ด้วยการสร้างข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ความต้องการการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ความต้องการนี้ได้ดึงผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีจำนวนมากเข้าสู่สาขา Data Science บล็อกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์นี้จัดทำขึ้นโดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่กำลังพยายามสร้างอาชีพในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่มีประสบการณ์ในการทำงานกับภาษาการเขียนโปรแกรม

นี่คือรายการหัวข้อที่จะกล่าวถึงในบทความนี้:

  1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
  2. วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง
  3. เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องได้ดึงดูดผู้เชี่ยวชาญจากทุกภูมิหลัง เหตุผลของความต้องการนี้คือความจริงที่ว่าในปัจจุบันทุกสิ่งรอบตัวเราทำงานบนข้อมูล

ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการขยายธุรกิจ แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อน และสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยง การคาดการณ์ยอดขาย และอื่นๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเป็นกุญแจสำคัญในการค้นหาโซลูชันและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ก่อนที่เราจะไปไกลกว่านี้เรามาทำให้สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนก่อน วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องไม่เหมือนกัน ผู้คนมักจะสับสนระหว่างคนทั้งสอง เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ชัดเจน มาทำความเข้าใจความแตกต่างกัน:

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง

Data Science เป็นคำศัพท์ทั่วไปที่ครอบคลุมขอบเขตที่หลากหลาย รวมถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

มาทำลายมันกัน:

ปัญญาประดิษฐ์: ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถจำลองพฤติกรรมเหมือนมนุษย์ได้

การเรียนรู้ของเครื่อง: การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้โดยอัตโนมัติ และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

การเรียนรู้เชิงลึก: การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้การวัดทางคอมพิวเตอร์และอัลกอริธึมต่างๆ ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม (ANN)

ดังนั้น Data Science จึงเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกออกจากข้อมูล โดยใช้เทคโนโลยีและวิธีการต่างๆ มากมายจากหลากหลายสาขาวิชา เช่น Machine Learning, AI และ Deep Learning ประเด็นที่ควรทราบก็คือ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กว้างใหญ่มากและไม่ได้อาศัยเทคนิคเหล่านี้เพียงอย่างเดียว

เมื่อคุณทราบข้อมูลเบื้องต้นแล้ว เรามาทำความเข้าใจถึงประโยชน์ของการใช้เครื่องมือ Data Science และ ML กันดีกว่า

เหตุใดจึงต้องใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

เหตุผลที่จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงประโยชน์ของการใช้เครื่องมือ Data Science มีดังนี้

  • คุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง นี่เป็นข้อได้เปรียบโดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่มืออาชีพที่ไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมใน Python, R ฯลฯ
  • พวกเขามี GUI แบบโต้ตอบซึ่งใช้งานง่ายและเรียนรู้มาก
  • เครื่องมือเหล่านี้มอบวิธีที่สร้างสรรค์อย่างยิ่งในการกำหนดเวิร์กโฟลว์ Data Science ทั้งหมดและนำไปปฏิบัติโดยไม่ต้องกังวลกับข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ดหรือข้อผิดพลาดใดๆ

  • เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้ไม่ต้องการให้คุณเขียนโค้ด จึงรวดเร็วและง่ายกว่าในการประมวลผลข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning ที่แข็งแกร่ง
  • กระบวนการทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำงานเป็นแบบอัตโนมัติและต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์เพียงเล็กน้อย
  • บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหลายแห่งได้ปรับตัวให้เข้ากับเครื่องมือ Data Science และมักจะมองหาผู้เชี่ยวชาญที่สามารถจัดการและจัดการเครื่องมือดังกล่าวได้

เมื่อคุณทราบถึงข้อดีของการใช้เครื่องมือ Data Science และ Machine Learning แล้ว มาดูเครื่องมือยอดนิยมที่ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถใช้ได้กัน:

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ในส่วนนี้ เราจะพูดถึงเครื่องมือ Data Science และ Machine Learning ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ โปรดทราบว่ารายการนี้ไม่ได้เรียงลำดับเฉพาะเจาะจง

นี่คือรายการเครื่องมือ Data Science และ Machine Learning ที่กล่าวถึงด้านล่าง:

  1. ราปิดไมเนอร์
  2. ดาต้าโรบอต
  3. บิ๊กเอ็มแอล
  4. MLBase
  5. Google Cloud AutoML
  6. ออโต้-WEKA
  7. ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ
  8. ฉาก
  9. ไตรแฟคต้า
  10. ไคม์

ราปิดไมเนอร์

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ RapidMiner อยู่ในรายการนี้ หนึ่งในเครื่องมือ Data Science และ Machine Learning ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ไม่เพียงแต่ผู้เริ่มต้นที่ไม่มีทักษะการเขียนโปรแกรมไม่เก่ง แต่ยังเป็นที่ต้องการของ Data Scientist ที่มีประสบการณ์ด้วย RapidMiner เป็นเครื่องมือครบวงจรที่ดูแลเวิร์กโฟลว์ Data Science ทั้งหมด ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการสร้างแบบจำลองข้อมูลและการปรับใช้

หากคุณมาจากพื้นหลังที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค RapidMiner เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับคุณ มี GUI ที่แข็งแกร่งซึ่งต้องการเพียงการถ่ายโอนข้อมูลเท่านั้น ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด สร้างโมเดลการคาดการณ์และโมเดล Machine Learning ที่ใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

  • มอบสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมด้วยภาพที่ทรงพลัง
  • มาพร้อมกับ RapidMiner Radoop ในตัวที่ช่วยให้คุณสามารถผสานรวมกับเฟรมเวิร์ก Hadoop สำหรับการขุดและวิเคราะห์ข้อมูล
  • รองรับรูปแบบข้อมูลทุกรูปแบบและดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ชั้นยอดด้วยการล้างข้อมูลอย่างเชี่ยวชาญ
  • ใช้โครงสร้างการเขียนโปรแกรมที่ทำให้งานระดับสูงเป็นอัตโนมัติ เช่น การสร้างแบบจำลองข้อมูล

ดาต้าโรบอต

DataRobot เป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติที่สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แม่นยำเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างกว้างขวาง เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการขุดข้อมูลและการดึงคุณสมบัติ มืออาชีพที่มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมน้อยเลือก DataRobot เพราะถือว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ง่ายที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

เช่นเดียวกับ RapidMiner DataRobot ยังเป็นแพลตฟอร์มเดียวที่สามารถใช้เพื่อสร้างโซลูชัน AI แบบครบวงจร ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสร้างโซลูชันที่สามารถใช้จำลองกรณีธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริงได้

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

  • ระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดโดยอัตโนมัติและสร้างแบบจำลองเกี่ยวกับคุณลักษณะเหล่านี้
  • รันข้อมูลบนโมเดล Machine Learning ต่างๆ เพื่อตรวจสอบว่าโมเดลใดให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
  • รวดเร็วมากในการสร้าง ฝึกอบรม และทดสอบแบบจำลองการคาดการณ์ การทำเหมืองข้อความ การปรับขนาดข้อมูล และอื่นๆ
  • สามารถดำเนินโครงการ Data Science ขนาดใหญ่ และรวมวิธีการประเมินแบบจำลอง เช่น การปรับพารามิเตอร์ และอื่นๆ

บิ๊กเอ็มแอล

BigML ช่วยให้กระบวนการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Data Science ง่ายขึ้น โดยจัดเตรียมโครงสร้างที่พร้อมใช้งานซึ่งช่วยในการจำแนกประเภท การถดถอย และปัญหาการจัดกลุ่ม ประกอบด้วยอัลกอริธึม Machine Learning ที่หลากหลาย และช่วยในการสร้างโมเดลที่แข็งแกร่งโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์มากนัก ซึ่งช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่งานที่สำคัญ เช่น การปรับปรุงการตัดสินใจ

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

  • เครื่องมือ Machine Learning ที่ครอบคลุมซึ่งสนับสนุนอัลกอริธึม Machine Learning ที่ซับซ้อนที่สุด ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรองรับการเรียนรู้แบบ Supervised และ Unsupervised อย่างเต็มรูปแบบ รวมถึงการตรวจจับความผิดปกติ การขุดการเชื่อมโยง และอื่นๆ
  • มีเว็บอินเตอร์เฟสและ API ที่เรียบง่ายซึ่งสามารถตั้งค่าได้ในเวลาเพียงเล็กน้อยสำหรับระบบแบบเดิม
  • สร้างแบบจำลองการคาดการณ์แบบโต้ตอบด้วยภาพ ซึ่งทำให้ง่ายต่อการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ ในข้อมูล
  • รวมการเชื่อมโยงและไลบรารีของภาษา Data Science ยอดนิยม เช่น Python, Java เป็นต้น

MLBase

MLbase เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดที่ใช้ในการสร้างโปรเจ็กต์ Machine Learning ขนาดใหญ่ โดยจะแก้ไขปัญหาที่ต้องเผชิญขณะโฮสต์โมเดลที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การคำนวณระดับสูง

MLBase ใช้องค์ประกอบหลักสามประการ:

  1. ML Optimizer: วัตถุประสงค์หลักของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคือทำให้การสร้างไปป์ไลน์ Machine Learning เป็นอัตโนมัติ
  2. MLI: MLI เป็น API ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและดำเนินการแยกคุณลักษณะสำหรับการคำนวณระดับสูง
  3. MLlib: เป็นไลบรารี Machine Learning ของ Apache Spark ที่ได้รับการสนับสนุนจากชุมชน Spark ในปัจจุบัน

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

  • จัดเตรียม GUI อย่างง่ายสำหรับการพัฒนาโมเดล Machine Learning
  • โดยจะเรียนรู้และทดสอบข้อมูลเกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ต่างๆ เพื่อค้นหาว่าโมเดลใดให้ความแม่นยำมากที่สุด
  • ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถปรับขนาดโมเดล Data Science ได้อย่างง่ายดายเนื่องจากความง่ายและความเรียบง่ายของเครื่องมือ
  • สามารถขยายขนาดโครงการขนาดใหญ่และซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบแบบเดิมๆ

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML เป็นแพลตฟอร์มของผลิตภัณฑ์แมชชีนเลิร์นนิงที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ด้าน Data Science อย่างจำกัดสามารถฝึกอบรมโมเดลระดับไฮเอนด์ที่ตรงกับความต้องการทางธุรกิจของตนได้ หนึ่งในแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดซึ่งมีโครงสร้างการวิจัยของ Google ที่ผ่านการฝึกอบรมมายาวนานกว่า 10 ปีเพื่อช่วยคุณสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลการคำนวณแบบดั้งเดิมทั้งหมด

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

  • ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญเพียงเล็กน้อยในสาขา ML สามารถฝึกอบรมและสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องระดับสูงที่ตรงกับความต้องการทางธุรกิจของตนได้อย่างง่ายดาย
  • การบูรณาการอย่างเต็มรูปแบบกับบริการ Google Cloud อื่นๆ มากมายที่ช่วยในการทำเหมืองข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล
  • สร้าง REST API ในขณะที่ทำการคาดการณ์เกี่ยวกับเอาต์พุต
  • มอบ GUI แบบง่ายๆ เพื่อสร้างโมเดล ML แบบกำหนดเองที่สามารถฝึก ทดสอบ ปรับปรุง และปรับใช้ผ่านแพลตฟอร์มเดียวกันได้

ออโต้-WEKA

Auto-WEKA เป็นเครื่องมือที่ใช้ GUI แบบโอเพ่นซอร์สซึ่งเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น เนื่องจากมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ Data Science ทั้งหมด

รองรับการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ EDA อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน Data Science และ Machine Learning มีชุมชนนักพัฒนาที่ใจดีพอที่จะเผยแพร่บทช่วยสอนและงานวิจัยเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือนี้

นี่คือคุณสมบัติบางประการของเครื่องมือ:

  • WEKA มีอัลกอริธึม Machine Learning มากมายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การตรวจจับความผิดปกติ การทำเหมืองข้อมูลแบบเชื่อมโยง การทำเหมืองข้อมูล และอื่นๆ
  • จัดเตรียมอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกแบบโต้ตอบเพื่อดำเนินการขุดข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และอื่นๆ
  • ช่วยให้นักพัฒนาทดสอบโมเดลของตนกับชุดกรณีทดสอบที่เป็นไปได้ที่หลากหลาย และช่วยในการจัดหาโมเดลที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
  • นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับ CLI (Command Line Interface) ที่เรียบง่ายแต่ใช้งานง่ายเพื่อรันคำสั่งพื้นฐาน

ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ

เราทุกคนตระหนักดีว่า IBM มีส่วนสนับสนุนโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากเพียงใด เช่นเดียวกับบริการส่วนใหญ่ที่ IBM มอบให้ IBM Watson Studio เป็นเครื่องมือที่ใช้ AI ซึ่งใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างกว้างขวาง การเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่นๆ

ช่วยให้องค์กรต่างๆ ลดความซับซ้อนของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล และดูแลเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการใช้งาน เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับการยอมรับมากที่สุดสำหรับ Data Science และ Machine Learning ในตลาด

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ IBM Watson Studio:

  • ให้การสนับสนุนในการเตรียมข้อมูล การสำรวจ และการสร้างแบบจำลองภายในเวลาไม่กี่นาที และกระบวนการทั้งหมดจะเป็นไปโดยอัตโนมัติ
  • รองรับภาษาและเครื่องมือ Data Science หลายภาษา เช่น Python 3 Notebooks, Jython Scripting, SPSS Modeler และ Data Refinery
  • สำหรับผู้เขียนโค้ดและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีการผสานรวมกับ R Studio, Scala, Python และอื่นๆ
  • ใช้ SPSS Modeler ที่มีฟังก์ชันการลากและวางสำหรับการสำรวจข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning ที่แข็งแกร่ง

ฉาก

Tableau เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ใช้ในตลาด ช่วยให้คุณสามารถแบ่งข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้จัดรูปแบบเป็นรูปแบบที่ประมวลผลได้และเข้าใจได้ การสร้างภาพข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยใช้ Tableau สามารถช่วยให้คุณเข้าใจการพึ่งพาระหว่างตัวแปรทำนายได้อย่างง่ายดาย

แม้ว่า Tableau ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อจุดประสงค์ในการแสดงภาพ แต่ก็สามารถทำการวิเคราะห์และสำรวจข้อมูลได้เช่นกัน

นี่คือคุณสมบัติบางประการของ Tableau:

  • สามารถใช้เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง และสามารถสร้างภาพชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบ
  • คุณสมบัติ Tableau Desktop ช่วยให้คุณสร้างรายงานและแดชบอร์ดที่กำหนดเองเพื่อรับการอัปเดตแบบเรียลไทม์
  • Tableau ยังมีฟังก์ชันการรวมฐานข้อมูลข้ามที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างเขตข้อมูลจากการคำนวณและรวมตารางได้ ซึ่งช่วยในการแก้ไขปัญหาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ซับซ้อน
  • เครื่องมือที่ใช้งานง่ายซึ่งใช้คุณลักษณะลากและวางเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลและดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล

ไตรแฟคต้า

Trifacta เป็นแพลตฟอร์มการถกเถียงข้อมูลระดับองค์กรเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณ การทำความเข้าใจอย่างชัดเจนว่ามีอะไรอยู่ในข้อมูลของคุณ และจะมีประโยชน์อย่างไรสำหรับการสำรวจเชิงวิเคราะห์ต่างๆ ถือเป็นกุญแจสำคัญในการระบุคุณค่าของข้อมูล Trifacta ถือเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดในการดำเนินการจัดการข้อมูล การล้างข้อมูล และการวิเคราะห์

คุณสมบัติบางประการของ Trifacta มีดังนี้:

  • เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง ไม่ว่าข้อมูลจะอยู่ที่ใด
  • ให้ GUI แบบโต้ตอบสำหรับการทำความเข้าใจข้อมูลไม่เพียงแต่ได้รับข้อมูลที่สำคัญที่สุดเท่านั้น แต่ยังเพื่อลบตัวแปรที่ไม่จำเป็นหรือซ้ำซ้อนอีกด้วย
  • ให้คำแนะนำด้วยภาพ เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อเสนอแนะที่จะแนะนำคุณในการประเมินข้อมูลและดำเนินการแปลงข้อมูลที่จำเป็น
  • ตรวจสอบความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และลบค่า Null หรือค่าที่หายไป และตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ดำเนินการปรับมาตรฐานข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงอคติใดๆ ในเอาต์พุต

ไคม์

KNIME เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สที่มุ่งสร้างแอปพลิเคชัน Data Science และ Machine Learning ที่พร้อมใช้งานได้ทันที การสร้างแอปพลิเคชัน Data Science เกี่ยวข้องกับชุดงานที่ได้รับการจัดการอย่างดีโดยเครื่องมืออัตโนมัติเต็มรูปแบบนี้ มี GUI แบบอินเทอร์แอคทีฟและใช้งานง่ายซึ่งทำให้ง่ายต่อการเข้าใจระเบียบวิธีวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด

นี่คือคุณสมบัติบางประการของ KNIME:

  • สามารถใช้เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ Data Science แบบ end-to-end โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ คุณเพียงแค่ต้องลากและวางโมดูล
  • ให้การสนับสนุนเครื่องมือฝังจากโดเมนที่แตกต่างกัน รวมถึงการเขียนสคริปต์ใน R, Python และยังมี API เพื่อผสานรวมกับ Apache Hadoop
  • เข้ากันได้กับรูปแบบการจัดหาข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงรูปแบบข้อความธรรมดา เช่น CSV, PDF, XLS, JSON และรูปแบบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ, GIF เป็นต้น
  • ให้การสนับสนุนอย่างเต็มรูปแบบสำหรับการดำเนินการขัดแย้งข้อมูล การเลือกคุณสมบัติ การทำให้เป็นมาตรฐาน การสร้างแบบจำลองข้อมูล การประเมินแบบจำลอง และยังช่วยให้คุณสร้างการแสดงภาพแบบโต้ตอบได้

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าเครื่องมือยอดนิยมสำหรับ Data Science และ Machine Learning สำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์แล้ว ฉันแน่ใจว่าคุณคงอยากรู้เพิ่มเติม หากคุณต้องการดูบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในตลาด เช่น Python, DevOps, การแฮ็กอย่างมีจริยธรรม คุณสามารถดูได้ที่ เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Edureka

โปรดอ่านบทความอื่นๆ ในชุดนี้ซึ่งจะอธิบายแง่มุมอื่นๆ ของ Data Science

1.การถดถอยเชิงเส้นใน R

2.คณิตศาสตร์และสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

3.การถดถอยเชิงเส้นใน R

4.บทช่วยสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูล

5.การถดถอยโลจิสติกใน R

6.อัลกอริธึมการจำแนกประเภท

7.ป่าสุ่มใน R

8.แผนผังการตัดสินใจใน R

9.ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

10.ไร้เดียงสาเบย์ใน R

11.สถิติและความน่าจะเป็น

12.จะสร้างแผนผังการตัดสินใจที่สมบูรณ์แบบได้อย่างไร

13.ความเชื่อผิด ๆ 10 ประการเกี่ยวกับบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

14.โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม

15.นักวิเคราะห์ข้อมูล vs วิศวกรข้อมูล vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

16.ประเภทของปัญญาประดิษฐ์

17.R เทียบกับ Python

18.ปัญญาประดิษฐ์ กับ การเรียนรู้ของเครื่อง กับ การเรียนรู้เชิงลึก

19.โครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

20.คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล

21.อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 5 อันดับแรก

22.เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง 10 อันดับแรก

23.สถิติสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

24.ป่าสุ่มใน R

25.อัลกอริธึมการค้นหาแบบกว้างก่อน

26.การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้นใน R

27.ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

28.WebApps แบบโต้ตอบโดยใช้ R Shiny

29.หนังสือ 10 อันดับแรกสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

30.การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

31.10 หนังสือที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

32.การเรียนรู้แบบมีผู้สอน

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://www.edureka.co เมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม 2019