データの継続的な生成に伴い、 そして データサイエンス 指数関数的に増加しました。この需要により、IT以外の多くの専門家がデータサイエンスの分野に参入しました。非プログラマー向けのデータサイエンスと機械学習に関するこのブログは、プログラミング言語の経験がなくてもデータサイエンスと機械学習のキャリアを築こうとしているIT以外の専門家を対象としています。
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これが予定されているトピックのリストです このブログで取り上げられています：
データサイエンスと機械学習の概要
データサイエンスと機械学習は、あらゆるバックグラウンドから専門家を引き付けてきました。この要求の理由は、現在、私たちの周りのすべてがデータで実行されているという事実です。
データは、ビジネスを成長させ、複雑な現実世界の問題を解決し、リスク分析や売上予測などに役立つ効果的なモデルを構築するための鍵です。データサイエンスと機械学習は、データからソリューションと洞察を見つけるための鍵です。
行く前に さらに、1つのことを明確にしましょう。データサイエンスと機械学習は同じではありません。人々はしばしば2つの間で混乱する傾向があります。物事を明確にするために、違いを理解しましょう。
データサイエンスと機械学習
データサイエンス は、人工知能（AI）、機械学習、ディープラーニングなど、幅広い分野を網羅する包括的な用語です。
分解してみましょう：
人工知能： は データサイエンスのサブセット これにより、機械は人間のような行動をシミュレートできます。
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機械学習： は 人工知能のサブフィールド これにより、マシンは、明示的にプログラムされていなくても、自動的に学習し、経験から改善することができます。
ディープラーニング： ディープラーニング は 機械学習の一部 これは、人工ニューラルネットワーク（ANN）と呼ばれる脳の構造と機能に触発されたさまざまな計算手段とアルゴリズムを使用しています。
したがって、データサイエンスは、データからの洞察の抽出を中心に展開しています。そのために、機械学習、AI、ディープラーニングなど、さまざまな分野のさまざまなテクノロジーと手法を使用しています。 ここで注意すべき点は、データサイエンスは非常に広大な分野であり、これらの技術だけに依存しているわけではないということです。
基本を理解したところで、データサイエンスとMLツールを使用する利点を理解しましょう。
データサイエンスと機械学習ツールを使用する理由
データサイエンスツールを使用するメリットを理解するのに役立つ理由のリストは次のとおりです。
- データサイエンスと機械学習ツールを使用するのにプログラミングスキルは必要ありません。これは、PythonやRなどのプログラミングの経験がない非ITプロフェッショナルにとって特に有利です。
- それらは非常に使いやすく、学ぶのが非常に簡単な非常にインタラクティブなGUIを提供します。
- これらのツールは、コーディングのバグやエラーを心配することなく、データサイエンスワークフロー全体を定義して実装するための非常に建設的な方法を提供します。
- これらのツールではコーディングが不要であるため、データの処理と強力な機械学習モデルの構築がより迅速かつ簡単になります。
- ワークフローに含まれるすべてのプロセスは自動化されており、人間の介入は最小限で済みます。
- 多くのデータ駆動型企業はデータサイエンスツールに適応しており、そのようなツールを処理および管理できる専門家を探すことがよくあります。
今、あなたは知っています データサイエンスツールと機械学習ツールを使用する利点について、プログラマー以外の人が使用できる上位のツールを見てみましょう。
データサイエンスと機械学習ツール
このセクションでは、プログラマー以外のユーザー向けの最高のデータサイエンスツールと機械学習ツールについて説明します。このリストは特定の順序ではないことに注意してください。
これがデータサイエンスと機械のリストです以下で説明する学習ツール：
RapidMiner
RapidMinerがこのリストに加わったのは当然のことです。プログラミングスキルを十分に備えていない初心者だけでなく、経験豊富なデータサイエンティストにも好まれる、最も広く使用されているデータサイエンスおよび機械学習ツールの1つ。 RapidMinerは、データ処理からデータモデリングおよび展開まで、データサイエンスワークフロー全体を処理するオールインワンツールです。
技術的でないバックグラウンドをお持ちの場合、RapidMinerは最適なツールの1つです。データをダンプするだけでよい強力なGUIを提供し、コーディングは必要ありません。複雑なアルゴリズムを使用して正確な出力を実現する予測モデルと機械学習モデルを構築します。
主な機能の一部を次に示します。
- 強力なビジュアルプログラミング環境を提供します。
- データマイニングと分析のためにHadoopフレームワークと統合できるRapidMinerRadoopが組み込まれています。
- それはあらゆるデータ形式をサポートし、データを専門的にクリーニングすることにより、トップクラスの予測分析を実行します
- データモデリングなどの高レベルのタスクを自動化するプログラミング構造を使用します
DataRobot
DataRobotは、広範なデータ分析を実行するための正確な予測モデルを構築する自動化された機械学習プラットフォームです。これは、データマイニングと特徴抽出に最適なツールの1つです。 DataRobotは、データ分析のための最もシンプルなツールの1つと見なされているため、プログラミングの経験が少ない専門家が利用します。
RapidMinerと同様に、DataRobotもエンドツーエンドのAIソリューションを構築するために使用できる単一のプラットフォームです。これは、実際のビジネスケースをモデル化するために使用できるソリューションを作成する際のベストプラクティスを使用しています。
主な機能の一部を次に示します。
- 最も重要な機能を自動的に識別し、これらの機能を中心にモデルを構築します。
- さまざまな機械学習モデルでデータを実行して、どのモデルが最も正確な結果を提供するかを確認します
- 構築、トレーニング、予測モデルのテスト、テキストマイニング、データスケーリングなどの実行。
- 大規模なデータサイエンスプロジェクトを実行し、パラメータ調整などのモデル評価方法を組み込むことができます。
BigML
BigMLは、分類、回帰、およびクラスタリングの問題に役立つ、すぐに利用できる構造を提供することにより、機械学習およびデータサイエンスモデルの開発プロセスを容易にします。さまざまな機械学習アルゴリズムが組み込まれており、人間の介入をあまり必要とせずに強力なモデルを構築できます。これにより、意思決定の改善などの重要なタスクに集中できます。
主な機能の一部を次に示します。
ソートc ++に移動します
- 異常検出、関連マイニングなどを含む、教師あり学習と教師なし学習の完全なサポートを含む、最も複雑な機械学習アルゴリズムをサポートする包括的な機械学習ツール。
- 従来のシステムにかかる時間の何分の1かでセットアップできるシンプルなWebインターフェイスとAPIを提供します。
- 視覚的にインタラクティブなものを作成しますデータ内の特徴間の相関関係を簡単に見つけることができる予測モデル
- Python、Javaなどの最も人気のあるデータサイエンス言語のバインディングとライブラリを組み込んでいます
MLBase
MLbaseは、大規模な機械学習プロジェクトの作成に使用される最高のプラットフォームの1つであるオープンソースツールです。高レベルの計算を必要とする複雑なモデルをホストする際に直面する問題に対処します。
MLBaseは、次の3つの主要コンポーネントを使用します。
- MLオプティマイザー：オプティマイザーの主な目的は、機械学習パイプラインの構築を自動化することです。
- MLI：MLIは、アルゴリズムの開発と高レベルの計算のための特徴抽出の実行に焦点を当てたAPIです。
- MLlib：現在Sparkコミュニティでサポートされているのは、ApacheSpark独自の機械学習ライブラリです。
主な機能の一部を次に示します。
- 機械学習モデルを開発するためのシンプルなGUIを提供します
- さまざまな学習アルゴリズムでデータを学習およびテストして、どのモデルが最高の精度を提供するかを見つけます
- プログラマー以外の人は簡単にスケーリングできます ツールの使いやすさとシンプルさによるデータサイエンスモデル
- 大規模で複雑なプロジェクトを従来のシステムよりもはるかに効果的に拡張できます
Google Cloud AutoML
Cloud AutoMLは、データサイエンスの経験が限られている専門家が、ビジネスニーズに固有のハイエンドモデルをトレーニングできるようにする機械学習製品のプラットフォームです。従来のすべての計算モデルよりも優れた予測モデルの構築を支援する、10年以上のトレーニングを受けたGoogleResearchコンストラクトを備えた最高の機械学習プラットフォームの1つ。
主な機能の一部を次に示します。
- MLの分野で最小限の専門知識を持つ専門家は、ビジネスニーズに固有の高レベルの機械学習モデルを簡単にトレーニングおよび構築できます。
- データマイニングとデータストレージに役立つ他の多くのGoogleCloudサービスとの本格的な統合。
- RESTAPIを生成します 出力についての予測をしながら
- 同じプラットフォームを介してトレーニング、テスト、改善、デプロイできるカスタムMLモデルを作成するためのシンプルなGUIを提供します。
Auto-WEKA
Auto-WEKAはオープンソースのGUIベースのツールであり、データサイエンスに関連するすべてのタスクを実行するための非常に直感的なインターフェイスを提供するため、初心者に最適です。
自動データ処理、EDA、教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムをサポートします。このツールは、データサイエンスと機械学習を始めたばかりの初心者に最適です。ツールの使用に関するチュートリアルや研究論文を公開してくれた開発者のコミュニティがあります。
ツールのいくつかの機能は次のとおりです。
- WEKAは、分類、回帰、クラスタリング、異常検出、関連マイニング、データマイニングなどのための幅広い機械学習アルゴリズムを提供します。
- データマイニングタスク、データ分析などを実行するためのインタラクティブなグラフィカルインターフェイスを提供します。
- 開発者を許可します 可能なテストケースのさまざまなセットでモデルをテストし、最も正確な出力を提供するモデルを提供するのに役立ちます。
- また、基本的なコマンドを実行するためのシンプルで直感的なCLI（コマンドラインインターフェイス）も付属しています。
IBM Watson Studio
IBMがAI主導の世界にどれだけ貢献してきたかは誰もが知っています。 IBMが提供するほとんどのサービスと同様に、IBM Watson Studioは、広範なデータ分析、機械学習、データサイエンスなどに使用されるAIベースのツールです。
これは、組織がデータ分析のプロセスを容易にし、データ処理から展開までのエンドツーエンドのワークフローを処理するのに役立ちます。これは、市場で最も認知されているデータサイエンスと機械学習のツールの1つです。
IBM WatsonStudioの主な機能は次のとおりです。
- 数分以内にデータの準備、調査、モデリングを実行するためのサポートを提供し、プロセス全体が自動化されます。
- Python 3 Notebooks、Jythonスクリプト、SPSS Modeler、DataRefineryなどの複数のデータサイエンス言語とツールをサポートします
- コーダーとデータサイエンティストのために、それは提供しますR Studio、Scala、Pythonなどとの統合。
- データを探索し、強力な機械学習モデルを構築するためのドラッグアンドドロップ機能を提供するSPSSモデラーを使用します。
ボード
ボード は、市場で使用されている最も人気のあるデータ視覚化ツールです。これにより、フォーマットされていない生データを処理可能で理解しやすいフォーマットに分解できます。 Tableauを使用して作成された視覚化は、予測変数間の依存関係を簡単に理解するのに役立ちます。
Tableauは主に視覚化の目的で使用されますが、データ分析や調査も実行できます。
Tableauのいくつかの機能は次のとおりです。
- 複数のデータソースに接続するために使用でき、大量のデータセットを視覚化して相関関係とパターンを見つけることができます。
- Tableau Desktop機能を使用すると、カスタマイズされたレポートとダッシュボードを作成して、リアルタイムの更新を取得できます
- Tableauは、計算フィールドを作成してテーブルを結合できるデータベース間結合機能も提供します。これは、複雑なデータ駆動型の解決に役立ちます。問題。
- ドラッグアンドドロップ機能を使用してデータから有用な洞察を導き出し、データ分析を実行する直感的なツール
トリファクタ
Trifactaは、ビジネスニーズを満たすためのエンタープライズデータラングリングプラットフォームです。データの内容と、それがさまざまな分析調査にどのように役立つかを正確に理解することは、データの価値を特定するための鍵です。 Trifactaは、データのラングリング、クリーニング、および分析を実行するための最良のツールと見なされています。
Trifactaのいくつかの機能は次のとおりです。
- データの場所に関係なく、複数のデータソースに接続します
- データを理解して最も重要なデータを導き出すだけでなく、不要または冗長な変数を削除するためのインタラクティブなGUIを提供します。
- データの評価と必要なデータ変換の実行をガイドする視覚的なガイダンス、機械学習ワークフロー、フィードバックを提供します。
- 継続的に監視データの不整合により、null値または欠落値が削除され、出力の偏りを回避するためにデータの正規化が確実に実行されます。
KNIME
KNIMEは、すぐに使用できるデータサイエンスおよび機械学習アプリケーションの作成を目的としたオープンソースのデータ分析プラットフォームです。データサイエンスアプリケーションの構築には、この完全に自動化されたツールによって適切に管理される一連のタスクが含まれます。非常にインタラクティブで直感的なGUIを提供し、データサイエンスの方法論全体を簡単に理解できるようにします。
KNIMEのいくつかの機能は次のとおりです。
- コーディングなしでエンドツーエンドのデータサイエンスワークフローを構築するために使用できます。モジュールをドラッグアンドドロップするだけです。
- R、Pythonでのスクリプト作成など、さまざまなドメインの組み込みツールをサポートし、ApacheHadoopと統合するためのAPIも提供します。
- CSV、PDF、XLS、JSONなどの単純なテキスト形式や、画像、GIFなどの非構造化データ形式を含むさまざまなデータソース形式と互換性があります。
- データラングリング、特徴選択、正規化、データモデリング、モデル評価を実行するための本格的なサポートを提供し、インタラクティブな視覚化を作成することもできます。
プログラマー以外の人向けのデータサイエンスと機械学習のトップツールがわかったので、もっと知りたいと思っていると思います。データサイエンスを始めるのに役立つブログをいくつか紹介します。
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