지속적인 데이터 생성으로 인해 과 데이터 과학 기하 급수적으로 증가했습니다. 이러한 요구는 많은 비 IT 전문가를 데이터 과학 분야로 끌어 들였습니다. 비 프로그래머를위한 데이터 과학 및 기계 학습에 대한이 블로그는 프로그래밍 언어 작업 경험없이 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 경력을 쌓고 자하는 비 IT 전문가를위한 것입니다.
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다음은 주제 목록입니다. 이 블로그에서 다루는 내용 :
데이터 과학 및 기계 학습 소개
데이터 과학 및 기계 학습은 모든 배경의 전문가를 끌어 들였습니다. 이러한 요구의 이유는 현재 우리 주변의 모든 것이 데이터에서 실행되고 있기 때문입니다.
데이터는 비즈니스를 성장시키고 복잡한 실제 문제를 해결하며 위험 분석, 판매 예측 등에 도움이되는 효과적인 모델을 구축하는 데 핵심입니다. 데이터 과학 및 기계 학습은 데이터에서 솔루션과 통찰력을 찾는 데 핵심입니다.
우리가 가기 전에 더 나아가 한 가지를 분명히합시다. 데이터 과학과 기계 학습은 동일하지 않습니다. 사람들은 종종 둘을 혼동하는 경향이 있습니다. 명확하게하기 위해 차이점을 이해하겠습니다.
데이터 과학과 기계 학습
데이터 과학 인공 지능 (AI), 기계 학습 및 딥 러닝을 포함한 광범위한 영역을 포괄하는 포괄적 인 용어입니다.
분석해 보겠습니다.
인공 지능 : 이다 데이터 과학의 하위 집합 기계가 인간과 같은 행동을 시뮬레이션 할 수 있도록합니다.
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기계 학습 : 이다 인공 지능의 하위 분야 이는 기계에게 명시 적으로 프로그래밍하지 않고도 자동으로 학습하고 경험을 통해 향상시킬 수있는 기능을 제공합니다.
딥 러닝 : 딥 러닝 이다 기계 학습의 일부 인공 신경망 (ANN)이라고하는 뇌의 구조와 기능에서 영감을받은 다양한 계산 측정 및 알고리즘을 사용합니다.
따라서 데이터 과학은 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 기계 학습, AI 및 딥 러닝과 같은 다양한 분야의 다양한 기술과 방법을 사용합니다. 여기서 주목할 점은 데이터 과학은 매우 방대한 분야이며 이러한 기술에만 전적으로 의존하지 않는다는 것입니다.
이제 기본 사항을 알았으므로 데이터 과학 및 ML 도구 사용의 이점을 이해해 보겠습니다.
데이터 과학 및 기계 학습 도구를 사용하는 이유는 무엇입니까?
다음은 데이터 과학 도구 사용의 이점을 이해하는 데 도움이되는 이유 목록입니다.
- 데이터 과학 및 기계 학습 도구를 사용하기 위해 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다. 이것은 Python, R 등의 프로그래밍 경험이없는 Non-It 전문가에게 특히 유리합니다.
- 그들은 사용하고 배우기 매우 쉬운 매우 대화식 GUI를 제공합니다.
- 이러한 도구는 전체 데이터 과학 워크 플로를 정의하고 코딩 버그 나 오류에 대해 걱정하지 않고 구현할 수있는 매우 건설적인 방법을 제공합니다.
- 이러한 도구는 코딩이 필요하지 않기 때문에 데이터를 처리하고 강력한 머신 러닝 모델을 구축하는 것이 더 빠르고 쉽습니다.
- 워크 플로우와 관련된 모든 프로세스는 자동화되어 있으며 최소한의 사람의 개입이 필요합니다.
- 많은 데이터 기반 회사가 데이터 과학 도구에 적응해 왔으며 이러한 도구를 처리하고 관리 할 수있는 전문가를 종종 찾습니다.
이제 당신은 데이터 과학 및 머신 러닝 도구 사용의 이점에 대해 프로그래머가 아닌 사람이 사용할 수있는 최고의 도구를 살펴 보겠습니다.
데이터 과학 및 기계 학습 도구
이 섹션에서는 프로그래머가 아닌 사용자를위한 최고의 데이터 과학 및 머신 러닝 도구에 대해 설명합니다. 이 목록은 특별한 순서가 아닙니다.
다음은 데이터 과학 및 기계 목록입니다.아래에서 설명하는 학습 도구 :
RapidMiner
RapidMiner가이 목록에 올랐다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 프로그래밍 기술을 잘 갖추고 있지 않은 초보자뿐만 아니라 경험 많은 데이터 과학자가 선호하는 가장 널리 사용되는 데이터 과학 및 기계 학습 도구 중 하나입니다. RapidMiner는 데이터 처리에서 데이터 모델링 및 배포에 이르기까지 전체 데이터 과학 워크 플로를 관리하는 올인원 도구입니다.
비 기술적 배경 출신이라면 RapidMiner가 최고의 도구 중 하나입니다. 데이터를 덤프하기 만하면되는 강력한 GUI를 제공하며 코딩이 필요하지 않습니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 정확한 출력을 달성하는 예측 모델 및 기계 학습 모델을 구축합니다.
다음은 주요 기능 중 일부입니다.
- 강력한 시각적 프로그래밍 환경을 제공합니다.
- 데이터 마이닝 및 분석을 위해 Hadoop 프레임 워크와 통합 할 수있는 내장 RapidMiner Radoop과 함께 제공됩니다.
- 모든 데이터 형식을 지원하며데이터를 전문적으로 정리하여 최고 수준의 예측 분석을 수행합니다.
- 데이터 모델링과 같은 고급 작업을 자동화하는 프로그래밍 구조를 사용합니다.
DataRobot
DataRobot은 정밀한 예측 모델을 구축하여 광범위한 데이터 분석을 수행하는 자동화 된 기계 학습 플랫폼입니다. 데이터 마이닝 및 기능 추출을위한 최고의 도구 중 하나입니다. 프로그래밍 경험이 적은 전문가는 데이터 분석을위한 가장 간단한 도구 중 하나로 간주되기 때문에 DataRobot을 선택합니다.
RapidMiner와 마찬가지로 DataRobot은 엔드 투 엔드 AI 솔루션을 구축하는 데 사용할 수있는 단일 플랫폼이기도합니다. 실제 비즈니스 사례를 모델링하는 데 사용할 수있는 솔루션을 만드는 데 모범 사례를 사용합니다.
주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 가장 중요한 기능을 자동으로 식별하고 이러한 기능을 중심으로 모델을 구축합니다.
- 다양한 기계 학습 모델에서 데이터를 실행하여 가장 정확한 결과를 제공하는 모델을 확인합니다.
- 구축, 교육,예측 모델 테스트, 텍스트 마이닝, 데이터 스케일링 등을 수행합니다.
- 대규모 데이터 과학 프로젝트를 실행하고 매개 변수 조정 등과 같은 모델 평가 방법을 통합 할 수 있습니다.
BigML
BigML은 분류, 회귀 및 클러스터링 문제에 도움이되는 즉시 사용 가능한 구성을 제공함으로써 기계 학습 및 데이터 과학 모델 개발 프로세스를 용이하게합니다. 광범위한 기계 학습 알고리즘을 통합하고 많은 사람의 개입없이 강력한 모델을 구축하는 데 도움이되므로 의사 결정 개선과 같은 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 이상 탐지, 연관 마이닝 등을 포함하여 감독 및 비지도 학습에 대한 완전한 지원을 포함하는 가장 복잡한 기계 학습 알고리즘을 지원하는 포괄적 인 기계 학습 도구입니다.
- 기존 시스템에 비해 훨씬 짧은 시간 내에 설정할 수있는 간단한 웹 인터페이스와 API를 제공합니다.
- 시각적 상호 작용을 만듭니다.데이터의 특징 간의 상관 관계를 쉽게 찾을 수있는 예측 모델
- Python, Java 등과 같이 가장 많이 사용되는 데이터 과학 언어의 바인딩 및 라이브러리를 통합합니다.
MLBase
MLbase는 대규모 기계 학습 프로젝트를 생성하는 데 사용되는 최고의 플랫폼 중 하나 인 오픈 소스 도구입니다. 높은 수준의 계산이 필요한 복잡한 모델을 호스팅하는 동안 직면 한 문제를 해결합니다.
MLBase는 세 가지 주요 구성 요소를 사용합니다.
자바의 세션은 무엇입니까
- ML Optimizer : 최적화 프로그램의 주요 목적은 Machine Learning 파이프 라인 구성을 자동화하는 것입니다.
- MLI : MLI는 알고리즘을 개발하고 고급 계산을위한 기능 추출을 수행하는 데 초점을 맞춘 API입니다.
- MLlib : 현재 Spark 커뮤니티에서 지원하는 Apache Spark의 고유 한 Machine Learning 라이브러리입니다.
주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 기계 학습 모델 개발을위한 간단한 GUI 제공
- 다양한 학습 알고리즘에 대한 데이터를 학습하고 테스트하여 어떤 모델이 최고의 정확도를 제공하는지 확인합니다.
- 프로그래머가 아닌 사람도 쉽게 확장 가능 도구의 용이성과 단순성으로 인한 데이터 과학 모델
- 기존 시스템보다 훨씬 효과적으로 대규모의 복잡한 프로젝트를 확장 할 수 있습니다.
Google Cloud AutoML
Cloud AutoML은 데이터 과학에 대한 경험이 부족한 전문가가 비즈니스 요구 사항에 맞는 고급 모델을 학습시킬 수있는 머신 러닝 제품 플랫폼입니다. 모든 기존 계산 모델을 능가하는 예측 모델을 구축하는 데 도움이되는 10 년 이상의 학습 된 Google Research 구조를 갖춘 최고의 머신 러닝 플랫폼 중 하나입니다.
주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- ML 분야에서 최소한의 전문 지식을 가진 전문가는 비즈니스 요구 사항에 맞는 높은 수준의 기계 학습 모델을 쉽게 교육하고 구축 할 수 있습니다.
- 데이터 마이닝 및 데이터 저장에 도움이되는 다른 많은 Google Cloud 서비스와의 완전한 통합입니다.
- REST API 생성 출력에 대한 예측을하는 동안
- 동일한 플랫폼을 통해 교육, 테스트, 개선 및 배포 할 수있는 사용자 지정 ML 모델을 생성 할 수있는 간단한 GUI를 제공합니다.
자동 WEKA
Auto-WEKA는 모든 데이터 과학 관련 작업을 수행하기위한 매우 직관적 인 인터페이스를 제공하므로 초보자에게 이상적인 오픈 소스 GUI 기반 도구입니다.
자동화 된 데이터 처리, EDA, 감독 및 비지도 학습 알고리즘을 지원합니다. 이 도구는 데이터 과학 및 기계 학습을 막 시작하는 초보자에게 적합합니다. 도구 사용에 대한 자습서 및 연구 논문을 게시 할만큼 친절했던 개발자 커뮤니티가 있습니다.
다음은 도구의 몇 가지 기능입니다.
- WEKA는 분류, 회귀, 클러스터링, 이상 탐지, 연관 마이닝, 데이터 마이닝 등을위한 방대한 범위의 기계 학습 알고리즘을 제공합니다.
- 데이터 마이닝 작업, 데이터 분석 등을 수행 할 수있는 대화 형 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
- 개발자 허용 가능한 다양한 테스트 케이스 세트에서 모델을 테스트하고 가장 정확한 출력을 제공하는 모델을 제공하는 데 도움이됩니다.
- 또한 기본 명령을 실행하기위한 간단하면서도 직관적 인 CLI (명령 줄 인터페이스)가 함께 제공됩니다.
IBM Watson Studio
우리는 모두 IBM이 AI 기반 세상에 얼마나 기여했는지 알고 있습니다. IBM에서 제공하는 대부분의 서비스와 마찬가지로 IBM Watson Studio는 광범위한 데이터 분석, 기계 학습, 데이터 과학 등에 사용되는 AI 기반 도구입니다.
조직이 데이터 분석 프로세스를 용이하게하고 데이터 처리에서 배포에 이르기까지 종단 간 워크 플로를 처리하도록 지원합니다. 시장에서 데이터 과학 및 기계 학습을 위해 가장 잘 알려진 도구 중 하나입니다.
다음은 IBM Watson Studio의 몇 가지 주요 기능입니다.
- 몇 분 내에 데이터 준비, 탐색 및 모델링을 수행 할 수있는 지원을 제공하며 전체 프로세스가 자동화됩니다.
- Python 3 Notebooks, Jython 스크립팅, SPSS Modeler 및 Data Refinery와 같은 여러 데이터 과학 언어 및 도구 지원
- 코더와 데이터 과학자를 위해R Studio, Scala, Python 등과의 통합.
- 데이터를 탐색하고 강력한 기계 학습 모델을 구축하기위한 끌어서 놓기 기능을 제공하는 SPSS Modeler를 사용합니다.
판
판 시장에서 가장 많이 사용되는 데이터 시각화 도구입니다. 형식이 지정되지 않은 원시 데이터를 처리 가능하고 이해할 수있는 형식으로 나눌 수 있습니다. Tableau를 사용하여 만든 시각화는 예측 변수 간의 종속성을 쉽게 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Tableau는 주로 시각화 목적으로 사용되지만 데이터 분석 및 탐색도 수행 할 수 있습니다.
다음은 Tableau의 몇 가지 기능입니다.
- 여러 데이터 소스에 연결하는 데 사용할 수 있으며 방대한 데이터 세트를 시각화하여 상관 관계와 패턴을 찾을 수 있습니다.
- Tableau Desktop 기능을 사용하면 사용자 지정 보고서 및 대시 보드를 만들어 실시간 업데이트를받을 수 있습니다.
- Tableau는 또한 계산 된 필드를 만들고 테이블을 조인 할 수있는 교차 데이터베이스 조인 기능을 제공하므로 복잡한 데이터 기반 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.문제.
- 드래그 앤 드롭 기능을 사용하여 데이터에서 유용한 통찰력을 도출하고 데이터 분석을 수행하는 직관적 인 도구
Trifacta
Trifacta는 비즈니스 요구 사항을 충족하기위한 엔터프라이즈 데이터 랭 글링 플랫폼입니다. 데이터의 내용과 다양한 분석 탐색에 유용한 방법을 정확히 이해하는 것이 데이터의 가치를 식별하는 열쇠입니다. Trifacta는 데이터 랭 글링, 정리 및 분석을 수행하는 데 가장 적합한 도구로 간주됩니다.
다음은 Trifacta의 몇 가지 기능입니다.
- 데이터의 위치에 관계없이 여러 데이터 소스에 연결
- 데이터를 이해하기위한 대화식 GUI를 제공하여 가장 중요한 데이터를 도출 할뿐만 아니라 불필요하거나 중복 된 변수를 제거합니다.
- 데이터를 평가하고 필요한 데이터 변환을 수행하는 데 도움이되는 시각적 지침, 기계 학습 워크 플로 및 피드백을 제공합니다.
- 지속적으로 모니터링데이터의 불일치를 제거하고 null 값 또는 누락 된 값을 제거하고 출력의 편향을 피하기 위해 데이터 정규화가 수행되도록합니다.
KNIME
KNIME은 즉시 사용 가능한 데이터 과학 및 기계 학습 애플리케이션을 만드는 것을 목표로하는 오픈 소스 데이터 분석 플랫폼입니다. 데이터 과학 애플리케이션 구축에는이 완전 자동화 된 도구로 잘 관리되는 일련의 작업이 포함됩니다. 전체 데이터 과학 방법론을 쉽게 이해할 수 있도록 매우 상호 작용적이고 직관적 인 GUI를 제공합니다.
KNIME의 몇 가지 기능은 다음과 같습니다.
- 코딩없이 종단 간 데이터 과학 워크 플로를 구축하는 데 사용할 수 있으며 모듈을 끌어서 놓기 만하면됩니다.
- R, Python의 스크립팅을 포함하여 다양한 도메인의 도구를 포함하는 지원을 제공하며 Apache Hadoop과 통합 할 수있는 API도 제공합니다.
- CSV, PDF, XLS, JSON과 같은 간단한 텍스트 형식과 이미지, GIF 등의 비정형 데이터 형식을 포함한 다양한 데이터 소싱 형식과 호환됩니다.
- 데이터 랭 글링, 기능 선택, 정규화, 데이터 모델링, 모델 평가를 수행하기위한 완전한 지원을 제공하고 대화 형 시각화를 만들 수도 있습니다.
이제 프로그래머가 아닌 사용자를위한 데이터 과학 및 머신 러닝을위한 최고의 도구를 알게되었으므로 자세한 내용을 알고 싶으 실 것입니다. 다음은 데이터 과학을 시작하는 데 도움이되는 몇 가지 블로그입니다.
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