder / videor / bloggar är alla en del av data, med transport av vår navigering till olika platser med GPS / prestanda för fordon inspelat via ECU är också del av data. Våra transaktioner i bank- och mobilplånböcker skapar en enorm mängd data, elförbrukning inom alla områden eller sektorer är också en del av data.
  • Och att säga denna information ökar exponentiellt dag för dag eller minut för minut.
  • Nu uppstår frågan är, kan vi göra något med dessa uppgifter? Kan vi använda dessa data för att ge några användbara insikter? Kan vi öka effektiviteten? Kan vi använda dessa data för att förutsäga framtida resultat?
  • För att besvara alla sådana frågor har vi ett område som heter datavetenskap.
  • Datavetenskap kan betraktas som ett brett fält som innefattar data mining, datateknik, datavisualisering, statistikmetoder för dataintegration, R / python / SQL-programmering, maskininlärning, Big data och mer.

Låt oss nu förstå de viktiga begreppen datavetenskap.

1. Datateknik

Datateknik är en av aspekterna av datavetenskap som huvudsakligen fokuserar på applikationer av data, datainsamling och dataanalys. Allt arbete som dataforskare gör, gillar att besvara flera frågor relaterade till förutsägelser eller analyser använder en stor uppsättning information.

Vad de behöver är rätt och användbar information, vilket skapar ett behov av att samla in och validera tillgänglig information. Dessa är alla en del av tekniska uppgifter. Vissa av dessa uppgifter kontrollerar om nollvärden (saknas data), kategoriserar data (kategoriska data), skapar datastrukturer (associeringsregler), etc.

2. Datavisualisering

Datavisualisering är en grafisk metod för att representera data. Här använder vi pythons inbyggda bibliotek för att skapa visuella element till exempel tabeller, korrelationsdiagram, stapeldiagram, pardiagram, etc. datavisualisering spelar en mycket viktig roll för att tillhandahålla ett mycket enkelt sätt att analysera data, se och förstå trender, figur ut outliers, etc.

3. Statistisk förståelse

Statistik spelar en mycket viktig roll inom datavetenskapen. Statistik är ett mycket kraftfullt verktyg för att utföra uppgifterna för Data Science (DS). Statistik använder matematik för att göra teknisk analys av tillgänglig information. Med visualiseringar som en stapel eller ett diagram kan vi få trendinformationen, men statistik hjälper oss att arbeta med data på ett matematiskt sätt / riktat sätt. Utan kunskap om data är vetenskaplig visualisering bara ett gissningsspel.

Vi kommer att diskutera några viktiga statistiska metoder som används av datavetare dagligen.

  • Medel: Medel är i princip ett genomsnitt av alla data, beräknat genom att lägga till alla dataelement och sedan dela dem med ett antal element. Används för att identifiera mittvärdet för alla element.
  • Median: Median används också för att hitta mittvärdet för tillgängliga element men här är alla data ordnade i en ordning och det exakta medelvärdet betraktas som en median.

Om antalet element är udda, är median ((n + 1) / 2): e termen. Om ett antal element är jämnt kommer median att vara ((n / 2) + 1): e termen.

  • Läge: Läge är en statistisk parameter som påpekar det vanligaste eller värdet som visas mest antal gånger behandlas som läget.
  • Standardavvikelse: Standardavvikelse anger hur mycket spridning som finns i data, eller det är en mätning för att definiera spridning från medelvärden eller medelvärdet eller förväntat värde.

Om vi ​​har en låg standardavvikelse indikerar det att de flesta av datavärdena ligger nära medelvärdet. Om vi ​​har en hög standardavvikelse betyder våra datavärden mer spridda från medelvärdet.

  • Varians: variansen är densamma som standardavvikelse med en liten skillnad, det är kvadrat av standardavvikelsen. Standardavvikelse härrör från varians eftersom standardavvikelsen visar spridning i termer av data medan variansen visar spridningen med en kvadrat. Det är lätt att korrelera spridningen med varians.
  • Korrelation: Korrelation är en av de viktigaste statistiska måtten, den indikerar hur variabler i datauppsättningen är relaterade. När vi ändrar en parameter hur den påverkar den andra parametern.

Om vi ​​har ett positivt korrelationsvärde vilket betyder att variablerna antingen kommer att öka eller minska parallellt

Om vi ​​har ett negativt korrelationsvärde vilket innebär att variablerna kommer att bete sig omvänt på en ökning av varandra kommer att minska och motsatt.

I statistik har vi en sannolikhetsfördelning, Bayesiansk statistik och hypotestning som också är mycket viktiga verktyg för en datavetare.

Maskininlärning

Machine Learning innebär i princip ett sätt på vilket maskiner kan lära sig och producera output baserat på inmatningsfunktioner.

Definition: "Maskininlärning är ett studieområde där dator lär sig av tillgängliga data / historiska data utan att uttryckligen programmeras"

I maskininlärning är fokuset på att automatisera och förbättra inlärningsprocessen för datorer baserat på deras inmatningsdataupplevelser, och vi kommer inte att programmera koden uttryckligen för varje typ av problem, dvs maskinen kommer att räkna ut hur man ska komma till problemet. Här är resultaten kanske inte korrekta, men en bra förutsägelse kan göras.
Låt oss förstå det på detta sätt:

Traditionellt används datorer för att underlätta beräkningen. så om vi har någon aritmetisk beräkning. Vad ska vi göra? Vi kommer att förbereda ett datorprogram som löser åtgärden på ett enkelt och snabbt sätt. till exempel, om vi vill lägga till två enheter, kommer vi att skapa en bit programkod som tar två ingångar och i utgången kommer den att visa summering.

I maskininlärning är tillvägagångssätt annorlunda istället för att mata en direkt algoritm, en speciell algoritm läggs in i mjukvarukod som kommer att försöka känna igen ett mönster och baserat på dessa mönster kommer att försöka förutsäga bästa möjliga utgång. Här kodar vi inte någon algoritm uttryckligen för någon specifik operation, istället matar vi data till en maskin för att lära oss vad som är mönstret och vad som kan vara resultatet.

Varför måste vi gå till denna strategi när vi direkt kan få exakta resultat bara genom att koda den exakta algoritmen? De exakta algoritmerna är komplexa och är begränsade. Låt oss se det från ett annat perspektiv, detta är en era där vi har ett överflöd av data och det exploderar varje dag som vi har diskuterat i föregående avsnitt. Här handlar vi om Supervised och Unsupervised learning.

Maskininlärning är av akut intresse för närvarande eftersom vi har ett stort antal data. För att känna till dessa uppgifter måste vi ha några meningsfulla resultat eller några meningsfulla mönster, som kan analyseras och tas i bruk.

Men ändå, varför är vi intresserade av maskininlärning och denna information?

Vi vet att mänskligheten bara ersätter historien som vi är desamma som våra tidigare generationer var, och våra ättlingar kommer också att möta flera samma situationer som vi nu står inför eller har mött. I detta skede måste vi föreställa oss hur vi ska reagera för framtiden med hjälp av historiska data.
Så nu vet vi att data är en mycket värdefull tillgång.

Utmaningen är hur bäst kan vi använda dessa tillgängliga data?

Detta är det mest intressanta ämnet (Hur?), Där vi ska förstå vad som finns tillgängligt. Det finns i princip tre metoder för maskininlärning:

  • Övervakad inlärning
  • Oövervakat lärande
  • Förstärkningslärande

Dessa tre metoder används för att skapa en maskininlärningsmodell som (Linjär regression, logistisk regression, slumpmässig skog, beslutsträd osv.).

Det finns en mängd olika tillämpningar av dessa maskininlärningsmodeller, till exempel:

  • Ekonomi: bedrägeri
  • Marknadsföring / försäljning: anpassa rekommendationen
  • Sjukvård: identifiera utvecklingen av sjukdomen.

Slutsats - Data Science Machine Learning

  • Data Science är ett brett fält där maskininlärning är en delmängd. I detta analyserar vi de historiska data som finns tillgängliga hos oss och vi försöker förutsäga sannolikt framtida resultat.
  • För att förutsäga att vi måste rengöra uppgifterna, ordna uppgifterna (datateknik). Med data i handen visualiserar vi mönstret / trenderna och sedan med statistisk förståelse drar vi med oss ​​insiktsfull information.
  • Dessa data matas till en maskin med en maskininlärningsalgoritm.
  • Dessa algoritmer tränar maskinen och skapar en maskininlärningsmodell.
  • Denna modell kan sedan användas för att förutsäga.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till datavetenskapsmaskininlärning. Här diskuterar vi vikten av datavetenskap tillsammans med maskininlärning. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Bästa datavetenskapsprogram
  2. Datavetenskapliga färdigheter
  3. Datavetenskapsspråk
  4. Maskininlärningstekniker
  5. Vad är dataintegration?
  6. Hur stapeldiagrammet används i Matlab (exempel)
  7. Beslutsträd i maskinlärande
  8. Enkla sätt att skapa beslutsträd

Kategori:

Big Data