הבנת התהליך מדעי הנתונים

הושלם

דרך נפוצה לחלץ תובנות מנתונים היא להציג את הנתונים באופן חזותי. בכל פעם שיש לך מערכי נתונים מורכבים, ייתכן שתרצה לצלול עמוק יותר ולנסות למצוא דפוסים מורכבים בנתונים.

כמדען נתונים, אתה יכול לאמן מודלים של למידת מכונה כדי למצוא דפוסים בנתונים שלך. אתה יכול להשתמש בדפוסים אלה כדי ליצור תובנות או תחזיות חדשות. לדוגמה, אתה יכול לחזות את מספר המוצרים הצפוי שאתה מצפה למכור בשבוע הקרוב.

למרות שהכשרת המודל חשובה, זו לא המשימה היחידה בפרויקט מדעי הנתונים. לפני שנחקור תהליך טיפוסי של מדעי הנתונים, בואו נחקור מודלים נפוצים של למידת מכונה שתוכלו לאמן.

גלה מודלים נפוצים של למידת מכונה

מטרת למידת מכונה היא לאמן מודלים שיכולים לזהות דפוסים בכמויות גדולות של נתונים. לאחר מכן תוכל להשתמש בדפוסים כדי לבצע תחזיות המספקות לך תובנות חדשות שעל בסיסן תוכל לבצע פעולות.

האפשרויות עם למידת מכונה עשויות להיראות אינסופיות, אז בואו נתחיל בהבנת ארבעת הסוגים הנפוצים של מודלים של למידת מכונה:

1. סיווג: חזה ערך קטגורי כגון אם לקוח עשוי לנטוש.
2. רגרסיה: לחזות ערך מספרי כמו מחיר המוצר.
3. אשכולות: קבץ נקודות נתונים דומות לאשכולות או לקבוצות.
4. חיזוי: חזה ערכים מספריים עתידיים בהתבסס על נתוני סדרות זמן, כגון המכירות הצפויות לחודש הקרוב.

כדי להחליט איזה סוג של מודל למידת מכונה אתה צריך לאמן, תחילה עליך להבין את הבעיה העסקית ואת הנתונים הזמינים לך.

הבנת התהליך מדעי הנתונים

כדי לאמן מודל למידת מכונה, התהליך כולל בדרך כלל את השלבים הבאים:

1. הגדר את הבעיה: יחד עם משתמשים עסקיים ואנליסטים, החלט מה המודל צריך לחזות ומתי הוא יצליח.
2. קבל את הנתונים: מצא מקורות נתונים וקבל גישה על-ידי אחסון הנתונים שלך בבית אגם.
3. הכנת הנתונים: גלה את הנתונים על-ידי קריאתם מ- Lakehouse למחברת. נקה והמיר את הנתונים בהתאם לדרישות המודל.
4. תרגול המודל: בחר אלגוריתם וערכי היפר-פרמטר בהתבסס על גירסת ניסיון ושגיאה על-ידי מעקב אחר הניסויים שלך עם MLflow.
5. צור תובנות: השתמש ב ניקוד אצוות מודל כדי ליצור את החיזויים המבוקשים.

כמדען נתונים, רוב זמנך מוקדש להכנת הנתונים והכשרת המודל. האופן שבו אתה מכין את הנתונים ואיזה אלגוריתם אתה בוחר לאמן מודל יכול להשפיע על הצלחת המודל שלך.

אתה יכול להכין ולאמן מודל באמצעות ספריות קוד פתוח הזמינות לשפה שתבחר. לדוגמה, אם אתה עובד עם Python, אתה יכול להכין את הנתונים עם Pandas ו-Numpy, ולאמן מודל עם ספריות כמו Scikit-Learn, PyTorch או SynapseML.

כשאתה מתנסה, אתה רוצה לשמור על סקירה כללית של כל המודלים השונים שאימנת. אתה רוצה להבין כיצד הבחירות שלך משפיעות על הצלחת המודל. על-ידי מעקב אחר הניסויים שלך עם MLflow ב- Microsoft Fabric, תוכל לנהל ולפרוס בקלות את המודלים שאימנת.