Was ist maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft?

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Was ist maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft?

Einführung

Der Begriff „Machine Learning“ ist derzeit unter Data-Science-Enthusiasten sehr beliebt. Es ist interessant festzustellen, dass maschinelles Lernen schon seit einiger Zeit ohne Ihr Wissen existiert. Haben Sie sich jemals gefragt, wie YouTube das nächste Video auswählt, das Sie sich ansehen können? Es untersucht die Videos, die Sie sich ansehen, den Kanal, von dem sie kommen, ihre Länge und die Themen, die sie behandeln. Daher werden all diese Faktoren berücksichtigt, bevor Ihnen das nächste Video auf YouTube vorgeschlagen wird. Mit anderen Worten, YouTube „lernt“ aus Ihren Sehgewohnheiten und empfiehlt Videos wie die, die Sie gerade ansehen. Sie sind seit Jahren Zeuge, wie maschinelles Lernen funktioniert.

Machine Learning ist einer von vielen Bereichen, die von Data Science abgedeckt werden, wie Sie sicherlich wissen. Um Daten zu analysieren und relevante Erkenntnisse abzuleiten, verwenden Data Scientists eine Vielzahl von Bereichen und Techniken, darunter Statistik und künstliche Intelligenz. In diesem Artikel erfahren Sie, wie maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft verwendet wird, um Daten zu analysieren und daraus aufschlussreiche Informationen zu extrahieren.

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Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Maschinelles Lernen ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI) oder eine Teilmenge von KI, die es jeder Softwareanwendung oder Anwendung ermöglicht, Ergebnisse genauer und präziser zu erkennen und vorherzusagen, einfach ausgedrückt. Algorithmen des maschinellen Lernens sagen zukünftige Ergebnisse voraus oder geben Werte anhand historischer Daten aus. Maschinelles Lernen hat mehrere Anwendungen, darunter Spamfilterung, Betrugserkennung, Erkennung von Malware-Bedrohungen, Empfehlungstools und Gesundheitswesen.

Was macht maschinelles Lernen so wichtig?

Die gleichen Faktoren, die die Popularität von Data Mining und Bayes’scher Analyse gesteigert haben, entfachen auch das Interesse am maschinellen Lernen. Dinge wie die Erhöhung der Menge und Vielfalt von Daten, leistungsfähigere und erschwinglichere Computer und kostengünstige Datenspeicherung.

All diese Faktoren tragen zu Modellen bei, die schnell und automatisch erstellt werden können, um größere, komplexere Daten auszuwerten und selbst in großen Maßstäben schnellere und genauere Antworten zu liefern. Darüber hinaus erhöht ein Unternehmen durch die Entwicklung genauer Modelle seine Chancen, lukrative Möglichkeiten zu entdecken oder unbekannte Bedrohungen zu vermeiden.

Was ist Datenwissenschaft?

Unternehmen und andere Institutionen konnten die meisten ihrer Daten schon vor langer Zeit in Microsoft Excel-Tabellen speichern. Die einfachsten Business-Intelligence-Tools können diese Daten analysieren und verarbeiten. Die Datenmanipulation und -verwaltung war einfacher, da keine großen Datenmengen vorhanden waren. Im Laufe der Zeit nahm die Menge der täglich generierten Daten jedoch weiter zu.

In dieser Größenordnung wird sich die zukünftig auswertbare Datenmenge bewegen. Typische Tabellenkalkulationen und traditionelle Business-Intelligence-Tools sind für die Verarbeitung von Daten dieser Größe nicht geeignet. Um Daten dieser Größenordnung zu verarbeiten, benötigen Sie eine ausgefeilte Dateninfrastruktur sowie modernste Tools und Technologien. Hier kommt Data Science ins Spiel.

Bei der Data Science geht es darum, Daten zum größtmöglichen Nutzen für Ihr Unternehmen zu nutzen. Die Auswirkungen können viele verschiedene Formen annehmen, und dies könnte in Form von YouTube-Videovorschlägen oder Zuschauer-Tracking-Statistiken geschehen, die Netflix verwendet, um originelle Programme zu erstellen. Sie müssen jetzt komplexe Modelle erstellen, Code schreiben und Datenvisualisierungstools verwenden, um diese Aufgaben zu erfüllen.

Laut dem Journal of Data Science ist Data Science „im Grunde alles, was mit Daten zu tun hat: Sammlung, Analyse, Modellierung“. Die wichtigste Komponente sind jedoch die zahlreichen Verwendungsmöglichkeiten. Ja, maschinelles Lernen hat viele verschiedene Anwendungen, und Data Science verwendet maschinelles Lernen, Deep Learning und künstliche Intelligenz, um Daten zu analysieren und wertvolle Informationen daraus zu extrahieren.

Die Bedeutung des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft

Bei der Datenwissenschaft dreht sich alles um die Schlussfolgerung aus unverarbeiteten Daten, und dies kann erreicht werden, indem die komplizierten Muster und Trends in den Daten auf einer sehr detaillierten Ebene untersucht werden. Maschinelles Lernen ist in dieser Situation nützlich. Um maschinelles Lernen nutzen zu können, müssen Sie jedoch zunächst die Geschäftsanforderungen vollständig verstehen.

Wenn wir präzise Vorhersagen über eine Reihe von Daten erstellen müssen, z. B. bei der Bestimmung, ob ein Patient Krebs hat, basierend auf den Ergebnissen seiner Blutuntersuchung, verwenden wir maschinelle Lernalgorithmen in der Datenwissenschaft. Wir können dies erreichen, indem wir dem Algorithmus eine große Anzahl von Beispielen zur Verfügung stellen, z. B. Patienten, die Krebs hatten oder nicht, zusammen mit den Testergebnissen jedes Patienten. Um effektiv zu erkennen, ob ein Patient Krebs hat – basierend auf seinen Testergebnissen – wird der Algorithmus weiterhin aus diesen Erfahrungen lernen.

5 Schritte, in denen maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft verwendet wird

Schritt 1: Datenerfassung

Die erste Phase des maschinellen Lernprozesses ist die Datenerfassung. Maschinelles Lernen hilft beim Sammeln und Analysieren strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten aus beliebigen Datenbanken systemübergreifend gemäß Geschäftsproblemen. Es kann sich um ein handgeschriebenes Formular, eine CSV-Datei, ein PDF, Papier oder ein Bild handeln.

Schritt 2: Datenvorbereitung und -bereinigung

Die Datenvorbereitung verwendet maschinelle Lerntechnologien, um die Daten zu bewerten und Funktionen zu erstellen, die sich auf das Geschäftsproblem beziehen. Bei richtiger Definition verstehen ML-Systeme Eigenschaften und die Beziehungen zwischen ihnen.

Denken Sie daran, dass dies die Grundlage des maschinellen Lernens und jedes datenwissenschaftlichen Unterfangens ist. Daten aus der realen Welt sind mit Inkonsistenzen, Rauschen, unvollständigen Informationen und fehlenden Werten verunreinigt, sodass wir die Daten nach der Datenaufbereitung bereinigen müssen.

Maschinelles Lernen ermöglicht es uns, fehlende Daten schnell und automatisch zu identifizieren, Datenimputationen durchzuführen, Kategoriespalten zu kodieren und Ausreißer, doppelte Zeilen und Nullen zu eliminieren.

Schritt 3: Modelle trainieren

Die Wahl des maschinellen Lernalgorithmus und die Qualität der Trainingsdaten sind beides wichtige Faktoren bei der Modellentwicklung. ML-Algorithmen werden basierend auf den Anforderungen der Endbenutzer ausgewählt. Für eine höhere Modellgenauigkeit sollten Sie die Komplexität, Leistung, Interpretierbarkeit, Rechenressourcenanforderungen und Geschwindigkeit der Modellmethode berücksichtigen.

Nach Auswahl eines geeigneten maschinellen Lernverfahrens wird der Trainingsdatensatz in zwei Teile für Training und Test geteilt. Es wird durchgeführt, um die Verzerrung und Varianz des ML-Modells zu berechnen. Das Ergebnis des Modelltrainingsprozesses ist ein Funktionsmodell, das weiter verifiziert, getestet und eingesetzt werden kann.

Nach Abschluss des Modelltrainings kann Ihr Modell anhand verschiedener Metriken bewertet werden. Die Auswahl der Metrik hängt vollständig vom Modelltyp und der Implementierungsstrategie ab, also denken Sie daran. Trotz Schulung und Evaluierung ist das Modell noch nicht bereit, auf die Anliegen Ihres Unternehmens einzugehen. Durch weitere Optimierung der Parameter kann jedes Modell für eine höhere Genauigkeit verfeinert werden.

Schritt 4: Modellvorhersage

Es ist sehr wichtig, Vorhersagefehler zu verstehen, wenn Modellvorhersagen diskutiert werden (Bias und Varianz). Mit einem gründlichen Verständnis dieser Probleme wäre es einfacher, genaue Modelle zu erstellen und Modellüberanpassungs- und Unteranpassungsfehler zu vermeiden.

Sie können Vorhersagefehler weiter reduzieren, indem Sie das richtige Gleichgewicht zwischen Verzerrung und Varianz für ein erfolgreiches Data-Science-Projekt finden. Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) haben in letzter Zeit andere Aspekte der Datenwissenschaft in den Schatten gestellt.

Maschinelles Lernen wertet und analysiert automatisiert riesige Datenmengen. Es automatisiert die Datenanalyse und generiert aktuelle Vorhersagen ohne menschliches Eingreifen. Das Datenmodell kann weiter verbessert und trainiert werden, um Echtzeitprognosen zu erstellen. In dieser Phase des Data-Science-Lebenszyklus kommen Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz.

Was sind die Anwendungen des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft?

Im Folgenden sind einige der beliebtesten Anwendungen des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft aufgeführt:

  • Echtzeitnavigation: Eines der beliebtesten Echtzeit-Navigationstools ist Google Maps. Aber haben Sie sich schon einmal gefragt, warum Sie auch ohne Verkehr den schnellsten Weg nehmen? Die Datenbank mit historischen Verkehrsdaten und Informationen, die von den Benutzern des Dienstes zu diesem Zeitpunkt gesammelt wurden, sind schuld. Jede Person, die diesen Dienst nutzt, trägt dazu bei, die Genauigkeit dieses Programms zu verbessern. Beim Start der App übermittelt diese Daten an Google und gibt zu jeder Tageszeit Auskunft über die gefahrene Route und den Verkehrsfluss. Da so viele Menschen die App häufig nutzen, hat Google eine große Datenbank mit Verkehrsinformationen zusammengestellt, die es verwenden kann, um den Verkehr in Echtzeit zu verfolgen und vorherzusagen, was passieren wird, wenn Sie auf derselben Route bleiben.
  • Bilderkennung: Bilderkennung wird verwendet, um Dinge wie Personen, Orte und Objekte zu identifizieren. Zu den häufigsten Anwendungen für diese Software gehören Facebooks automatische Freunde-Tagging-Vorschläge und die Gesichtserkennung auf Smartphones.
  • Produktempfehlung: Online-Händler und Unterhaltungsanbieter wie Amazon, Netflix & Co. sind stark auf Produktempfehlungen angewiesen. Sie verwenden verschiedene maschinelle Lernalgorithmen für die Informationen, die sie über Sie haben, um Waren und Dienstleistungen vorzuschlagen, die Sie interessant finden könnten.
  • Spracherkennung: Spracherkennung ist ein Verfahren zur Umwandlung des gesprochenen Wortes in geschriebenen Text. Wörter, Silben, Teilworteinheiten oder sogar Zeichen können verwendet werden, um dieses Material zu beschreiben. Bekannte sind Siri, Google Assistant, YouTube usw.

Fazit

Heutzutage nutzen Unternehmen das Potenzial von Daten, um ihre Waren und Dienstleistungen zu verbessern. Das Hauptziel dieses Artikels ist es zu zeigen, wie Data Science und maschinelles Lernen harmonieren, wobei maschinelles Lernen die Arbeit eines Datenwissenschaftlers erleichtert.

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen arbeiten zusammen, um nützliche Dateneinblicke in einigen realen Situationen zu liefern, wie z. B. Online-Empfehlungstools, Spracherkennung und Betrugserkennung bei allen Online-Transaktionen. Daher ist die Schlussfolgerung, dass maschinelles Lernen in der Lage ist, Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, nicht falsch.

Das macht maschinelles Lernen schon bald zu einer der gefragtesten Technologien. Zukünftige Anwendungen werden am fruchtbarsten sein und werden weiterhin eine der gefragtesten Technologien im Bereich Data Science sein. Schauen Sie sich eines der Besten an Data Science-Zertifizierung Kurse von Knowledgehut zum Erwerb von Fähigkeiten in verschiedenen Programmiersprachen und Technologien, darunter Python, R, MongoDB, TensorFlow, Keras und mehr. Lernen Sie die neuesten Datenanalyse- und Visualisierungsfähigkeiten von Branchenexperten mit praktischer Erfahrung in Data Science, Analytics und Engineering.

Häufig gestellte Fragen

1. Welche Rolle spielt maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft?

Maschinelles Lernen wertet und analysiert automatisiert enorme Datenmengen. Ohne den Menschen einzubeziehen, automatisiert es die Datenanalyse und generiert Vorhersagen in der Gegenwart. Das Datenmodell kann weiterentwickelt und trainiert werden, um Vorhersagen in Echtzeit zu erstellen.

2. Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Softwareprogramme können mithilfe von maschinellem Lernen (ML), einer Art künstlicher Intelligenz (KI), Vorhersagen genauer treffen, ohne explizit angewiesen zu werden. Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden historische Daten als Eingabe, um neue Ausgabewerte vorherzusagen.

3. Welche Arten von maschinellem Lernen gibt es?

Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen sind die drei Kategorien des maschinellen Lernens.