Introduction à l'apprentissage automatique de la science des données
Les données sont essentiellement des informations, en particulier des faits ou des chiffres, collectées pour être examinées et prises en compte et utilisées pour aider à la prise de décision ou des informations sous forme électronique qui peuvent être stockées et utilisées par un ordinateur. Nous allons maintenant apprendre la définition de la science des données et de l'apprentissage automatique.
Data Science (DS) : C'est un domaine très large où différentes techniques telles que les méthodes statistiques, les approches scientifiques, les processus architecturaux, la variété d'algorithmes sont utilisées pour extraire des informations pertinentes des données disponibles qui pourraient être des données structurées ou des données non structurées.
Apprentissage automatique ( ML ): il s'agit d'un sous-ensemble de la science des données. Dans l'apprentissage automatique, essentiellement à l'aide de modèles statistiques et de différents algorithmes, les machines sont formées sans donner d'instructions explicites, elles s'appuient sur des modèles créés avec des données. »
Importance de la science des données
- Nous vivons à une époque de technologie, où chaque personne d'une manière ou d'une autre utilise la technologie pour le confort / l'efficacité / la facilité, par exemple, téléphone portable / ordinateurs portables / tablettes pour la communication, voitures / trains / bus / avions pour le transport, des services comme banque / électricité et bien d'autres pour la facilité de la vie.
- À chaque occasion, nous créons des données sciemment ou inconsciemment comme des journaux d'appels / textes / médias sociaux - les images / vidéos / blogs font tous partie des données, avec le transport de notre navigation vers différents endroits par GPS / les performances du véhicule enregistrées via l'ECU sont également partie des données. Nos transactions dans les portefeuilles bancaires et mobiles créent une énorme quantité de données, la consommation d'électricité par n'importe quel domaine ou secteur fait également partie des données.
- Et dire que ces données augmentent de façon exponentielle de jour en jour ou de minute en minute.
- Maintenant, la question se pose: pouvons-nous faire quelque chose avec ces données? Pouvons-nous utiliser ces données pour fournir des informations utiles? Pouvons-nous augmenter l'efficacité? Pouvons-nous utiliser ces données pour prédire les résultats futurs?
- Pour répondre à toutes ces questions, nous avons un domaine appelé science des données.
- La science des données peut être considérée comme un vaste domaine qui comprend l'exploration de données, l'ingénierie des données, la visualisation des données, les méthodes statistiques d'intégration des données, la programmation R / python / SQL, l'apprentissage automatique, le Big data et plus encore.
Comprenons maintenant les concepts importants de la science des données.
1. Ingénierie des données
L'ingénierie des données est l'un des aspects de la science des données qui se concentre principalement sur les applications des données, la collecte de données et l'analyse des données. Tout le travail effectué par les scientifiques des données, comme répondre à plusieurs questions liées aux prévisions ou à l'analyse, utilise un large ensemble d'informations.
Maintenant, ce dont ils ont besoin, ce sont des informations correctes et utiles, ce qui crée un besoin de collecte et de validation des informations disponibles. Tout cela fait partie des tâches d'ingénierie. Certaines de ces tâches sont la vérification des valeurs nulles (données manquantes), la catégorisation des données (données catégorielles), la création de structures de données (règles d'association), etc.
2. Visualisation des données
La visualisation des données est une approche graphique pour représenter les données. Ici, nous utilisons la bibliothèque intégrée de python pour créer des éléments visuels, par exemple des tableaux, des graphiques de corrélation, des graphiques à barres, des graphiques en paires, etc. La visualisation des données joue un rôle très important en fournissant un moyen très simple d'analyser les données, de voir et de comprendre les tendances, la figure les valeurs aberrantes, etc.
3. Compréhension statistique
Les statistiques jouent un rôle très important dans le domaine de la science des données. La statistique est un outil très puissant pour effectuer les tâches de Data Science (DS). Les statistiques utilisent les mathématiques pour effectuer une analyse technique des informations disponibles. Avec des visualisations comme une barre ou un graphique, nous pouvons obtenir les informations sur les tendances, mais les statistiques nous aident à opérer sur les données de manière mathématique / de manière ciblée. Sans connaissance des données, la visualisation scientifique n'est qu'un jeu de devinettes.
Nous discuterons de quelques méthodes statistiques importantes qui sont utilisées quotidiennement par les scientifiques des données.
- Moyenne: la moyenne est fondamentalement une moyenne de toutes les données, calculée en ajoutant tous les éléments de données, puis en la divisant par un certain nombre d'éléments. Utilisé pour identifier la valeur centrale de tous les éléments.
- Médiane: la médiane est également utilisée pour trouver la valeur centrale des éléments disponibles, mais ici toutes les données sont organisées dans un ordre et la valeur médiane exacte est considérée comme une médiane.
Si le nombre d'éléments est impair, alors la médiane est ((n + 1) / 2) e terme. Si un certain nombre d'éléments sont pairs, alors la médiane sera ((n / 2) + 1) ème terme.
- Mode: Le mode est un paramètre statistique qui indique le plus fréquent ou la valeur qui apparaît le plus de fois est traitée comme le mode.
- Écart type: L'écart type indique la quantité d'écart présente dans les données ou il s'agit d'une mesure permettant de définir l'écart à partir des valeurs moyennes ou de la valeur moyenne ou de la valeur attendue.
Si nous avons un faible écart-type, cela indique que la plupart des valeurs de données sont proches de la valeur moyenne. Si nous avons un écart-type élevé, nos valeurs de données sont plus étalées par rapport à la valeur moyenne.
- Variance: la variance est la même que l'écart-type avec une petite différence, c'est le carré de l'écart-type. L'écart type est dérivé de la variance, car l'écart type montre l'écart en termes de données tandis que l'écart montre l'écart avec un carré. Il est facile de corréler la propagation en utilisant la variance.
- Corrélation: La corrélation est l'une des mesures statistiques les plus importantes, elle indique comment les variables de l'ensemble de données sont liées. Lorsque nous modifions un paramètre, la façon dont il affecte l'autre paramètre.
Si nous avons une valeur de corrélation positive, cela signifie que les variables augmenteront ou diminueront en parallèle
Si nous avons une valeur de corrélation négative, cela signifie que les variables se comporteront inversement sur un incrément l'une de l'autre diminuera et vice versa.
En statistique, nous avons une distribution de probabilité, des statistiques bayésiennes et des tests d'hypothèses qui sont également des outils très importants pour un data scientist.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique signifie essentiellement un moyen par lequel les machines peuvent apprendre et produire des résultats en fonction des fonctionnalités d'entrée.
Définition: «L'apprentissage automatique est un domaine d'étude où l'ordinateur apprend des données disponibles / des données historiques sans être explicitement programmé»
Dans l'apprentissage automatique, l'accent est mis sur l'automatisation et l'amélioration du processus d'apprentissage des ordinateurs en fonction de leurs expériences de données d'entrée, et nous ne programmerons pas le code explicitement pour chaque type de problème, c'est-à-dire que la machine saura comment aborder le problème. Ici, les résultats peuvent ne pas être précis, mais une bonne prédiction peut être faite.
Comprenons-le de cette façon:
Traditionnellement, les ordinateurs sont utilisés pour faciliter le processus de calcul. donc si nous avons un calcul arithmétique. Qu'allons nous faire? Nous préparerons un programme informatique qui résoudra cette opération de manière simple et rapide. par exemple, si nous voulons ajouter deux entités, nous créerons un morceau de code logiciel qui prendra deux entrées et dans la sortie, il montrera la sommation.
Dans l'approche de l'apprentissage automatique, c'est différent au lieu d'alimenter un algorithme direct, un algorithme spécial est mis dans le code logiciel qui essaiera de reconnaître un modèle et basé sur ces modèles essaiera de prédire la meilleure sortie possible. Ici, nous ne codons aucun algorithme explicitement pour une opération spécifique, au lieu de cela, nous fournissons des données à une machine pour apprendre quel est le modèle et ce qui pourrait être la sortie.
Maintenant, pourquoi devons-nous opter pour cette approche alors que nous pouvons obtenir directement les résultats exacts simplement en codant l'algorithme exact? Les algorithmes exacts sont complexes et limités. Voyons cela sous un angle différent, c'est une époque où nous avons une abondance de données et qui explose chaque jour comme nous l'avons vu dans la section précédente. Ici, nous traitons de l'apprentissage supervisé et non supervisé.
L'apprentissage automatique est d'un intérêt aigu de nos jours car nous avons une abondance de données. Pour donner un sens à ces données, nous devons avoir des résultats significatifs ou des schémas significatifs, qui peuvent être analysés et mis en pratique.
Mais encore, pourquoi sommes-nous intéressés par l'apprentissage automatique et ces données?
Nous savons que l'humanité ne fait que rejouer l'histoire comme nous sommes les mêmes que nos générations précédentes, et nos descendants vont également faire face à plusieurs situations auxquelles nous sommes confrontés ou que nous avons affrontés. À ce stade, nous devons imaginer comment réagir pour l'avenir en utilisant des données historiques.
Alors maintenant, nous savons que les données sont un atout très précieux.
Le défi est de savoir comment utiliser au mieux ces données disponibles?
C'est le sujet le plus intéressant (Comment?), Où nous allons donner un sens aux données disponibles. Il existe essentiellement 3 approches pour l'apprentissage automatique:
- Enseignement supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
Ces trois approches sont utilisées pour créer un modèle d'apprentissage automatique comme (régression linéaire, régression logistique, forêt aléatoire, arbres de décision, etc.).
Il existe une grande variété d'applications de ces modèles d'apprentissage automatique, par exemple:
- Finance: détection de fraude
- Marketing / Ventes: personnalisez la recommandation
- Soins de santé: identifier la tendance de la maladie.
Conclusion - Apprentissage automatique de la science des données
- La science des données est un vaste domaine dont l'apprentissage automatique est un sous-ensemble. Pour cela, nous analysons les données historiques disponibles avec nous et nous essayons de prédire les résultats futurs les plus probables.
- Pour prévoir que nous devons nettoyer les données, organiser les données (ingénierie des données). Avec les données en main, nous visualisons le modèle / les tendances, puis avec une compréhension statistique, nous déduisons des informations pertinentes.
- Ces données seront transmises à une machine à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique.
- Ces algorithmes entraînent la machine et créent un modèle d'apprentissage automatique.
- Ce modèle peut ensuite être utilisé pour la prédiction.
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Ceci est un guide de l'apprentissage automatique de la science des données. Ici, nous discutons de l'importance de la science des données avec l'apprentissage automatique. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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- Compétences en science des données
- Langages de science des données
- Techniques d'apprentissage automatique
- Qu'est-ce que l'intégration de données?
- Comment le graphique à barres est utilisé dans Matlab (exemples)
- Arbre de décision dans l'apprentissage automatique
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