ด้วยการสร้างข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ความต้องการการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ความต้องการนี้ได้ดึงผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีจำนวนมากเข้าสู่สาขา Data Science บล็อกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์นี้จัดทำขึ้นโดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่กำลังพยายามสร้างอาชีพในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่มีประสบการณ์ในการทำงานกับภาษาการเขียนโปรแกรม
นี่คือรายการหัวข้อที่จะกล่าวถึงในบทความนี้:
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง
- 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:
- ราปิดไมเนอร์
- ดาต้าโรบอต
- บิ๊กเอ็มแอล
- MLBase
- Google Cloud AutoML
- ออโต้-WEKA
- ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ
- ฉาก
- ไตรแฟคต้า
- 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:
- ML Optimizer: วัตถุประสงค์หลักของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคือทำให้การสร้างไปป์ไลน์ Machine Learning เป็นอัตโนมัติ
- MLI: MLI เป็น API ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและดำเนินการแยกคุณลักษณะสำหรับการคำนวณระดับสูง
- 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
13.ความเชื่อผิด ๆ 10 ประการเกี่ยวกับบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
15.นักวิเคราะห์ข้อมูล vs วิศวกรข้อมูล vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
18.ปัญญาประดิษฐ์ กับ การเรียนรู้ของเครื่อง กับ การเรียนรู้เชิงลึก
24.ป่าสุ่มใน R
เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://www.edureka.co เมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม 2019