Гарчиг[Нуух][Үзүүлэх]
Хэрэв та машин сургалт, хиймэл оюун ухаан эсвэл компьютерийн шинжлэх ухаан сонирхогч бол тухайн систем, үйлчилгээг сайжруулахад туслах мэдээллийн тухай ойлголт, хэрэгцээг ойлгож байгаа байх.
Техникийн аваргууд болон үндэстэн дамнасан компаниуд мэдээллийнхээ утга учрыг олохын тулд бизнесийн тагнуулын дэвшилтэт арга техникийг нэвтрүүлэх замаар хэрэглэгчийн туршлага, үйлчилгээний ерөнхий чанарыг сайжруулахын тулд их хэмжээний өгөгдлийг ашигладаг. Шинээр гарч ирж буй хамгийн чухал аргуудын нэгийг урьдчилан таамаглах аналитик гэж нэрлэдэг.
Энэ нийтлэлд урьдчилан таамаглах аналитик хэрэгслүүдийн санаа, тэдгээрийн хэрэглээ болон хэд хэдэн жишээг авч үзэх болно нээлттэй эх үүсвэр ашиглаж болох хэрэгслүүд!
Урьдчилан таамаглах аналитик хэрэгсэл гэж юу вэ?
Урьдчилан таамаглах аналитик хэрэгслүүд нь одоо байгаа өгөгдлийн багцаас мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, гаргаж авах замаар загвар, чиг хандлагыг тодорхойлдог програм хангамж юм. Эдгээр хэрэгслүүд нь өгөгдсөн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, таамаглал дэвшүүлэхийн тулд өгөгдөл олборлох, урьдчилан таамаглах загварчлал, машин сурах зэрэг статистикийн олон аргыг ашигладаг.
Эдгээр хэрэгслүүдийг хэрэглэгчийн зан төлөвийн хэв маяг, өмнөх чиг хандлагыг ойлгоход ашиглаж, тухайн үйлчилгээний ашиг орлого, амжилтыг нэмэгдүүлэх тодорхой хугацааны төлөвлөгөөг гаргаж болно.
Урьдчилан таамагласан анализын хэрэглээ
Хэд хэдэн талбарыг хамарсан урьдчилан таамаглах аналитик хэрэгслийн олон хэрэглээ байдаг бөгөөд үүнд:
Имэйл-худалдаа
- Хэрэглэгчийн мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, хүмүүсийн худалдан авалтын сонголтод тулгуурлан бүлэглэх, дараа нь эдгээр бүлгүүдийн бүтээгдэхүүн худалдан авах магадлалыг урьдчилан таамаглах.
- Зорилтот маркетингийн кампанит ажлын хөрөнгө оруулалтын өгөөжийг (ROI) урьдчилан таамаглах.
- Амазон зах зээл гэх мэт загварлаг онлайн дэлгүүрүүдээс мэдээлэл цуглуулах.
Social Media Marketing
- Нийтлэх контентын төрөл, төрлийг төлөвлөх.
- Өгөгдсөн агуулгыг нийтлэх хамгийн тохиромжтой өдөр, цагийг урьдчилан таамаглах.
- Google зар болон зар сурталчилгааг ерөнхийд нь зохицуулах.
Банк, даатгал
- Зээлжих зэрэглэлийг тодорхойлох.
- Луйврын үйл ажиллагааг тодорхойлох.
Эрүүл мэндийн
- Эрүүл мэндийг ерөнхийд нь хянах.
- Хувь хүний эрүүл мэндийн асуудлын анхны шинж тэмдгийг тодорхойлох.
Үйлдвэрлэл
- Бараа материал, нийлүүлэлтийн сүлжээг удирдах.
- Тээвэрлэлт, гүйцэтгэлийн үйл явцад туслах.
Нээлттэй эх сурвалжийн таамаглах аналитик хэрэгслүүд
1. Orange Data Mining
Orange бол визуал програмчлал эсвэл Python скриптээр дамжуулан урьдчилан таамаглах аналитик хийдэг өгөгдлийн дүрслэл, аналитик хэрэгсэл юм. Энэхүү хэрэгслийн иж бүрдлийг Python номын сан болгон импортолсон бөгөөд үүнд зориулсан бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулдаг Машины сургалт, биоинформатик, текст олборлолт болон бусад мэдээллийн аналитик шинж чанарууд.
Гол онцлог
- Интерактив мэдээллийн дүрслэл болон график дүрслэлийн онцлог.
- Визуал програмчлал орно.
- Канвас дээр суурилсан график Хэрэглэгчийн интерфэйс (GUI) нь эхлэгчдэд хэрэглэхэд хялбар болгодог.
- Энгийн бөгөөд нарийн төвөгтэй өгөгдлийн аналитик хийх чадвартай.
2. Анасбара
Нээлттэй эх сурвалжийн мэдээллийн шинжлэх ухааны Python болон R түгээлтийн платформ нь 250 гаруй алдартай багцуудыг багцлан удирдах, байршуулахад ашигладаг. Энэхүү түгээлт нь мэдээллийн шинжлэх ухааныг ашигладаг. Машины сургалт програмууд, мөн урьдчилан таамаглах аналитик хийх томоохон хэмжээний өгөгдөл боловсруулах.
Гол онцлог
- Нарийвчилсан аналитик, ажлын урсгалыг ашиглах, өгөгдлийн харилцан үйлчлэл.
- Өгөгдлөөс хамгийн их үнэ цэнийг гаргаж авахын тулд бүх мэдээллийн эх сурвалжийг холбоно.
- Python, R, ба ашиглан урьдчилан таамаглах аналитик загварыг бий болгох Jupyter Notebooks.
- Урьдчилан таамаглах аналитик загваруудаа ухаалаг вэб програмууд болон интерактив дүрслэлд нэгтгэ.
- Анаконда ашиглан өгөгдлийн шинжлэх ухааны бүх багууд хамтран ажиллана.
3. R Програм хангамжийн орчин
R орчин нь статистикийн тооцоолол болон графикт ашиглагддаг. Энэ нь UNIX, Windows, MAC OS зэрэг төрөл бүрийн үйлдлийн системүүдийг эмхэтгэж, ажиллуулдаг. Энэ орчинд өгөгдлийн аналитик болон өгөгдлийн аналитикийг графикаар харуулах завсрын хэрэгслүүдийн асар их цуглуулга байдаг.
Гол онцлог
- Урьдчилан таамаглах аналитикийн төрөл бүрийн статистик загвар, график техникийг багтаасан.
- Үр дүнтэй мэдээлэл боловсруулах, хадгалах байгууламж.
- Нарийн төвөгтэй өгөгдлийн массивын тооцоолол, статистик аналитикийн операторуудын багц.
- R нийгэмлэгээс онлайнаар авах боломжтой дэмжлэг.
4. Scikit-сурах
Энэ бол Python програмчлалын хэлний машин сургалтын номын сан юм. Энэ нь янз бүрийн ангилал, регресс, кластер хийх алгоритмуудыг багтаасан бөгөөд үүнд Support Vector Machines (SVMs), санамсаргүй ой, k-means кластерчлал зэрэг нь урьдчилан таамаглах загварчлалд маш хэрэгтэй. Гэсэн хэдий ч Scikit-Learn ашиглан урьдчилан таамаглах аналитик хийх чадвартай байхын тулд ахисан түвшний програмчлалын мэдлэг шаардлагатай.
Гол онцлог
- Өгөгдлийн дэвшилтэт боловсруулалт нь өгөгдлийг визуал болон хүснэгт хэлбэрээр харуулах, өгөгдлийг онцлог матриц эсвэл зорилтот вектор болгон байрлуулах зэрэг орно.
- Урьдчилан таамаглах аналитик хийх боломжтой хэд хэдэн ангилал, регресс, кластерийн загварууд.
- Урьдчилан таамаглах загварын гүйцэтгэлийг шалгах олон нарийвчлалын хэмжүүрүүд.
5. Weka Data Mining
Weka нь Java хэл дээр бичигдсэн урьдчилан таамаглах загварчлалын даалгавруудад зориулагдсан Машин сургалтын алгоритмуудын цуглуулга юм. Эдгээр алгоритмуудыг таны өгөгдөлд шууд хэрэглэх эсвэл Javascript ашиглан дуудаж болно. Weka-аас өгсөн өгөгдлийн аналитик аргууд нь өгөгдөл олборлох, урьдчилан боловсруулах, дүрслэх арга техникийг агуулдаг. Века нь урьдчилан таамаглах аналитикийн хувьд ангилал, регресс, кластерийн загваруудыг ашигладаг.
Гол онцлог
- Мэдээллийг урьдчилан боловсруулах, дүрслэх арга техник.
- Өгөгдлийн ангилал, регресс, кластерийн алгоритмууд.
- Өгөгдлийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах өргөн хүрээтэй холбоо дүрэм.
- Зөөврийн болон санах ойд ээлтэй програм хангамж.
6. Апачи
Өргөтгөх боломжтой, гүйцэтгэлтэй Machine Learning алгоритмуудыг бий болгох энгийн бөгөөд өргөтгөх боломжтой програмчлалын орчин, хүрээ. Энэ орчин нь хэд хэдэн урьдчилан бэлтгэсэн Scala, Apache Spark, Apache Flint алгоритмуудыг агуулдаг. Энэ орчинд R хэлтэй төстэй вектор математикийн туршилт болох Samsara-г ашигладаг.
Гол онцлог
- Зөвлөмжийн системийг бий болгохын тулд хамтарсан шүүлтүүр.
- Урьдчилан таамаглах загварчлалд зориулсан кластер, ангиллын алгоритмууд.
- Нарийвчилсан мэдээлэл задлахын тулд байнга тохиолддог зүйлсийн багц цагийг дэмждэг.
- Нарийвчилсан статистикийн аналитикт зориулсан шугаман алгебрийн оператор ба тархсан алгебрийн оновчлогч.
- Урьдчилан таамаглах аналитикийн хувьд өргөтгөх боломжтой алгоритмуудыг бүтээдэг.
7. GNU Octave
Энэхүү программ хангамж нь тоон тооцоололд зориулагдсан өндөр түвшний хэл юм. Энэхүү программ хангамж нь өгөгдлийн дэвшилтэт аналитик хийхэд зориулагдсан график, дүрслэл бүхий хүчирхэг математикийн синтакстай. GNU Octave нь MATLAB скриптүүд болон GNU/Linux, MAC OS, Windows зэрэг үйлдлийн системүүдтэй нийцдэг.
Гол онцлог
- Баригдсан 2D/3D өгөгдөл зурах, дүрслэх хэрэгслүүд.
- Өгөгдлийн аналитикийн хэд хэдэн GNU статистик багцуудыг дэмждэг.
- Математик хандлагатай урьдчилан таамаглах загварчлалыг ашигладаг.
- MATLAB таамаглах загварууд болон Machine Learning алгоритмуудыг ажиллуулах чадвартай.
8. SciPy
Техникийн болон шинжлэх ухааны тооцоололд ашигладаг Python-д суурилсан нээлттэй эхийн програм хангамжийн цуглуулга. SciPy нь Python-д зориулсан тооцоолох хэрэгслээр хангадаг үндсэн багцуудыг агуулдаг. Энэ нь хамгийн ойрын хөрш, санамсаргүй ой, гэх мэт өгөгдөл боловсруулах дэвшилтэт техник, урьдчилан таамаглах загваруудыг ашигладаг мэдрэлийн сүлжээ.
SciPy нь Python номын сан Python-ийн олон түгээлтэд байдаг бөгөөд Анаконда дахь багц юм.
Гол онцлог
- Оновчлол, шугаман алгебр, интеграл, интерполяци, тусгай функцууд, FFT, ODE шийдлүүдэд зориулсан модулиуд.
- Сигнал, зураг, өгөгдөл боловсруулах төрөл бүрийн функцуудыг санал болгодог.
- NumPy болон Matplot дэмждэг.
Дүгнэлт
Та одоо нээлттэй эхийн урьдчилан таамаглах аналитик хэрэгслүүд, тэдгээрийн хэрэглээ, өгөгдөл ашиглан таамаглал гаргах дэвшилтэт техникийг хэрхэн ашигладаг талаар сайн санаатай байх ёстой.
Дээр дурдсан бүх хэрэгслийг ашиглахад үнэ төлбөргүй бөгөөд хүн бүр ашиглах боломжтой. Хэрэв та өмнө нь эдгээр хэрэгслийг ашиглаж байсан бол сэтгэгдэл дээр өөрийн туршлагаа бидэнд мэдэгдээрэй.
хариу үлдээх