Integración Aprendizaje Automático Ciencia Datos

¿Alguna vez te has dado cuenta de cómo las tecnologías gobiernan tu mundo además de leer tu mente?

¡Si es cierto! Con la llegada de la IA y el aprendizaje automático, se considera que todas sus actividades están bajo la sombra de estas tecnologías y esto podría haberlo experimentado al usar sitios de redes sociales u otros que se basan en el aprendizaje automático.

Pasemos a explicar lo que en realidad es la integración Aprendizaje Automático Ciencia Datos. Y también sepa cuál es el proceso de aprendizaje automático por el que pasan los desarrolladores de aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una aplicación de Inteligencia Artificial en la que las máquinas aprenden por sí mismas sobre la base de la experiencia previa. y predice los resultados. Las soluciones de aprendizaje automático se han convertido en clave en todas las áreas.

Aprendizaje automático podría considerarse el subconjunto de la inteligencia artificial, solo una técnica para realizar la inteligencia artificial.

Recopilación de datos

La autenticidad y calidad de sus datos representan el Naturaleza de su modelo.
El resultado de este paso será una representación de los datos que se utilizarán para el entrenamiento posterior.

Preparación de datos

1. Reúna los datos y prepárelos para el entrenamiento.
2. Aplica los filtros para elegir el requerido y elimina todos los errores, trata los valores faltantes, la normalización, las conversiones de tipo de datos, etc.
3. Aleatoriza los datos.
4. Visualiza los datos para ayudar a detectar relaciones relevantes divididas en conjuntos de entrenamiento y evaluación.
5. Elija un modelo.

Entrene al modelo

El entrenamiento del modelo tiene como objetivo responder una pregunta o hacer una predicción correctamente.

Evaluar el modelo

Para medir el rendimiento objetivo del modelo, puede hacer uso de alguna métrica o combinación de métricas.
Después de eso compare el modelo con los datos vistos anteriormente para probarlo.

Ajuste de parámetros

Para mejorar el rendimiento, se requiere para ajustar los parámetros del modelo.

Hacer predicciones

Luego, con la ayuda de usar tata recopilada, analizada y probada, intente hacer predicciones sobre el rendimiento del modelo en el mundo real.

Esta característica de súper predicción de Aprendizaje automático que hace que varias industrias contraten desarrolladores de integración Aprendizaje Automático Ciencia Datospara crear aplicaciones basadas en aprendizaje automático.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un concepto en el que el científico de datos, sobre la base de las matemáticas y las estadísticas, la experiencia en la materia (conocimiento sobre el dominio para abstraer y calcular) y las habilidades de piratería reúnen una gran cantidad de datos de múltiples fuentes y luego aplican análisis predictivos de aprendizaje automático y análisis de sentimientos para obtener información nueva e importante de los datos recopilados. Entienden los datos de acuerdo con los requisitos del negocio y los difunden a la audiencia.

Tomemos un ejemplo, usted inició sesión en Amazon, pasa tiempo revisando varios productos. Este proceso de pasar por productos generará datos. En realidad esto es generación de datos.

Luego, el científico de datos se ocupará de estos datos generados para comprender su comportamiento y estos datos se reflejarán en forma de anuncios para que pueda comprar el producto. Este podría considerarse uno de los ejemplos más simples y básicos de ciencia de datos.

Proceso de ciencia de datos

Para definir el proceso de ciencia de datos, podría decirse que hay tres aspectos de la ciencia de datos que se dan a continuación:

• Recolección de datos.
• Modelado y análisis de datos.
• Solución de problemas y soporte de decisiones.

Pero toda esta ciencia de datos es seguida por muchos misterios y preguntas que enfrenta un científico de datos. Entonces, aquí es importante cubrir todas esas fases que enfrenta el científico de datos.

Preguntas

¿Hay un objetivo comercial que alcanzar?
¿Algún objeto de interés científico que sería útil descubrir?
¿Qué parámetros cumpliría la respuesta ideal?

Diseñe una recopilación de datos

Después de la explicación del problema, es posible que necesite datos para resolver el problema. Esta parte del proceso implica pensar qué datos necesitará y encontrar formas de obtenerlos, ya sea para consultar bases de datos internas o comprar conjuntos de datos externos.

Puede existir la posibilidad de que encuentre los datos de ventas de su empresa se almacena en un CRM o en la plataforma de software de gestión de relaciones con el Cliente. Después de eso, puede exportar los datos de CRM en un archivo CSV para su posterior análisis.

Procesar los datos para el análisis

Antes del análisis del problema, debe procesar los datos que usted recopila. A veces puede suceder que pueda encontrar los datos desordenados en caso de que los datos no estén bien mantenidos. Es posible que tenga que enfrentar muchos errores que corromperán su análisis. Pero haciendo un análisis adecuado, puede obtener información precisa.

Buscará estos errores comunes:

• Valores faltantes, quizás clientes sin una fecha de contacto inicial.
• Valores dañados, como entradas no válidas.
• Diferencias de zona horaria, tal vez su base de datos no tenga en cuenta las diferentes zonas horarias de sus usuarios.
• Errores de rango de fechas, quizás tenga fechas que no tienen sentido, como los datos registrados antes de que comenzaran las ventas.

Explore los datos

Una vez que haya terminado con la limpieza de los datos, debe comenzar a explorarlos.

Uno de los problemas que encontrará aquí es que se le ocurren ideas que probablemente se conviertan en ideas. Debe alinear sus preguntas en consecuencia, ya que tiene una fecha límite fija para su proyecto de ciencia de datos.

Será bueno averiguar la mayoría de los patrones interesantes que ayudarán a saber cuál es la razón detrás de la caída de Las ventas. Como podrían considerarse menos activos en las redes sociales y de la generación anterior, sería mejor comenzar a trazar patrones que pudieran analizarse más profundamente.

Visualice y comunique los resultados

Aquí viene el paso más difícil de este proceso, que consiste en visualizar y comunicar los resultados y luego presentar esos resultados ante el público o los consumidores internos de tal manera que se pueda considerar tan fácil para la comunicación.

Haga una tabla de información para una presentación
Interactivo , que permite a los usuarios explorar directamente?
Herramientas: R, Python, Tableau, Excel

Haga una historia de acuerdo con los resultados
Para describir las fuentes del mundo real de la manera más posible, se requiere para interpretar los datos.

Impulsar a los responsables de la toma de decisiones para que utilicen los resultados para conducir sus decisiones
Responda las preguntas de seguimiento

Después de eso, presente los mismos datos en diferentes formatos para un pu individual propósito: informes, sitios web, propósitos de cumplimiento

Entonces, veamos a continuación para tener una visión general rápida de ambos:

Palabras finales

Integración Aprendizaje Automático Ciencia Datos es muy adecuado para la ciencia de datos ya que Data Science es un término amplio para varios disciplinas.

El aprendizaje automático está disponible para diversas técnicas, como la regresión y la agrupación supervisada. Por otro lado, la ciencia de datos es un término amplio que no podría enfocarse en algoritmos complejos.

Pero la ciencia de datos es responsable de llevar la estructura a los grandes datos, buscar patrones convincentes y asesorar a los tomadores de decisiones para revolucionar las necesidades comerciales.

Con suerte, eres plenamente consciente del hecho de que cuál es la importancia de la integración Aprendizaje Automático Ciencia Datos.

Entonces, busque un buen servicio de desarrollo de ML en caso de que desee crear una aplicación basada en el aprendizaje automático.