วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์

ด้วยการสร้างข้อมูลอย่างต่อเนื่องจำเป็นต้องมี และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ความต้องการนี้ได้ดึงผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่ไอทีจำนวนมากเข้ามาในสาขา Data Science บล็อกนี้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้ที่ไม่ได้เขียนโปรแกรมจัดทำขึ้นโดยเฉพาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่พยายามประกอบอาชีพในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ต้องมีประสบการณ์ในการทำงานกับภาษาโปรแกรม

หากต้องการรับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องคุณสามารถลงทะเบียนเพื่อใช้งานจริงได้ โดย Edureka พร้อมการสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและการเข้าถึงตลอดชีวิต

นี่คือรายการหัวข้อที่จะเป็น กล่าวถึงในบล็อกนี้:

1. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
2. วิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับการเรียนรู้ของเครื่อง
3. วิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

Data Science และ Machine Learning ได้ดึงดูดผู้เชี่ยวชาญจากทุกภูมิหลัง เหตุผลสำหรับความต้องการนี้คือความจริงที่ว่าในปัจจุบันทุกสิ่งรอบตัวเราทำงานบนข้อมูล

ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการขยายธุรกิจแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อนและสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยงการพยากรณ์ยอดขายและอื่น ๆ Data Science และ Machine Learning เป็นกุญแจสำคัญในการค้นหาโซลูชันและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ก่อนที่เราจะไป ต่อไปเรามาดูสิ่งหนึ่งที่ชัดเจน Data Science และ Machine Learning ไม่เหมือนกัน คนมักจะสับสนระหว่างทั้งสอง เพื่อให้สิ่งต่างๆชัดเจนมาทำความเข้าใจกับความแตกต่าง:

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับการเรียนรู้ของเครื่อง

วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นคำทั่วไปที่ครอบคลุมโดเมนต่างๆมากมายรวมถึง Artificial Intelligence (AI), Machine Learning และ Deep Learning

มาดูรายละเอียดกัน:

ปัญญาประดิษฐ์: คือ ชุดย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถจำลองพฤติกรรมเหมือนมนุษย์ได้

วิธีการแปลงตัวเลขเป็นไบนารีใน python

การเรียนรู้ของเครื่อง: คือ สาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้โดยอัตโนมัติและปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ได้รับการตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจนให้ทำเช่นนั้น

การเรียนรู้เชิงลึก: การเรียนรู้เชิงลึก คือ เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ใช้การวัดและอัลกอริทึมการคำนวณต่างๆที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองที่เรียกว่า Artificial Neural Networks (ANN)

ดังนั้น Data Science จึงหมุนรอบการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ในการดำเนินการดังกล่าวจะใช้เทคโนโลยีและวิธีการที่แตกต่างกันจำนวนมากจากสาขาวิชาต่างๆเช่น Machine Learning, AI และ Deep Learning สิ่งที่ควรทราบก็คือ Data Science เป็นสาขาที่กว้างใหญ่มากและไม่ได้อาศัยเทคนิคเหล่านี้เพียงอย่างเดียว

เมื่อคุณทราบข้อมูลพื้นฐานแล้วมาทำความเข้าใจประโยชน์ของการใช้ Data Science และเครื่องมือ ML

เหตุใดจึงต้องใช้ Data Science และ Machine Learning Tools

รายการเหตุผลที่จะช่วยให้คุณเข้าใจประโยชน์ของการใช้เครื่องมือ Data Science มีดังนี้

• คุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้ Data Science และ Machine Learning Tools นี่เป็นข้อได้เปรียบอย่างยิ่งสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Non-It ที่ไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมใน Python, R และอื่น ๆ
• มี GUI แบบโต้ตอบซึ่งใช้งานและเรียนรู้ได้ง่ายมาก
• เครื่องมือเหล่านี้เป็นวิธีที่สร้างสรรค์มากในการกำหนดเวิร์กโฟลว์ Data Science ทั้งหมดและนำไปใช้โดยไม่ต้องกังวลกับข้อบกพร่องหรือข้อผิดพลาดในการเข้ารหัส

• เนื่องจากความจริงที่ว่าเครื่องมือเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องให้คุณเขียนโค้ดการประมวลผลข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning ที่แข็งแกร่งจึงรวดเร็วและง่ายขึ้น
• กระบวนการทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในเวิร์กโฟลว์เป็นไปโดยอัตโนมัติและต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด
• บริษัท ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหลายแห่งได้ปรับตัวเข้ากับเครื่องมือ Data Science และมักมองหาผู้เชี่ยวชาญที่สามารถจัดการและจัดการเครื่องมือดังกล่าวได้

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่า ข้อดีของการใช้เครื่องมือ Data Science และ Machine Learning มาดูเครื่องมือยอดนิยมที่ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถใช้ได้:

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง

ในส่วนนี้เราจะพูดถึงเครื่องมือ Data Science และ Machine Learning ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่ไม่ใช้โปรแกรมเมอร์ โปรดทราบว่ารายการนี้ไม่ได้เรียงตามลำดับโดยเฉพาะ

นี่คือรายการของ Data Science and Machineเครื่องมือการเรียนรู้ที่กล่าวถึงด้านล่าง:

1. RapidMiner
2. DataRobot
3. BigML
4. MLBase
5. Google Cloud AutoML
6. อัตโนมัติ WEKA
7. IBM Watson Studio
8. คณะกรรมการ
9. Trifacta
10. KNIME

RapidMiner

ไม่แปลกใจเลยที่ RapidMiner มาถึงรายการนี้ หนึ่งในเครื่องมือ Data Science และ Machine Learning ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายไม่เพียง แต่เป็นที่ต้องการของผู้เริ่มต้นที่ไม่มีทักษะในการเขียนโปรแกรม แต่ยังรวมถึง Data Scientists ที่มีประสบการณ์ด้วย RapidMiner เป็นเครื่องมือทั้งหมดในหนึ่งเดียวที่ดูแลเวิร์กโฟลว์ Data Science ทั้งหมดตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการสร้างแบบจำลองและการปรับใช้ข้อมูล

หากคุณมาจากพื้นฐานที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค RapidMiner เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับคุณ มี GUI ที่แข็งแกร่งซึ่งต้องใช้ในการถ่ายโอนข้อมูลเท่านั้นไม่จำเป็นต้องมีการเข้ารหัส สร้างแบบจำลองการคาดการณ์และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• จัดเตรียมสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมภาพที่มีประสิทธิภาพ
• มาพร้อมกับ RapidMiner Radoop ในตัวที่ให้คุณผสานรวมกับ Hadoop framework สำหรับการขุดและวิเคราะห์ข้อมูล
• รองรับรูปแบบข้อมูลใด ๆ และทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ชั้นยอดโดยการล้างข้อมูลอย่างเชี่ยวชาญ
• ใช้โครงสร้างการเขียนโปรแกรมที่ทำให้งานระดับสูงเป็นไปโดยอัตโนมัติเช่นการสร้างแบบจำลองข้อมูล

DataRobot

DataRobot เป็นแพลตฟอร์ม Machine Learning อัตโนมัติที่สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แม่นยำเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างครอบคลุม เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการขุดข้อมูลและการดึงคุณลักษณะ ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมน้อยมักเลือกใช้ DataRobot เพราะถือเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ง่ายที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

เช่นเดียวกับ RapidMiner DataRobot ยังเป็นแพลตฟอร์มเดียวที่สามารถใช้เพื่อสร้างโซลูชัน AI แบบ end to end ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสร้างโซลูชันที่สามารถใช้เพื่อจำลองกรณีธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• ระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดโดยอัตโนมัติและสร้างแบบจำลองสำหรับคุณลักษณะเหล่านี้
• เรียกใช้ข้อมูลบนโมเดล Machine Learning ต่างๆเพื่อตรวจสอบว่าโมเดลใดให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องที่สุด
• รวดเร็วมากในการสร้างการฝึกอบรมและทดสอบแบบจำลองการคาดการณ์การทำเหมืองข้อความการปรับขนาดข้อมูลและอื่น ๆ
• สามารถดำเนินโครงการ Data Science ขนาดใหญ่และรวมวิธีการประเมินแบบจำลองเช่นการปรับพารามิเตอร์และอื่น ๆ

BigML

BigML ช่วยลดขั้นตอนในการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Data Science โดยการจัดเตรียมโครงสร้างที่พร้อมใช้งานซึ่งช่วยในการจำแนกการถดถอยและปัญหาการจัดกลุ่ม ประกอบด้วยอัลกอริทึม Machine Learning ที่หลากหลายและช่วยในการสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์มากนักซึ่งจะช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญเช่นการปรับปรุงการตัดสินใจ

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• เครื่องมือ Machine Learning ที่ครอบคลุมซึ่งรองรับอัลกอริธึม Machine Learning ที่ซับซ้อนที่สุดซึ่งเกี่ยวข้องกับการสนับสนุนอย่างเต็มที่สำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่มีผู้ดูแลรวมถึงการตรวจจับความผิดปกติการเชื่อมโยงการขุดและอื่น ๆ
• มีเว็บอินเตอร์เฟสและ API ที่เรียบง่ายซึ่งสามารถตั้งค่าได้ในเวลาเพียงเสี้ยวเดียวสำหรับระบบแบบเดิม
• สร้างภาพโต้ตอบแบบจำลองการคาดการณ์ที่ทำให้ง่ายต่อการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะต่างๆในข้อมูล
• รวมการเชื่อมโยงและไลบรารีของภาษา Data Science ยอดนิยมเช่น Python, Java เป็นต้น

MLBase

MLbase เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สซึ่งเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดที่ใช้ในการสร้างโครงการ Machine Learning ขนาดใหญ่ จัดการปัญหาที่ต้องเผชิญขณะโฮสต์โมเดลที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การคำนวณระดับสูง

MLBase ใช้องค์ประกอบหลักสามส่วน:

1. ML Optimizer: จุดประสงค์หลักของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคือการสร้างไปป์ไลน์ Machine Learning โดยอัตโนมัติ
2. MLI: MLI เป็น API ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมและดำเนินการแยกคุณลักษณะสำหรับการคำนวณระดับสูง
3. MLlib: เป็นไลบรารี Machine Learning ของ Apache Spark ซึ่งปัจจุบันได้รับการสนับสนุนโดยชุมชน Spark

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• มี GUI ง่ายๆสำหรับการพัฒนาโมเดล Machine Learning
• จะเรียนรู้และทดสอบข้อมูลเกี่ยวกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาว่าแบบจำลองใดให้ความแม่นยำสูงสุด
• ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย แบบจำลอง Data Science เนื่องจากความสะดวกและเรียบง่ายของเครื่องมือ
• สามารถปรับขนาดโครงการที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบเดิม ๆ

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML เป็นแพลตฟอร์มของผลิตภัณฑ์แมชชีนเลิร์นนิงที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ จำกัด ด้าน Data Science สามารถฝึกโมเดลระดับไฮเอนด์ที่เฉพาะเจาะจงกับความต้องการทางธุรกิจของตน หนึ่งในแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดพร้อมด้วยโครงสร้างการวิจัยของ Google ที่ได้รับการฝึกฝนมานานกว่า 10 ปีเพื่อช่วยคุณสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลการคำนวณแบบเดิมทั้งหมด

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญน้อยที่สุดในด้าน ML สามารถฝึกอบรมและสร้างโมเดล Machine Learning ระดับสูงที่เฉพาะเจาะจงกับความต้องการทางธุรกิจของตนได้อย่างง่ายดาย
• การผสานรวมอย่างสมบูรณ์กับบริการอื่น ๆ ของ Google Cloud ที่ช่วยในการขุดข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล
• สร้าง REST API ขณะทำการคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์
• จัดเตรียม GUI ที่เรียบง่ายเพื่อสร้างโมเดล ML ที่กำหนดเองซึ่งสามารถฝึกฝนทดสอบปรับปรุงและปรับใช้ผ่านแพลตฟอร์มเดียวกันได้

อัตโนมัติ WEKA

Auto-WEKA เป็นเครื่องมือที่ใช้ GUI แบบโอเพ่นซอร์สซึ่งเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายมากสำหรับการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ Data Science

สนับสนุนการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ EDA อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน Data Science และ Machine Learning มีชุมชนนักพัฒนาที่ใจดีพอที่จะเผยแพร่บทแนะนำและเอกสารวิจัยเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือนี้

นี่คือคุณสมบัติบางประการของเครื่องมือ:

• WEKA มีอัลกอริธึม Machine Learning ที่หลากหลายสำหรับการจำแนกการถดถอยการจัดกลุ่มการตรวจจับความผิดปกติการเชื่อมโยงการขุดการขุดข้อมูลและอื่น ๆ
• จัดเตรียมอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกเชิงโต้ตอบเพื่อดำเนินการขุดข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลและอื่น ๆ
• อนุญาตให้นักพัฒนา เพื่อทดสอบโมเดลของพวกเขาในชุดทดสอบที่เป็นไปได้หลายชุดและช่วยในการจัดหาโมเดลที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
• นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับ CLI (Command Line Interface) ที่เรียบง่าย แต่ใช้งานง่ายเพื่อเรียกใช้คำสั่งพื้นฐาน

IBM Watson Studio

เราทุกคนทราบดีว่า IBM มีส่วนร่วมกับโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากเพียงใด เช่นเดียวกับบริการส่วนใหญ่ที่จัดหาโดย IBM IBM Watson Studio เป็นเครื่องมือที่ใช้ AI ซึ่งใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม Machine Learning วิทยาศาสตร์ข้อมูลและอื่น ๆ

ช่วยให้องค์กรลดขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลและดูแลเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการปรับใช้ เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับการยอมรับมากที่สุดสำหรับ Data Science และ Machine Learning ในตลาด

คุณลักษณะสำคัญบางประการของ IBM Watson Studio:

• ให้การสนับสนุนในการจัดเตรียมข้อมูลการสำรวจและการสร้างแบบจำลองภายในช่วงเวลาไม่กี่นาทีและกระบวนการทั้งหมดจะเป็นไปโดยอัตโนมัติ
• รองรับภาษาและเครื่องมือ Data Science หลายภาษาเช่น Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler และ Data Refinery
• สำหรับผู้เขียนโค้ดและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะมีให้บูรณาการกับ R Studio, Scala, Python และอื่น ๆ
• ใช้ SPSS Modeler ที่มีฟังก์ชันลากแล้วปล่อยสำหรับการสำรวจข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning ที่แข็งแกร่ง

คณะกรรมการ

คณะกรรมการ เป็นเครื่องมือแสดงข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในตลาด ช่วยให้คุณสามารถแยกย่อยข้อมูลดิบที่ไม่ได้จัดรูปแบบเป็นรูปแบบที่ประมวลผลได้และเข้าใจได้ การแสดงภาพที่สร้างขึ้นโดยใช้ Tableau สามารถช่วยให้คุณเข้าใจการอ้างอิงระหว่างตัวแปรทำนายได้อย่างง่ายดาย

แม้ว่า Tableau จะใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการแสดงภาพเป็นหลัก แต่ก็ยังสามารถทำการวิเคราะห์และสำรวจข้อมูลได้อีกด้วย

นี่คือคุณสมบัติบางประการของ Tableau:

• สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและสามารถแสดงภาพชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบ
• คุณลักษณะ Tableau Desktop ช่วยให้คุณสร้างรายงานและแดชบอร์ดแบบกำหนดเองเพื่อรับการอัปเดตแบบเรียลไทม์
• Tableau ยังมีฟังก์ชันการรวมข้ามฐานข้อมูลที่ช่วยให้คุณสร้างเขตข้อมูลจากการคำนวณและเข้าร่วมตารางซึ่งจะช่วยในการแก้ปัญหาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ซับซ้อนปัญหา.
• เครื่องมือที่ใช้งานง่ายซึ่งใช้คุณสมบัติการลากแล้วปล่อยเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลและทำการวิเคราะห์ข้อมูล

Trifacta

Trifacta เป็นแพลตฟอร์มการโต้เถียงข้อมูลระดับองค์กรเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณ การทำความเข้าใจสิ่งที่อยู่ในข้อมูลของคุณอย่างแท้จริงและจะมีประโยชน์อย่างไรสำหรับการสำรวจเชิงวิเคราะห์ที่แตกต่างกันเป็นกุญแจสำคัญในการระบุคุณค่าของข้อมูล Trifacta ถือเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลการล้างข้อมูลและการวิเคราะห์

นี่คือคุณสมบัติบางประการของ Trifacta:

• เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่งโดยไม่คำนึงว่าข้อมูลอยู่ที่ใด
• จัดเตรียม GUI แบบโต้ตอบเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อไม่เพียง แต่ได้รับข้อมูลที่สำคัญที่สุดเท่านั้น แต่ยังนำตัวแปรที่ไม่จำเป็นหรือซ้ำซ้อนออกไปด้วย
• ให้คำแนะนำด้วยภาพเวิร์กโฟลว์ Machine Learning และข้อเสนอแนะที่จะแนะนำคุณในการประเมินข้อมูลและดำเนินการแปลงข้อมูลที่จำเป็น
• ตรวจสอบอย่างต่อเนื่องความไม่สอดคล้องกันในข้อมูลและลบค่าว่างหรือค่าที่ขาดหายไปและทำให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงอคติใด ๆ ในเอาต์พุต

KNIME

KNIME เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพนซอร์สที่มุ่งสร้างแอปพลิเคชัน Data Science และ Machine Learning แบบนอกกรอบ การสร้างแอปพลิเคชัน Data Science เกี่ยวข้องกับชุดของงานที่ได้รับการจัดการอย่างดีโดยเครื่องมืออัตโนมัตินี้ มี GUI แบบโต้ตอบและใช้งานง่ายซึ่งทำให้ง่ายต่อการเข้าใจวิธีการของ Data Science ทั้งหมด

ฉันจะติดตั้ง php

นี่คือคุณสมบัติบางประการของ KNIME:

• สามารถใช้เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ Data Science แบบ end-to-end โดยไม่ต้องเข้ารหัสใด ๆ คุณเพียงแค่ลากและวางโมดูล
• ให้การสนับสนุนเครื่องมือฝังตัวจากโดเมนต่างๆรวมถึงการเขียนสคริปต์ใน R, Python และยังมี API เพื่อรวมเข้ากับ Apache Hadoop
• เข้ากันได้กับรูปแบบการจัดหาข้อมูลที่หลากหลายรวมถึงรูปแบบข้อความธรรมดาเช่น CSV, PDF, XLS, JSON และรูปแบบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างรวมถึงรูปภาพ GIF เป็นต้น
• ให้การสนับสนุนเต็มรูปแบบสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลการเลือกคุณสมบัติการทำให้เป็นมาตรฐานการสร้างแบบจำลองข้อมูลการประเมินแบบจำลองและยังช่วยให้คุณสามารถสร้างภาพเชิงโต้ตอบได้

เมื่อคุณรู้จักเครื่องมือชั้นนำสำหรับ Data Science และ Machine Learning สำหรับผู้ที่ไม่ได้ใช้โปรแกรมเมอร์แล้วฉันแน่ใจว่าคุณอยากเรียนรู้เพิ่มเติม ต่อไปนี้เป็นบล็อกบางส่วนที่จะช่วยคุณในการเริ่มต้นใช้งาน Data Science:

หากคุณต้องการลงทะเบียนสำหรับหลักสูตรที่สมบูรณ์เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง Edureka มีการดูแลเป็นพิเศษ ที่จะทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแลและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง