علم البيانات وتعلم الآلة لغير المبرمجين



هذه المدونة الخاصة بعلوم البيانات والتعلم الآلي لغير المبرمجين مخصصة لغير المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات الذين يبنون حياة مهنية في علوم البيانات وتعلم الآلة.

مع التوليد المستمر للبيانات ، فإن الحاجة إلى و علم البيانات زاد أضعافا مضاعفة. جذب هذا الطلب الكثير من غير المتخصصين في مجال تكنولوجيا المعلومات إلى مجال علوم البيانات. هذه المدونة الخاصة بعلوم البيانات والتعلم الآلي لغير المبرمجين مخصصة بشكل خاص لغير المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات الذين يحاولون الحصول على وظيفة في علوم البيانات والتعلم الآلي دون خبرة في العمل على لغات البرمجة.

للحصول على معرفة متعمقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكنك التسجيل في البث المباشر بواسطة Edureka مع دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وإمكانية الوصول مدى الحياة.





إليك قائمة بالموضوعات التي سيتم طرحها مغطى في هذه المدونة:

  1. مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة
  2. علم البيانات مقابل تعلم الآلة
  3. أدوات علوم البيانات وتعلم الآلة لغير المبرمجين

مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة

جذبت علوم البيانات والتعلم الآلي محترفين من جميع الخلفيات. سبب هذا الطلب هو حقيقة أن كل شيء من حولنا يعمل حاليًا على البيانات.



البيانات هي المفتاح لتنمية الأعمال وحل المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي وبناء نماذج فعالة من شأنها أن تساعد في تحليل المخاطر والتنبؤ بالمبيعات وما إلى ذلك. علم البيانات والتعلم الآلي هو المفتاح لإيجاد حلول ورؤى من البيانات.

مقدمة في علوم البيانات والتعلم الآلي - علم البيانات وتعلم الآلة لغير المبرمجين - Edurekaقبل أن نذهب أي علاوة على ذلك ، فلنوضح شيئًا واحدًا. علم البيانات وتعلم الآلة ليسا نفس الشيء. غالبًا ما يميل الناس إلى الخلط بين الاثنين. لتوضيح الأمور ، دعونا نفهم الفرق:

علم البيانات مقابل تعلم الآلة

علم البيانات هو مصطلح شامل يغطي مجموعة واسعة من المجالات ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي والتعلم العميق.



دعونا نقسمها:

الذكاء الاصطناعي: هو مجموعة فرعية من علوم البيانات الذي يسمح للآلات بمحاكاة السلوك الشبيه بالبشر.

تعقب الوظائف وتتبع المهام في hadoop

التعلم الالي: هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي مما يوفر للآلات القدرة على التعلم تلقائيًا والتحسين من التجربة دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك.

تعلم عميق: تعلم عميق هو جزء من التعلم الآلي يستخدم العديد من المقاييس الحسابية والخوارزميات المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN).

لذلك ، يدور علم البيانات حول استخراج الرؤى من البيانات. للقيام بذلك ، يستخدم عددًا من التقنيات والأساليب المختلفة من مختلف التخصصات ، مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. هناك نقطة يجب ملاحظتها هنا وهي أن علم البيانات مجال واسع جدًا ولا يعتمد حصريًا على هذه التقنيات.

الآن بعد أن تعرفت على الأساسيات ، دعنا نفهم فوائد استخدام أدوات علوم البيانات والتعلم الآلي.

لماذا نستخدم علوم البيانات وأدوات التعلم الآلي؟

فيما يلي قائمة بالأسباب التي ستساعدك على فهم فوائد استخدام أدوات علوم البيانات:

  • لا تحتاج إلى مهارات البرمجة لاستخدام علوم البيانات وأدوات التعلم الآلي. هذا مفيد بشكل خاص للمهنيين غير المتخصصين الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة في Python و R وما إلى ذلك.
  • أنها توفر واجهة مستخدم رسومية تفاعلية للغاية وسهلة الاستخدام والتعلم.
  • توفر هذه الأدوات طريقة بناءة للغاية لتحديد سير عمل Data Science بالكامل وتنفيذه دون القلق بشأن أي أخطاء أو أخطاء في الترميز.

  • نظرًا لحقيقة أن هذه الأدوات لا تتطلب منك الترميز ، فمن الأسرع والأسهل معالجة البيانات وإنشاء نماذج قوية للتعلم الآلي.
  • جميع العمليات المتضمنة في سير العمل مؤتمتة وتتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري.
  • تكيفت العديد من الشركات التي تعتمد على البيانات مع أدوات علوم البيانات وغالبًا ما تبحث عن محترفين قادرين على التعامل مع هذه الأدوات وإدارتها.

الآن بعد أن عرفت مزايا استخدام أدوات علوم البيانات والتعلم الآلي ، دعنا نلقي نظرة على أفضل الأدوات التي يمكن لأي شخص غير مبرمج استخدامها:

أدوات علوم البيانات وتعلم الآلة

في هذا القسم ، سنناقش أفضل أدوات علم البيانات والتعلم الآلي لغير المبرمجين. يرجى ملاحظة أن هذه القائمة ليست بترتيب معين.

إليك قائمة بعلوم البيانات والآلةأدوات التعلم التي تمت مناقشتها أدناه:

  1. رابيدماينر
  2. داتا روبوت
  3. BigML
  4. MLBase
  5. Google Cloud AutoML
  6. ويكا التلقائي
  7. استوديو IBM Watson
  8. مجلس
  9. تريفاكتا
  10. KNIME

رابيدماينر

ليس من المستغرب أن RapidMiner وصل إلى هذه القائمة. واحدة من أكثر أدوات علوم البيانات والتعلم الآلي استخدامًا والتي يفضلها ليس فقط المبتدئين الذين ليسوا مجهزين جيدًا بمهارات البرمجة ولكن أيضًا من قبل علماء البيانات ذوي الخبرة. RapidMiner هي أداة الكل في واحد التي تهتم بسير عمل Data Science بالكامل ، من معالجة البيانات إلى نمذجة البيانات ونشرها.

إذا كنت من خلفية غير تقنية ، فإن RapidMiner هي واحدة من أفضل الأدوات بالنسبة لك. يوفر واجهة مستخدم رسومية قوية لا تتطلب سوى تفريغ البيانات ، وليس هناك حاجة إلى تشفير. يبني نماذج تنبؤية ونماذج تعلم الآلة التي تستخدم خوارزميات معقدة لتحقيق مخرجات دقيقة.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • يوفر بيئة برمجة مرئية قوية.
  • يأتي مع RapidMiner Radoop المدمج الذي يسمح لك بالتكامل مع إطار عمل Hadoop لاستخراج البيانات وتحليلها.
  • وهو يدعم أي تنسيق بيانات ويقوم بإجراء تحليلات تنبؤية من الدرجة الأولى من خلال تنظيف البيانات بخبرة
  • يستخدم بنيات البرمجة التي تعمل على أتمتة المهام عالية المستوى مثل نمذجة البيانات

داتا روبوت

DataRobot عبارة عن نظام أساسي للتعلم الآلي يقوم ببناء نماذج تنبؤية دقيقة لإجراء تحليل شامل للبيانات. إنها واحدة من أفضل الأدوات لاستخراج البيانات واستخراج الميزات. يذهب المحترفون ذوو الخبرة الأقل في البرمجة إلى DataRobot لأنه يعتبر أحد أبسط الأدوات لتحليل البيانات.

مثل RapidMiner ، تعد DataRobot أيضًا منصة واحدة يمكن استخدامها لبناء حل ذكاء اصطناعي شامل. يستخدم أفضل الممارسات في إنشاء الحلول التي يمكن استخدامها لنمذجة حالات العمل في العالم الحقيقي.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • يحدد تلقائيًا أهم الميزات ويبني نموذجًا حول هذه الميزات.
  • يقوم بتشغيل البيانات الموجودة في نماذج التعلم الآلي المختلفة للتحقق من النموذج الذي يوفر النتيجة الأكثر دقة
  • سريع للغاية في البناء والتدريبواختبار النماذج التنبؤية ، وإجراء التنقيب عن النص ، وتوسيع نطاق البيانات وما إلى ذلك.
  • يمكن تشغيل مشاريع علوم البيانات واسعة النطاق ودمج أساليب تقييم النموذج مثل ضبط المعلمات وما إلى ذلك.

BigML

يعمل BigML على تسهيل عملية تطوير نماذج التعلم الآلي وعلوم البيانات من خلال توفير التركيبات المتاحة بسهولة والتي تساعد في مشاكل التصنيف والانحدار والتكتل. إنه يشتمل على مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي ويساعد في بناء نموذج قوي دون تدخل بشري كبير ، وهذا يتيح لك التركيز على المهام المهمة مثل تحسين عملية صنع القرار.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • أداة شاملة للتعلم الآلي تدعم أكثر خوارزميات التعلم الآلي تعقيدًا ، وتتضمن دعمًا كاملاً للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، بما في ذلك الكشف عن الانحرافات والتعدين المرتبط وما إلى ذلك.
  • يوفر واجهة ويب بسيطة وواجهات برمجة تطبيقات يمكن إعدادها في جزء صغير من الوقت الذي تستغرقه الأنظمة التقليدية.
  • يخلق تفاعلية بصرياالنماذج التنبؤية التي تجعل من السهل العثور على الارتباطات بين الميزات الموجودة في البيانات
  • يشتمل على روابط ومكتبات لأكثر لغات علوم البيانات شيوعًا مثل Python و Java وما إلى ذلك

MLBase

MLbase هي أداة مفتوحة المصدر تعد واحدة من أفضل المنصات المستخدمة لإنشاء مشاريع تعلم الآلة على نطاق واسع. يعالج المشكلات التي تواجه أثناء استضافة النماذج المعقدة التي تتطلب حسابات عالية المستوى.

يستخدم MLBase ثلاثة مكونات رئيسية:

  1. مُحسِّن ML: الغرض الرئيسي من المُحسِّن هو أتمتة إنشاء خط أنابيب التعلم الآلي.
  2. MLI: MLI هي واجهة برمجة تطبيقات تركز على تطوير الخوارزميات وأداء استخراج الميزات للحسابات عالية المستوى
  3. MLlib: إنها مكتبة التعلم الآلي الخاصة بـ Apache Spark والتي يدعمها مجتمع Spark حاليًا.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • يوفر واجهة مستخدم رسومية بسيطة لتطوير نماذج التعلم الآلي
  • يتعلم ويختبر البيانات على خوارزميات التعلم المختلفة لمعرفة النموذج الذي يعطي أفضل دقة
  • يمكن لغير المبرمجين التوسع بسهولة نماذج علوم البيانات لسهولة الأداة وبساطتها
  • يمكنه توسيع نطاق المشاريع الكبيرة والمعقدة بفعالية أكبر من أي نظام تقليدي

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML عبارة عن منصة لمنتجات التعلم الآلي تتيح للمهنيين ذوي الخبرة المحدودة في علوم البيانات تدريب النماذج المتطورة الخاصة باحتياجات أعمالهم. واحدة من أفضل منصات التعلم الآلي مع أكثر من 10 سنوات من إنشاءات Google Research المدربة لمساعدتك في بناء نماذج تنبؤية تفوق أداء جميع النماذج الحسابية التقليدية.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • يمكن للمحترفين ذوي الخبرة المحدودة في مجال ML تدريب وبناء نماذج عالية المستوى للتعلم الآلي خاصة باحتياجات أعمالهم بسهولة.
  • تكامل كامل مع العديد من خدمات Google Cloud الأخرى التي تساعد في استخراج البيانات وتخزينها.
  • يولد REST API أثناء عمل تنبؤات حول الناتج
  • يوفر واجهة مستخدم رسومية بسيطة لإنشاء نماذج ML مخصصة يمكن تدريبها واختبارها وتحسينها ونشرها من خلال نفس النظام الأساسي.

ويكا التلقائي

Auto-WEKA هي أداة مفتوحة المصدر قائمة على واجهة المستخدم الرسومية وهي مثالية للمبتدئين لأنها توفر واجهة بديهية للغاية لأداء جميع المهام المتعلقة بعلوم البيانات.

وهو يدعم المعالجة الآلية للبيانات ، وخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف ، وخوارزميات EDA. هذه الأداة مثالية للمبتدئين الذين بدأوا لتوهم في علوم البيانات والتعلم الآلي. لديها مجتمع من المطورين ، الذين كانوا لطفاء بما يكفي لنشر البرامج التعليمية والأوراق البحثية حول استخدام الأداة.

فيما يلي بعض ميزات الأداة:

  • يوفر WEKA مجموعة كبيرة من خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف والانحدار والتجميع واكتشاف الشذوذ والتعدين الجماعي واستخراج البيانات وما إلى ذلك.
  • يوفر واجهة رسومية تفاعلية لأداء مهام التنقيب عن البيانات وتحليل البيانات وما إلى ذلك.
  • يسمح للمطورين لاختبار نماذجهم على مجموعة متنوعة من حالات الاختبار الممكنة ويساعد في توفير النموذج الذي يعطي المخرجات الأكثر دقة.
  • كما أنه يأتي مع واجهة سطر الأوامر (واجهة سطر الأوامر) بسيطة ولكنها بديهية لتشغيل الأوامر الأساسية.

استوديو IBM Watson

نحن جميعًا ندرك مدى مساهمة شركة IBM في عالم يحركه الذكاء الاصطناعي. مثل معظم الخدمات التي تقدمها شركة IBM ، يعد IBM Watson Studio أداة قائمة على الذكاء الاصطناعي تُستخدم لتحليل البيانات الشامل والتعلم الآلي وعلوم البيانات وما إلى ذلك.

يساعد المؤسسات على تسهيل عملية تحليل البيانات ويهتم بسير العمل الشامل ، من معالجة البيانات إلى النشر. إنها واحدة من أكثر الأدوات المعترف بها لعلوم البيانات والتعلم الآلي في السوق.

كيفية استخدام الذرة مع بيثون

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج IBM Watson Studio:

  • يوفر الدعم لإجراء إعداد البيانات والاستكشاف والنمذجة في غضون بضع دقائق وتتم أتمتة العملية بأكملها.
  • يدعم لغات وأدوات متعددة لعلوم البيانات مثل دفاتر Python 3 و Jython scripting و SPSS Modeler و Data Refinery
  • للمبرمجين وعلماء البيانات ، يقدمالتكامل مع R Studio و Scala و Python وما إلى ذلك.
  • يستخدم SPSS Modeler الذي يوفر وظيفة السحب والإفلات لاستكشاف البيانات وبناء نماذج قوية للتعلم الآلي.

مجلس

مجلس هي أداة تصور البيانات الأكثر شيوعًا المستخدمة في السوق. يسمح لك بتقسيم البيانات الأولية غير المنسقة إلى تنسيق قابل للمعالجة ومفهوم. يمكن أن تساعدك المرئيات التي تم إنشاؤها باستخدام Tableau في فهم التبعيات بين متغيرات التوقع.

على الرغم من استخدام Tableau بشكل أساسي لغرض التصور ، إلا أنه يمكنه أيضًا إجراء تحليل البيانات واستكشافها.

فيما يلي بعض ميزات Tableau:

  • يمكن استخدامه للاتصال بمصادر بيانات متعددة ، ويمكنه تصور مجموعات البيانات الضخمة للعثور على الارتباطات والأنماط.
  • تتيح لك ميزة Tableau Desktop إنشاء تقارير ولوحات معلومات مخصصة للحصول على تحديثات في الوقت الفعلي
  • يوفر Tableau أيضًا وظيفة ربط قواعد البيانات المتقاطعة التي تسمح لك بإنشاء حقول محسوبة وربط الجداول ، وهذا يساعد في حل البيانات المعقدة التي تعتمد علىمشاكل.
  • أداة سهلة الاستخدام ، تستخدم ميزة السحب والإفلات لاشتقاق رؤى مفيدة من البيانات وإجراء تحليل البيانات

تريفاكتا

Trifacta هي عبارة عن منصة للجدل حول بيانات المؤسسة لتلبية احتياجات عملك. إن فهم ما هو موجود في بياناتك بالضبط وكيف سيكون مفيدًا للاستكشافات التحليلية المختلفة هو المفتاح لتحديد قيمة البيانات. يعتبر Trifacta أفضل أداة لإجراء مناظرة البيانات وتنظيفها وتحليلها.

فيما يلي بعض ميزات Trifacta:

  • يتصل بمصادر بيانات متعددة بغض النظر عن مكان وجود البيانات
  • يوفر واجهة مستخدم رسومية تفاعلية لفهم البيانات ليس فقط لاشتقاق البيانات الأكثر أهمية ولكن أيضًا لإزالة المتغيرات غير الضرورية أو الزائدة عن الحاجة.
  • يوفر إرشادات مرئية ، وسير عمل التعلم الآلي ، والتعليقات التي ستوجهك في تقييم البيانات وتنفيذ تحويل البيانات المطلوب.
  • يراقب باستمرارالتناقضات في البيانات وإزالة أي قيم فارغة أو قيم مفقودة والتأكد من إجراء تطبيع البيانات لتجنب أي تحيزات في الإخراج.

KNIME

KNIME عبارة عن نظام أساسي لتحليل البيانات مفتوح المصدر يهدف إلى إنشاء تطبيقات مبتكرة لعلوم البيانات والتعلم الآلي. تتضمن تطبيقات بناء علوم البيانات سلسلة من المهام التي تدار بشكل جيد بواسطة هذه الأداة المؤتمتة بالكامل. إنه يوفر واجهة مستخدم رسومية تفاعلية وبديهية للغاية مما يجعل من السهل فهم منهجية علوم البيانات بالكامل.

فيما يلي بعض ميزات KNIME:

  • يمكن استخدامه لإنشاء تدفقات عمل شاملة لعلوم البيانات دون أي ترميز ، ما عليك سوى سحب الوحدات وإفلاتها.
  • يوفر دعمًا لتضمين الأدوات من مجالات مختلفة ، بما في ذلك البرمجة النصية في R و Python كما أنه يوفر واجهات برمجة التطبيقات للتكامل مع Apache Hadoop.
  • متوافق مع تنسيقات مصادر البيانات المختلفة بما في ذلك تنسيقات النصوص البسيطة ، مثل CSV و PDF و XLS و JSON وتنسيقات البيانات غير المنظمة بما في ذلك الصور وملفات GIF وما إلى ذلك.
  • يوفر دعمًا كاملاً لإجراء مناظرات البيانات ، واختيار الميزات ، والتطبيع ، ونمذجة البيانات ، وتقييم النماذج ، بل ويسمح لك بإنشاء تصورات تفاعلية.

الآن بعد أن تعرفت على أفضل الأدوات لعلوم البيانات والتعلم الآلي لغير المبرمجين ، أنا متأكد من أنك مهتم بمعرفة المزيد. فيما يلي بعض المدونات التي ستساعدك على البدء في استخدام علوم البيانات:

إذا كنت ترغب في التسجيل في دورة كاملة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن Edureka لديها برنامج منسق خصيصًا سيجعلك بارعًا في تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ومعالجة اللغة الطبيعية. ويشمل التدريب على أحدث التطورات والأساليب التقنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التعلم العميق والنماذج الرسومية والتعلم المعزز.