Introdução ao aprendizado de máquina de ciência de dados
Os dados são basicamente informações, especialmente fatos ou números, coletados para serem examinados e considerados e usados para ajudar na tomada de decisões ou informações em formato eletrônico que pode ser armazenado e usado por um computador. Agora, aprenderemos a definição de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Ciência de dados (DS) : é um campo muito amplo, onde diferentes técnicas, como métodos estatísticos, abordagens científicas, processos arquitetônicos e diversos algoritmos, são usadas para extrair informações perspicazes dos dados disponíveis, que podem ser dados estruturados ou dados não estruturados.
Machine Learning ( ML ): é um subconjunto de ciência de dados. No aprendizado de máquina, basicamente com a ajuda de modelos estatísticos e diferentes algoritmos, as máquinas são treinadas sem fornecer instruções explícitas, e dependem de padrões criados com os dados. ”
Importância da ciência de dados
- Estamos vivendo uma era de tecnologia, em que cada pessoa, de uma maneira ou de outra, usa a tecnologia para conforto / eficácia / facilidade, por exemplo, telefone celular / laptops / tablets para comunicação, carros / trens / ônibus / aviões para transporte, serviços como serviços bancários / eletricidade e muito mais para facilitar a vida.
- Em cada uma dessas ocasiões, estamos criando dados consciente ou inconscientemente, como registros de chamadas / textos / mídias sociais - imagens / vídeos / blogs fazem parte dos dados, com o transporte de nossa navegação para diferentes locais por GPS / o desempenho do veículo gravado na ECU também é parte dos dados. Nossas transações em carteiras bancárias e móveis criam uma enorme quantidade de dados, o consumo de eletricidade por qualquer área ou setor também faz parte dos dados.
- E dizer que esses dados estão aumentando exponencialmente dia a dia ou minuto a minuto.
- Agora, surge a pergunta: podemos fazer algo com esses dados? Podemos usar esses dados para fornecer algumas informações úteis? Podemos aumentar a eficácia? Podemos usar esses dados para prever resultados futuros?
- Para responder a todas essas perguntas, temos um campo chamado ciência de dados.
- A Ciência de dados pode ser considerada como um campo amplo que inclui mineração de dados, engenharia de dados, visualização de dados, métodos estatísticos de integração de dados, programação R / python / SQL, aprendizado de máquina, aprendizado de máquina, Big Data e muito mais.
Agora vamos entender os conceitos importantes da ciência de dados.
1. Engenharia de Dados
A engenharia de dados é um dos aspectos da ciência de dados, que se concentra principalmente em aplicativos de dados, coleta e análise de dados. Todo o trabalho realizado pelos cientistas de dados, como responder a várias perguntas relacionadas a previsões ou análises, utiliza um grande conjunto de informações.
Agora, o que eles precisam é de informações corretas e úteis, o que cria a necessidade de coletar e validar as informações disponíveis. Tudo isso faz parte das tarefas de engenharia. Algumas dessas tarefas estão verificando valores nulos (dados ausentes), categorizando os dados (dados categóricos), criando estruturas de dados (regras de associação) etc.
2. Visualização de Dados
A visualização de dados é uma abordagem gráfica para representar os dados. Aqui, usamos a biblioteca incorporada do python para criar elementos visuais, como tabelas, gráficos de correlação, gráficos de barras, gráficos de pares, etc. a visualização de dados desempenha um papel muito importante ao fornecer uma maneira muito fácil de analisar os dados, ver e entender tendências, figura os outliers, etc.
3. Entendimento Estatístico
As estatísticas desempenham um papel muito importante no campo da ciência de dados. O Statistics é uma ferramenta muito poderosa para executar as tarefas do Data Science (DS). As estatísticas usam a matemática para fazer análises técnicas das informações disponíveis. Com visualizações como uma barra ou um gráfico, podemos obter as informações de tendência, mas as estatísticas nos ajudam a operar nos dados de maneira matemática / direcionada. Sem o conhecimento dos dados, a visualização científica é apenas um jogo de adivinhação.
Discutiremos alguns métodos estatísticos importantes que são usados diariamente por cientistas de dados.
- Média: Média é basicamente uma média de todos os dados, calculada adicionando todos os elementos dos dados e depois dividindo-os por um número de elementos. Usado para identificar o valor central de todos os elementos.
- Mediana: a mediana também é usada para encontrar o valor central dos elementos disponíveis, mas aqui todos os dados são organizados em uma ordem e o valor médio exato é considerado uma mediana.
Se o número de elementos for ímpar, a mediana será ((n + 1) / 2) o termo. Se vários elementos forem pares, a mediana será ((n / 2) + 1) o termo.
- Modo: Modo é um parâmetro estatístico que indica o mais frequente ou o valor que aparece mais vezes é tratado como o modo.
- Desvio padrão: o desvio padrão indica a quantidade de spread presente nos dados ou é uma medida para definir o spread a partir dos valores médios ou médios ou esperados.
Caso tenhamos um desvio padrão baixo, isso indica que a maioria dos valores dos dados está próxima do valor médio. Se temos um desvio padrão alto, nossos valores de dados são mais dispersos do valor médio.
- Variação: a variação é igual ao desvio padrão, com uma pequena diferença, é quadrada do desvio padrão. O desvio padrão é derivado da variação, pois o desvio padrão mostra a dispersão em termos de dados, enquanto a variação mostra a dispersão com um quadrado. É fácil correlacionar a propagação usando a variação.
- Correlação: a correlação é uma das medidas estatísticas mais importantes, indica como as variáveis do conjunto de dados estão relacionadas. Quando mudamos um parâmetro, como ele afeta o outro parâmetro.
Se tivermos um valor de correlação positivo, o que significa que as variáveis aumentam ou diminuem em paralelo
Se tivermos um valor de correlação negativo, o que significa que as variáveis se comportarão inversamente em um incremento de uma outra diminuirá e vice-versa.
Em estatística, temos uma distribuição de probabilidade, estatística bayesiana e teste de hipóteses, que também são ferramentas muito importantes para um cientista de dados.
Machine Learning
Machine Learning basicamente significa uma maneira pela qual as máquinas podem aprender e produzir resultados com base nos recursos de entrada.
Definição: "O aprendizado de máquina é um campo de estudo em que o computador aprende com os dados disponíveis / dados históricos sem ser explicitamente programado"
No aprendizado de máquina, o foco é automatizar e melhorar o processo de aprendizado de computadores com base em suas experiências com dados de entrada, e não programaremos o código explicitamente para cada tipo de problema, ou seja, a máquina descobrirá como abordar o problema. Aqui, os resultados podem não ser precisos, mas uma boa previsão pode ser feita.
Vamos entender desta maneira:
Tradicionalmente, os computadores são usados para facilitar o processo de computação. então, se tivermos algum cálculo aritmético. O que faremos? Prepararemos um programa de computador que resolverá essa operação de maneira fácil e rápida. por exemplo, se quisermos adicionar duas entidades, criaremos um código de software que receberá duas entradas e, na saída, mostrará o somatório.
Na abordagem de aprendizado de máquina é diferente, em vez de alimentar um algoritmo direto, um algoritmo especial é colocado no código do software que tentará reconhecer um padrão e, com base nesses padrões, tentará prever a melhor saída possível. Aqui não estamos codificando nenhum algoritmo explicitamente para nenhuma operação específica. Em vez disso, estamos alimentando dados para uma máquina para aprender qual é o padrão e qual pode ser a saída.
Agora, por que precisamos seguir essa abordagem quando podemos obter diretamente os resultados exatos apenas codificando o algoritmo exato? Os algoritmos exatos são complexos e são limitados. Vamos vê-lo de uma perspectiva diferente: é uma época em que temos uma abundância de dados e está explodindo todos os dias, conforme discutimos na seção anterior. Aqui lidamos com o aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Atualmente, o aprendizado de máquina é de grande interesse, porque estamos tendo uma abundância de dados. Para entender esses dados, precisamos ter alguns resultados significativos ou padrões significativos, que possam ser analisados e colocados em uso real.
Mas, ainda assim, por que estamos interessados no aprendizado de máquina e nesses dados?
Sabemos que a humanidade apenas repassa a história como se fossemos iguais às gerações anteriores, e nossos descendentes também enfrentarão várias situações que estamos enfrentando agora ou que enfrentamos. Nesta fase, devemos imaginar como reagir para o futuro usando dados históricos.
Então agora sabemos que os dados são um ativo muito valioso.
O desafio é a melhor forma de utilizar esses dados disponíveis?
Este é o tópico mais interessante (Como?), Onde vamos entender os dados disponíveis. Existem basicamente três abordagens para aprendizado de máquina:
- Aprendizado supervisionado
- Aprendizagem não supervisionada
- Aprendizagem por Reforço
Essas três abordagens são usadas para criar um modelo de aprendizado de máquina como (regressão linear, regressão logística, floresta aleatória, árvores de decisão etc.).
Há uma grande variedade de aplicações desses modelos de aprendizado de máquina, por exemplo:
- Finanças: detecção de fraudes
- Marketing / Vendas: personalize a recomendação
- Cuidados de saúde: identifique a tendência da doença.
Conclusão - Aprendizado de máquina de ciência de dados
- A Ciência de dados é um amplo campo em que o aprendizado de máquina é um subconjunto. Nisso, analisamos os dados históricos disponíveis e tentamos prever os resultados futuros mais prováveis.
- Para prever que precisamos limpar os dados, organize os dados (engenharia de dados). Com os dados em mãos, visualizamos o padrão / tendências e, com o entendimento estatístico, inferimos informações perspicazes.
- Esses dados serão alimentados a uma máquina usando um algoritmo de aprendizado de máquina.
- Esses algoritmos treinam a máquina e criam um modelo de aprendizado de máquina.
- Esse modelo pode ser usado para previsão.
Artigos recomendados
Este é um guia para o Machine Learning de Ciência de Dados. Aqui discutimos a importância da ciência de dados junto com o aprendizado de máquina. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Melhores Programas de Ciência de Dados
- Habilidades em Ciência de Dados
- Idiomas de ciência de dados
- Técnicas de aprendizado de máquina
- O que é integração de dados?
- Como o gráfico de barras é usado no Matlab (exemplos)
- Árvore de decisão no Machine Learning
- Maneiras simples de criar uma árvore de decisão