गैर-प्रोग्रामर के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग

गैर-प्रोग्रामर के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग पर यह ब्लॉग गैर-आईटी पेशेवरों के लिए है जो डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग में अपना करियर बना रहे हैं।

डेटा की निरंतर पीढ़ी के साथ, के लिए की जरूरत है तथा डाटा साइंस तेजी से बढ़ा है। इस मांग ने बहुत सारे गैर-आईटी पेशेवरों को डेटा साइंस के क्षेत्र में खींच लिया है। गैर-प्रोग्रामर के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग पर यह ब्लॉग विशेष रूप से गैर-आईटी पेशेवरों को समर्पित है जो प्रोग्रामिंग भाषाओं पर काम करने के अनुभव के बिना डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में करियर बनाने की कोशिश कर रहे हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के गहन ज्ञान प्राप्त करने के लिए, आप लाइव के लिए नामांकन कर सकते हैं 24/7 समर्थन और आजीवन पहुंच के साथ Edureka द्वारा।





यहां उन विषयों की एक सूची दी गई है जो इस ब्लॉग में शामिल हैं:

  1. डाटा साइंस और मशीन लर्निंग का परिचय
  2. डेटा विज्ञान बनाम मशीन लर्निंग
  3. गैर-प्रोग्रामर के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टूल

डाटा साइंस और मशीन लर्निंग का परिचय

डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग ने सभी पृष्ठभूमि के पेशेवरों को तैयार किया है। इस मांग का कारण यह तथ्य है कि वर्तमान में, हमारे आसपास सब कुछ डेटा पर चलता है।



डेटा व्यवसायों को विकसित करने, जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने और प्रभावी मॉडल बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जो जोखिम विश्लेषण, बिक्री पूर्वानुमान और इतने पर मदद करेगा। डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग डेटा से समाधान और अंतर्दृष्टि खोजने की कुंजी है।

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का परिचय - गैर-प्रोग्रामर के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग - एडुर्काइससे पहले कि हम कोई जाएं इसके अलावा, एक बात स्पष्ट करें। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग समान नहीं हैं। लोग अक्सर दोनों के बीच उलझ जाते हैं। चीजों को स्पष्ट करने के लिए अंतर को समझने दें:

डेटा विज्ञान बनाम मशीन लर्निंग

डाटा साइंस एक छत्र शब्द है जो कई प्रकार के डोमेन को कवर करता है, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग शामिल हैं।



इसे तोड़ दो:

कृत्रिम होशियारी: एक है डेटा साइंस का सबसेट जो मशीनों को मानव जैसे व्यवहार का अनुकरण करने की अनुमति देता है।

कुंजीर: 'ए'

यंत्र अधिगम: एक है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उप-क्षेत्र जो मशीनों को स्वचालित रूप से सीखने की क्षमता प्रदान करता है और ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सुधार करता है।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना: ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना एक है मशीन सीखने का हिस्सा यह कृत्रिम कम्प्यूटेशनल नेटवर्क (ANN) नामक मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित विभिन्न कम्प्यूटेशनल माप और एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

इसलिए, डेटा विज्ञान डेटा से अंतर्दृष्टि के निष्कर्षण के चारों ओर घूमता है। ऐसा करने के लिए, यह विभिन्न विषयों से कई तकनीकों और विधियों का उपयोग करता है, जैसे मशीन लर्निंग, एआई और डीप लर्निंग। यहां ध्यान देने वाली बात यह है कि डेटा साइंस एक बहुत बड़ा क्षेत्र है और इन तकनीकों पर विशेष रूप से निर्भर नहीं करता है।

अब जब आप मूल बातें जानते हैं, तो डेटा साइंस और एमएल टूल्स का उपयोग करने के लाभों को समझें।

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग क्यों करें?

यहां उन कारणों की एक सूची दी गई है जो आपको डेटा साइंस टूल का उपयोग करने के लाभों को समझने में मदद करेंगे:

  • आपको डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं है। यह विशेष रूप से गैर-इट पेशेवरों के लिए फायदेमंद है, जिनके पास पायथन, आर, आदि में प्रोग्रामिंग के साथ अनुभव नहीं है।
  • वे एक बहुत ही इंटरैक्टिव जीयूआई प्रदान करते हैं जो उपयोग करना और सीखना बहुत आसान है।
  • ये उपकरण संपूर्ण डेटा साइंस वर्कफ़्लो को परिभाषित करने और किसी भी कोडिंग बग या त्रुटियों के बारे में चिंता किए बिना इसे लागू करने का एक बहुत ही रचनात्मक तरीका प्रदान करते हैं।

  • इस तथ्य को देखते हुए कि इन उपकरणों को आपको कोड करने की आवश्यकता नहीं है, डेटा को संसाधित करना और मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल बनाना अधिक तेज़ और आसान है।
  • वर्कफ़्लो में शामिल सभी प्रक्रियाओं को स्वचालित किया जाता है और न्यूनतम मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
  • कई डेटा-संचालित कंपनियों ने डेटा साइंस टूल के लिए अनुकूलित किया है और अक्सर ऐसे पेशेवरों की तलाश करते हैं जो ऐसे टूल को संभालने और प्रबंधित करने में सक्षम हैं।

अब जब आप जानते हैं डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करने के फायदे, आइए उन टॉप टूल्स पर एक नज़र डालें जिनका कोई भी गैर-प्रोग्रामर उपयोग कर सकता है:

डाटा साइंस एंड मशीन लर्निंग टूल्स

इस अनुभाग में, हम गैर-प्रोग्रामर के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टूल पर चर्चा करेंगे। कृपया ध्यान दें कि यह सूची किसी विशेष क्रम में नहीं है।

यहां डेटा साइंस और मशीन की सूची दी गई हैनीचे दिए गए चर्चा के उपकरण सीखना:

  1. रैपिडएमिनर
  2. DataRobot
  3. बिग एम.एम.
  4. MLBase
  5. Google क्लाउड ऑटोएमएल
  6. ऑटो- WEKA
  7. आईबीएम वाटसन स्टूडियो
  8. मंडल
  9. त्रैमासिक
  10. पता है

रैपिडएमिनर

यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि RapidMiner ने इस सूची में जगह बनाई है। सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टूल में से एक न केवल शुरुआती लोगों द्वारा पसंद किया जाता है जो प्रोग्रामिंग कौशल से अच्छी तरह से सुसज्जित नहीं हैं, बल्कि अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों द्वारा भी। RapidMiner एक टूल में सभी है जो डेटा प्रोसेसिंग से लेकर डेटा मॉडलिंग और तैनाती तक संपूर्ण डेटा साइंस वर्कफ़्लो की देखभाल करता है।

यदि आप एक गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि से हैं, तो RapidMiner आपके लिए सबसे अच्छे उपकरणों में से एक है। यह एक मजबूत GUI प्रदान करता है जिसमें केवल डेटा डंप करने की आवश्यकता होती है, कोई कोडिंग आवश्यक नहीं है। यह भविष्य कहनेवाला मॉडल और मशीन लर्निंग मॉडल बनाता है जो सटीक आउटपुट प्राप्त करने के लिए दृढ़ एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

यहाँ इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • एक शक्तिशाली दृश्य प्रोग्रामिंग वातावरण प्रदान करता है।
  • इन-बिल्ट रैपिडमाइनर रडूप के साथ आता है जो आपको डेटा खनन और विश्लेषण के लिए हडोप फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करने की अनुमति देता है।
  • यह किसी भी डेटा प्रारूप का समर्थन करता है औरडेटा की साफ-सफाई करके टॉप-क्लास प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स करता है
  • प्रोग्रामिंग निर्माण का उपयोग करता है जो डेटा-मॉडलिंग जैसे उच्च-स्तरीय कार्यों को स्वचालित करता है

DataRobot

DataRobot एक स्वचालित मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो व्यापक डेटा विश्लेषण करने के लिए सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाता है। यह डेटा माइनिंग और फीचर निष्कर्षण के लिए सबसे अच्छे साधनों में से एक है। कम प्रोग्रामिंग अनुभव वाले पेशेवर डेटाब्रोट के लिए जाते हैं क्योंकि इसे डेटा विश्लेषण के लिए सबसे सरल उपकरणों में से एक माना जाता है।

RapidMiner की तरह, DataRobot एक एकल प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उपयोग AI समाधान को समाप्त करने के लिए किया जा सकता है। यह उन समाधानों को बनाने में सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करता है जिनका उपयोग वास्तविक-विश्व व्यापार मामलों को मॉडल करने के लिए किया जा सकता है।

इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • स्वचालित रूप से सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान करता है और इन सुविधाओं के आसपास एक मॉडल बनाता है।
  • कौन सा मॉडल सबसे सटीक परिणाम प्रदान करता है यह जांचने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल पर डेटा चलाता है
  • भवन निर्माण, प्रशिक्षण में अत्यधिक तेज,और पूर्वानुमान मॉडल का परीक्षण, पाठ खनन, डेटा स्केलिंग और इतने पर प्रदर्शन।
  • बड़े पैमाने पर डेटा विज्ञान परियोजनाएं चला सकते हैं और मॉडल मूल्यांकन विधियों जैसे पैरामीटर ट्यूनिंग और इतने पर शामिल कर सकते हैं।

बिग एम.एम.

BigML आसानी से उपलब्ध निर्माणों को प्रदान करके मशीन लर्निंग और डेटा साइंस मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया को आसान बनाता है जो वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग समस्याओं में मदद करते हैं। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करता है और बहुत मानवीय हस्तक्षेप के बिना एक मजबूत मॉडल बनाने में मदद करता है, इससे आपको निर्णय लेने में सुधार जैसे महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है।

इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • एक व्यापक मशीन लर्निंग उपकरण जो सबसे जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का समर्थन करता है, जिसमें विसंगति का पता लगाने, एसोसिएशन माइनिंग और इतने पर सुपरवाइज्ड और अनसुप्राइज़्ड लर्निंग के लिए पूर्ण समर्थन शामिल है।
  • एक सरल वेब इंटरफेस और एपीआई प्रदान करता है जिसे पारंपरिक प्रणालियों के लिए समय के एक अंश में स्थापित किया जा सकता है।
  • नेत्रहीन बनाता हैअनुमानित मॉडल जो डेटा में सुविधाओं के बीच सहसंबंध ढूंढना आसान बनाते हैं
  • सबसे लोकप्रिय डेटा विज्ञान भाषाओं जैसे पायथन, जावा, आदि के बाइंडिंग और लाइब्रेरी को शामिल करता है

MLBase

MLbase एक ओपन-सोर्स टूल है जो बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे अच्छे प्लेटफार्मों में से एक है। यह जटिल मॉडल की मेजबानी करते समय सामना की जाने वाली समस्याओं को संबोधित करता है जिनके लिए उच्च-स्तरीय गणना की आवश्यकता होती है।

MLBase तीन मुख्य घटकों का उपयोग करता है:

  1. एमएल ऑप्टिमाइज़र: ऑप्टिमाइज़र का मुख्य उद्देश्य मशीन लर्निंग पाइपलाइन निर्माण को स्वचालित करना है।
  2. MLI: MLI एक एपीआई है जो एल्गोरिदम को विकसित करने और उच्च-स्तरीय संगणना के लिए फीचर निष्कर्षण प्रदर्शन करने पर केंद्रित है
  3. MLlib: यह अपाचे स्पार्क की अपनी मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो वर्तमान में स्पार्क समुदाय द्वारा समर्थित है।

इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए एक सरल जीयूआई प्रदान करता है
  • यह विभिन्न शिक्षण एल्गोरिदम पर डेटा को सीखता है और परीक्षण करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन सा मॉडल सबसे अच्छा सटीकता देता है
  • गैर-प्रोग्रामर आसानी से स्केल कर सकते हैं उपकरण की सहजता और सरलता के कारण डेटा विज्ञान मॉडल
  • यह किसी भी पारंपरिक प्रणाली की तुलना में बड़े, जटिल परियोजनाओं को बहुत प्रभावी ढंग से माप सकता है

Google क्लाउड ऑटोएमएल

क्लाउड ऑटोएमएल मशीन लर्निंग उत्पादों का एक प्लेटफ़ॉर्म है जो डेटा साइंस में सीमित अनुभव वाले पेशेवरों को अपने व्यवसाय की जरूरतों के लिए उच्च-अंत मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। 10 साल के प्रशिक्षित Google अनुसंधान के साथ सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म में से एक है जो आपको सभी पारंपरिक कम्प्यूटेशनल मॉडल के आउट-प्रदर्शन करने वाले पूर्वानुमान मॉडल बनाने में मदद करता है।

इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • एमएल के क्षेत्र में न्यूनतम विशेषज्ञता वाले पेशेवर आसानी से उच्च स्तरीय मशीन लर्निंग मॉडल को अपनी व्यावसायिक जरूरतों के लिए प्रशिक्षित और निर्मित कर सकते हैं।
  • Google क्लाउड सेवाओं के साथ एक पूरी तरह से एकीकृत एकीकरण जो डेटा माइनिंग और डेटा स्टोरेज में मदद करता है।
  • REST API जनरेट करता है आउटपुट के बारे में पूर्वानुमान बनाते समय
  • कस्टम ML मॉडल बनाने के लिए एक सरल GUI प्रदान करता है जिसे एक ही मंच के माध्यम से प्रशिक्षित, परीक्षण, सुधार और तैनात किया जा सकता है।

ऑटो- WEKA

Auto-WEKA एक ओपन-सोर्स GUI आधारित टूल है, जो शुरुआती लोगों के लिए आदर्श है क्योंकि यह सभी डेटा साइंस कार्यों को करने के लिए एक बहुत ही सहज इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

यह स्वचालित डाटा प्रोसेसिंग, EDA, सुपरवाइज्ड और अनसुपराइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम का समर्थन करता है। यह टूल उन नए शौक के लिए एकदम सही है, जो सिर्फ डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के साथ शुरू हो रहे हैं। इसमें डेवलपर्स का एक समुदाय है, जो टूल का उपयोग करने के बारे में ट्यूटोरियल और शोध पत्र प्रकाशित करने के लिए पर्याप्त थे।

यहाँ उपकरण की कुछ विशेषताएं दी गई हैं:

जावास्क्रिप्ट में सरणी की लंबाई प्राप्त करें
  • WEKA वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, विसंगति का पता लगाने, एसोसिएशन खनन, डेटा खनन और इतने पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक विशाल श्रृंखला प्रदान करता है।
  • डेटा खनन कार्यों, डेटा विश्लेषण और इतने पर प्रदर्शन करने के लिए एक इंटरैक्टिव ग्राफिकल इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
  • डेवलपर्स को अनुमति देता है संभावित परीक्षण मामलों के विभिन्न सेट पर अपने मॉडल का परीक्षण करने और सबसे सटीक आउटपुट देने वाले मॉडल को प्रदान करने में मदद करता है।
  • यह बुनियादी आज्ञाओं को चलाने के लिए एक सरल, फिर भी सहज सीएलआई (कमांड लाइन इंटरफ़ेस) के साथ आता है।

आईबीएम वाटसन स्टूडियो

हम सभी जानते हैं कि आईबी ने एआई-संचालित दुनिया में कितना योगदान दिया है। आईबीएम द्वारा प्रदान की जाने वाली अधिकांश सेवाओं की तरह, आईबीएम वाटसन स्टूडियो एक एआई-आधारित उपकरण है जिसका उपयोग व्यापक डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और इतने पर किया जाता है।

यह डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया को आसान बनाने के लिए संगठनों को सहायता करता है और डेटा प्रोसेसिंग से लेकर तैनाती तक एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो की देखभाल करता है। यह बाजार में डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के लिए सबसे अधिक मान्यता प्राप्त उपकरणों में से एक है।

यहां आईबीएम वॉटसन स्टूडियो की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • कुछ मिनटों की अवधि में डेटा तैयार करने, अन्वेषण और मॉडलिंग करने के लिए समर्थन प्रदान करता है और पूरी प्रक्रिया स्वचालित है।
  • कई डेटा साइंस भाषाओं और उपकरणों का समर्थन करता है जैसे कि पायथन 3 नोटबुक्स, जेथॉन स्क्रिप्टिंग, एसपीएसएस मॉडलर, और डेटा रिफाइनरी
  • कोडर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए, यह प्रदान करता हैआर स्टूडियो, स्काला, पायथन आदि के साथ एकीकरण।
  • SPSS मॉडलर का उपयोग करता है जो डेटा की खोज और मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप कार्यक्षमता प्रदान करता है।

मंडल

मंडल बाजार में उपयोग किया जाने वाला सबसे लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण है। यह आपको एक प्रक्रिया योग्य और समझ में आने वाले प्रारूप में कच्चे, अनियंत्रित डेटा को तोड़ने की अनुमति देता है। झांकी का उपयोग करके बनाई गई विज़ुअलाइज़ेशन आपको भविष्यवाणियों के बीच निर्भरता को समझने में आसानी से मदद कर सकते हैं।

हालांकि झांकी मुख्य रूप से विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्य के लिए उपयोग की जाती है, यह डेटा विश्लेषण और अन्वेषण भी कर सकती है।

यहाँ झांकी की कुछ विशेषताएं हैं:

  • इसका उपयोग कई डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने के लिए किया जा सकता है, और यह सहसंबंध और पैटर्न खोजने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेट की कल्पना कर सकता है।
  • झांकी डेस्कटॉप सुविधा आपको वास्तविक समय अपडेट प्राप्त करने के लिए अनुकूलित रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देती है
  • झांकी भी क्रॉस-डेटाबेस जॉइन कार्यक्षमता प्रदान करती है जो आपको गणना किए गए फ़ील्ड बनाने और तालिकाओं में शामिल होने की अनुमति देती है, इससे जटिल डेटा-संचालित को हल करने में मदद मिलती हैसमस्या।
  • एक सहज उपकरण, जो डेटा से उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और डेटा विश्लेषण करने के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप सुविधा का उपयोग करता है

त्रैमासिक

ट्रायक्टेरा एक उद्यम डेटा है जो आपके व्यवसाय की जरूरतों को पूरा करने के लिए मंच है। यह समझना कि आपके डेटा में क्या है और यह विभिन्न विश्लेषणात्मक अन्वेषणों के लिए कैसे उपयोगी होगा, डेटा के मूल्य की पहचान करने की कुंजी है। ट्रिक्टेरिया को आंकड़ों के प्रदर्शन, सफाई और विश्लेषण के लिए सबसे अच्छा उपकरण माना जाता है।

यहां त्रिकुटा की कुछ विशेषताएं दी गई हैं:

  • जहां डेटा रहता है, उसके बावजूद कई डेटा स्रोतों से जुड़ता है
  • न केवल सबसे महत्वपूर्ण डेटा प्राप्त करने के लिए बल्कि अनावश्यक या अनावश्यक चर को हटाने के लिए डेटा को समझने के लिए एक इंटरैक्टिव जीयूआई प्रदान करता है।
  • दृश्य मार्गदर्शन, मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़, और प्रतिक्रिया प्रदान करता है जो आपको डेटा का आकलन करने और आवश्यक डेटा परिवर्तन करने में मार्गदर्शन करेगा।
  • लगातार निगरानी करता हैडेटा में विसंगतियों और किसी भी अशक्त मूल्यों या लापता मूल्यों को हटाता है और सुनिश्चित करता है कि आउटपुट में किसी भी पूर्वाग्रह से बचने के लिए डेटा सामान्यीकरण किया जाता है।

पता है

KNIME एक ओपन-सोर्स डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उद्देश्य आउट ऑफ़ बॉक्स डेटा साइंस और मशीन लर्निंग एप्लीकेशन है। डेटा साइंस अनुप्रयोगों के निर्माण में ऐसे कार्यों की एक श्रृंखला शामिल है जो इस पूरी तरह से स्वचालित उपकरण द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं। यह एक बहुत ही इंटरैक्टिव और सहज ज्ञान युक्त GUI प्रदान करता है जिससे संपूर्ण डेटा साइंस पद्धति को समझना आसान हो जाता है।

यहां KNIME की कुछ विशेषताएं हैं:

  • इसका उपयोग किसी भी कोडिंग के बिना एंड-टू-एंड डेटा साइंस वर्कफ़्लो के निर्माण के लिए किया जा सकता है, आपको बस मॉड्यूल को ड्रैग-एंड-ड्रॉप करना होगा।
  • आर, पायथन में स्क्रिप्टिंग सहित विभिन्न डोमेन से उपकरण एम्बेड करने के लिए समर्थन प्रदान करता है और यह अपाचे लाडो के साथ एकीकृत करने के लिए एपीआई भी प्रदान करता है।
  • सरल पाठ स्वरूपों सहित विभिन्न डेटा सोर्सिंग प्रारूपों के साथ संगत, जैसे CSV, PDF, XLS, JSON, और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा प्रारूप जिनमें चित्र, GIF, आदि शामिल हैं।
  • डेटा का प्रदर्शन, फ़ीचर चयन, सामान्यीकरण, डेटा मॉडलिंग, मॉडल मूल्यांकन करने के लिए पूर्ण समर्थन प्रदान करता है और यहां तक ​​कि आपको इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति देता है।

अब जब आप गैर-प्रोग्रामर के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के शीर्ष उपकरण जानते हैं, तो मुझे यकीन है कि आप और जानने के लिए उत्सुक हैं। यहाँ कुछ ब्लॉग हैं जो आपको डेटा साइंस के साथ आरंभ करने में मदद करेंगे:

यदि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर एक पूर्ण पाठ्यक्रम के लिए नामांकन करना चाहते हैं, तो एडुर्का ने विशेष रूप से क्यूरेट किया है जो आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों में पारंगत बना देगा। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।