اعداد و شمار کی مسلسل نسل کے ساتھ ، ضرورت ہے اور ڈیٹا سائنس تیزی سے اضافہ ہوا ہے۔ اس مطالبہ نے ڈیٹا سائنس کے میدان میں بہت سارے نان آئی ٹی پیشہ ور افراد کو کھینچ لیا ہے۔ غیر پروگرامروں کے لئے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا یہ بلاگ خاص طور پر غیر آئی ٹی پیشہ ور افراد کے لئے وقف کیا گیا ہے جو پروگرامنگ زبانوں پر کام کرنے کے تجربے کے بغیر ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ میں اپنا کیریئر بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کی گہرائی سے معلومات حاصل کرنے کے ل you ، آپ براہ راست داخلہ لے سکتے ہیں بذریعہ ایڈوریکا 24/7 معاونت اور زندگی بھر رسائی۔
یہاں عنوانات کی فہرست ہے جو ہوں گے اس بلاگ میں شامل:
- ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا تعارف
- ڈیٹا سائنس بمقابلہ مشین لرننگ
- غیر پروگرامروں کے لئے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا تعارف
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ نے تمام پس منظر سے پیشہ ور افراد کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے۔ اس مطالبے کی وجہ یہ حقیقت ہے کہ فی الحال ، ہمارے آس پاس کی ہر چیز ڈیٹا پر چلتی ہے۔
ڈیٹا کاروبار کو بڑھنے ، پیچیدہ حقیقی دنیا کے مسائل حل کرنے اور موثر ماڈل بنانے کی کلید ہے جو خطرے کے تجزیے ، سیلز کی پیشن گوئی اور اسی طرح کی مدد کرسکتے ہیں۔ ڈیٹا سے حل اور بصیرت تلاش کرنے کی کلید ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ہے۔
اس سے پہلے کہ ہم کوئی بھی جائیں مزید ، آئیے ایک چیز کو واضح کردیں۔ ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ایک جیسی نہیں ہیں۔ لوگ اکثر دونوں کے مابین الجھ جاتے ہیں۔ چیزوں کو واضح کرنے کے ل let فرق کو سمجھیں:
ڈیٹا سائنس بمقابلہ مشین لرننگ
ڈیٹا سائنس مصنوعی ذہانت (اے آئی) ، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ سمیت متعدد ڈومینز کا احاطہ کرنے والا ایک چھتری اصطلاح ہے۔
آئیے اسے توڑ دیں:
مصنوعی ذہانت: ایک ھے ڈیٹا سائنس کا سب سیٹ جو مشینوں کو انسانوں جیسے طرز عمل کی تقلید کی اجازت دیتی ہے۔
جاوا پروگرام mysql ڈیٹا بیس سے مربوط کرنے کے لئے
مشین لرننگ: ایک ھے مصنوعی ذہانت کا ذیلی فیلڈ جو مشینوں کو خود بخود سیکھنے اور تجربے سے بہتر بنانے کے لئے بغیر کسی پروگرام کے واضح پروگرام کیے جانے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔
گہری سیکھنے: گہری لرننگ ایک ھے مشین لرننگ کا حصہ جو مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این) نامی دماغی ساخت اور افعال سے متاثر ہوکر مختلف کمپیوٹیشنل پیمائش اور الگورتھم استعمال کرتا ہے۔
لہذا ، ڈیٹا سائنس ڈیٹا سے بصیرت کو نکالنے کے ارد گرد گھومتا ہے۔ ایسا کرنے کے ل it ، اس میں مشینیں سیکھنے ، اے آئی اور ڈیپ لرننگ جیسے متعدد مضامین سے متعدد مختلف ٹیکنالوجیز اور طریقے استعمال کیے گئے ہیں۔ یہاں توجہ دینے کی ایک بات یہ ہے کہ ڈیٹا سائنس ایک بہت وسیع فیلڈ ہے اور خصوصی طور پر ان تکنیکوں پر انحصار نہیں کرتا ہے۔
اب جب آپ بنیادی باتوں کو جانتے ہیں تو آئیے ڈیٹا سائنس اور ایم ایل ٹولز کے استعمال سے ہونے والے فوائد کو سمجھیں۔
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز کیوں استعمال کریں؟
یہاں وجوہات کی ایک فہرست ہے جو آپ کو ڈیٹا سائنس ٹولز کے استعمال کے فوائد کو سمجھنے میں مدد دے گی:
- آپ کو ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز کو استعمال کرنے کے لئے پروگرامنگ کی مہارت کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ خاص طور پر غیر عدم پیشہ ور افراد کے لئے فائدہ مند ہے جن کے پاس ازگر ، آر ، وغیرہ میں پروگرامنگ کا تجربہ نہیں ہے۔
- وہ ایک بہت انٹرایکٹو جی یوآئ فراہم کرتے ہیں جو استعمال کرنا اور سیکھنا بہت آسان ہے۔
- یہ ٹولز ڈیٹا سائنس کے پورے ورک فلو کی وضاحت کرنے اور کسی کوڈنگ کیڑے یا غلطیوں کی پرواہ کیے بغیر اسے نافذ کرنے کا ایک بہت ہی تعمیری طریقہ فراہم کرتے ہیں۔
- اس حقیقت کو دیکھتے ہوئے کہ ان اوزاروں سے آپ کو کوڈ کی ضرورت نہیں ہوتی ہے ، اس سے اعداد و شمار پر کارروائی اور مضبوط مشین لرننگ ماڈل تیار کرنا تیز اور آسان ہے۔
- ورک فلو میں شامل تمام عمل خود کار طریقے سے ہوتے ہیں اور کم سے کم انسانی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے۔
- بہت ساری ڈیٹا سے چلنے والی کمپنیوں نے ڈیٹا سائنس ٹولز کے مطابق ڈھال لیا ہے اور اکثر ایسے پیشہ ور افراد کی تلاش کرتے ہیں جو ایسے ٹولز کو سنبھالنے اور ان کا انتظام کرنے کے اہل ہیں۔
اب جب تم جانتے ہو ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز کے استعمال کے فوائد ، آئیے ان ٹول ٹولز پر ایک نظر ڈالیں جن کو کوئی نان پروگرامر استعمال کرسکتا ہے:
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز
اس سیکشن میں ، ہم نان پروگرامروں کے ل the ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے بہترین ٹولز پر گفتگو کریں گے۔ براہ کرم نوٹ کریں کہ یہ فہرست کسی خاص ترتیب میں نہیں ہے۔
یہاں ڈیٹا سائنس اور مشین کی ایک فہرست ہےسیکھنے کے اوزار جن پر ذیل میں تبادلہ خیال کیا گیا ہے:
- ریپڈ مائنر
- ڈیٹاروبوٹ
- بگ ایم ایل
- ایم ایل بیس
- گوگل کلاؤڈ آٹو ایم ایل
- آٹو WEKA
- آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو
- بورڈ
- ٹریفکٹا
- KNIME
ریپڈ مائنر
یہ تعجب کی بات نہیں ہے کہ ریپڈ مائنر نے اسے اس فہرست میں شامل کیا۔ ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز میں سے ایک جو نہ صرف ابتدائیہ افراد کو ترجیح دیتے ہیں جو نہ صرف پروگرامنگ کی مہارت سے آراستہ ہیں بلکہ تجربہ کار ڈیٹا سائنسدان بھی رکھتے ہیں۔ ڈیٹا پروسیسنگ سے لے کر ڈیٹا ماڈلنگ اور تعیناتی تک ، تمام ایک ٹول میں ریپڈ مائنر مکمل ڈاٹا سائنس ورک فلو کی دیکھ بھال کرتا ہے۔
اگر آپ غیر تکنیکی پس منظر سے ہیں تو ، ریپڈ مائنر آپ کے لئے ایک بہترین ٹول ہے۔ یہ ایک مضبوط GUI فراہم کرتا ہے جس میں صرف اعداد و شمار کو پھینکنا ہوتا ہے ، اس میں کوڈنگ کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلز اور مشین لرننگ ماڈل بناتا ہے جو عین مطابق نتائج کو حاصل کرنے کے لئے جامع الگورتھم استعمال کرتے ہیں۔
اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- ایک طاقتور بصری پروگرامنگ ماحول فراہم کرتا ہے۔
- ایک بلٹ میں موجود ریپڈ مائنر ریڈیوپ کے ساتھ آتا ہے جو آپ کو ڈیٹا کانوں کی کھدائی اور تجزیہ کے لئے ہڈوپ فریم ورک کے ساتھ ضم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- یہ کسی بھی ڈیٹا فارمیٹ اور کی حمایت کرتا ہےمہارت سے ڈیٹا کو صاف کرکے اعلی درجے کی پیش گوئی کرنے والے تجزیات انجام دیتا ہے
- پروگرامنگ کنسٹرکٹ کا استعمال ہوتا ہے جو اعلٰی سطح کے کاموں کو خود کار کرتا ہے جیسے ڈیٹا ماڈلنگ
ڈیٹاروبوٹ
ڈیٹاروبوٹ ایک خودکار مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے جو وسیع ڈیٹا تجزیہ کرنے کے لئے عین مطابق پیش گوئی کرنے والے ماڈل تیار کرتا ہے۔ اعداد و شمار کی کان کنی اور خصوصیت کو نکالنے کے ل. یہ ایک بہترین ٹول ہے۔ کم پروگرامنگ تجربہ رکھنے والے پیشہ ور افراد ڈیٹاروبوٹ کے لئے جاتے ہیں کیونکہ یہ اعداد و شمار کے تجزیے کے لئے ایک انتہائی آسان ٹول سمجھا جاتا ہے۔
ریپڈ مائنر کی طرح ، ڈیٹا روبوٹ بھی ایک واحد پلیٹ فارم ہے جو AI حل کو ختم کرنے کے لئے اختتام کی تعمیر کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ یہ حل پیدا کرنے میں بہترین طریق کار استعمال کرتا ہے جسے حقیقی دنیا کے کاروباری معاملات کے ماڈل بنانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- خود بخود انتہائی نمایاں خصوصیات کی نشاندہی کرتے ہیں اور ان خصوصیات کے آس پاس ایک ماڈل بناتے ہیں۔
- مشین لرننگ کے مختلف ماڈلز کے اعداد و شمار کو چلاتا ہے تاکہ یہ معلوم کر سکے کہ کون سا ماڈل انتہائی درست نتیجہ پیش کرتا ہے
- عمارت ، تربیت میں انتہائی تیز ،اور پیشن گوئی ماڈلز کی جانچ ، متن کان کنی ، ڈیٹا اسکیلنگ اور اسی طرح کی کارکردگی کا مظاہرہ۔
- بڑے پیمانے پر ڈیٹا سائنس پروجیکٹس چلاسکتے ہیں اور ماڈل جانچنے کے طریقوں جیسے پیرامیٹر ٹیوننگ وغیرہ کو شامل کرسکتے ہیں۔
بگ ایم ایل
بگ ایم ایل نے آسانی سے دستیاب تعمیرات کی فراہمی کے ذریعے مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس ماڈلز تیار کرنے کے عمل میں آسانی پیدا کردی ہے جو درجہ بندی ، رجعت اور کلسٹرنگ کے مسائل میں مدد فراہم کرتی ہے۔ اس میں مشین لرننگ الگورتھم کی ایک وسیع رینج شامل ہے اور بغیر کسی انسانی مداخلت کے ایک مضبوط ماڈل بنانے میں مدد ملتی ہے ، اس سے آپ اہم کاموں پر توجہ مرکوز کرسکتے ہیں جیسے فیصلہ سازی کو بہتر بنانا۔
اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- مشین لرننگ کا ایک جامع ٹول جو انتہائی پیچیدہ مشین لرننگ الگورتھم کی حمایت کرتا ہے ، جس میں نگرانی اور غیر نگرانی سیکھنے کے لئے مکمل تعاون شامل ہے ، جس میں بے عیب شناخت ، ایسوسی ایشن کان کنی اور اسی طرح کی چیزیں شامل ہیں۔
- ایک سادہ ویب انٹرفیس اور API فراہم کرتا ہے جو روایتی نظام کے ل for وقت کے ایک حص .ے میں ترتیب دیا جاسکتا ہے۔
- ضعف انٹرایکٹو تخلیق کرتا ہےپیش گوئی کرنے والے ماڈلز جو اعداد و شمار کی خصوصیات کے مابین ارتباط تلاش کرنا آسان بناتے ہیں
- اعلانیہ ، جاوا ، وغیرہ جیسے ڈیٹا سائنس کی سب سے مشہور زبانوں کی پابندیوں اور لائبریریوں کو شامل کرتا ہے
ایم ایل بیس
ایم ایل بیس ایک اوپن سورس ٹول ہے جو بڑے پیمانے پر مشین لرننگ پروجیکٹس بنانے کے لئے استعمال ہونے والے بہترین پلیٹ فارمز میں سے ایک ہے۔ اس میں پیچیدہ ماڈل کی میزبانی کے دوران درپیش دشواریوں کا ازالہ کیا گیا ہے جن کے لئے اعلی سطحی کمپیوٹوں کی ضرورت ہے۔
ونڈوز پر پی ایچ پی کی ترتیب
ایم ایل بیس تین اہم اجزاء استعمال کرتا ہے۔
- ایم ایل آپٹائزر: آپٹائزر کا بنیادی مقصد مشین لرننگ پائپ لائن کی تعمیر کو خود کار بنانا ہے۔
- ایم ایل آئی: ایم ایل آئی ایک ایسا API ہے جو الگورتھم تیار کرنے اور اعلی سطحی کمپیوٹیشن کے ل feature فیچر نکالنے پر مرکوز ہے
- ایملیب: یہ اپاچی اسپرک کی اپنی مشین لرننگ لائبریری ہے جو فی الحال اسفارک برادری کے ذریعہ سپورٹ کی گئی ہے۔
اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے کے لئے ایک سادہ جی یوآئ فراہم کرتا ہے
- یہ معلوم کرنے کے ل learning مختلف لرننگ الگورتھمز پر موجود ڈیٹا کو سیکھتا ہے اور جانچتا ہے تاکہ معلوم کیا جا سکے کہ کون سا ماڈل بہترین درستی دیتا ہے
- نان پروگرامر آسانی سے پیمانہ کرسکتے ہیں آلے کی آسانی اور سادگی کی وجہ سے ڈیٹا سائنس ماڈل
- یہ کسی بھی روایتی سسٹم کے مقابلے میں بڑے ، مجرم منصوبوں کو بڑے پیمانے پر اسکیل کرسکتی ہے
گوگل کلاؤڈ آٹو ایم ایل
کلاؤڈ آٹو ایم ایل مشین لرننگ پروڈکٹس کا ایک پلیٹ فارم ہے جو ڈیٹا سائنس میں محدود تجربہ رکھنے والے پیشہ ور افراد کو اپنی کاروباری ضروریات سے متعلق اعلی کے آخر میں ماڈل کی تربیت کرنے کی سہولت دیتا ہے۔ 10 سال سے زیادہ تربیت یافتہ گوگل ریسرچ کنسٹرکٹ کے ساتھ مشین لرننگ کا ایک بہترین پلیٹ فارم جس میں آپ کی پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے میں مدد ملتی ہے جو تمام روایتی کمپیوٹیشنل ماڈلز کو انجام دیتے ہیں۔
اس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- ایم ایل کے میدان میں کم سے کم مہارت رکھنے والے پیشہ ور افراد آسانی سے اپنی کاروباری ضروریات کے لئے مخصوص اعلی سطحی مشین سیکھنے کے ماڈل کی تربیت اور تشکیل دے سکتے ہیں۔
- بہت سی دوسری گوگل کلاؤڈ سروسز کے ساتھ مکمل انضمام جو ڈیٹا کان کنی اور ڈیٹا اسٹوریج میں معاون ہے۔
- REST API تیار کرتا ہے آؤٹ پٹ کے بارے میں پیش گوئیاں کرتے ہوئے
- اپنی مرضی کے مطابق ایم ایل ماڈلز بنانے کے لئے ایک سادہ جی یوآئ فراہم کرتا ہے جسے ایک ہی پلیٹ فارم کے ذریعہ تربیت ، جانچ ، بہتر اور تعینات کیا جاسکتا ہے۔
آٹو WEKA
آٹو ویکا ایک اوپن سورس GUI پر مبنی ٹول ہے جو ابتدائی افراد کے لئے مثالی ہے کیونکہ یہ ڈیٹا سائنس سے متعلق تمام کاموں کو انجام دینے کے لئے ایک انتہائی بدیہی انٹرفیس مہیا کرتا ہے۔
یہ خود کار طریقے سے ڈیٹا پروسیسنگ ، ای ڈی اے ، نگرانی اور غیر نگرانی سیکھنے الگورتھم کی حمایت کرتا ہے۔ یہ ٹول نوبائوں کے لئے بہترین ہے جو ابھی ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے ساتھ شروعات کر رہے ہیں۔ اس میں ڈویلپرز کی ایک جماعت ہے ، جو اس ٹول کو استعمال کرنے کے بارے میں سبق اور تحقیقی مقالے شائع کرنے کے لئے کافی مہربان تھے۔
اس آلے کی کچھ خصوصیات یہ ہیں:
- WEKA درجہ بندی ، رجعت ، جھرمٹ ، بے عیب شناخت ، ایسوسی ایشن کان کنی ، ڈیٹا کانوں کی کھدائی وغیرہ کے ل. مشین لرننگ الگورتھم کی ایک بہت بڑی رینج مہیا کرتا ہے۔
- ڈیٹا کان کنی کے کاموں ، ڈیٹا تجزیہ وغیرہ کو انجام دینے کے لئے انٹرایکٹو گرافیکل انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔
- ڈویلپرز کو اجازت دیتا ہے ممکنہ ٹیسٹ کیسوں کے مختلف سیٹوں پر اپنے ماڈلز کی جانچ کرنا اور اس ماڈل کو فراہم کرنے میں مدد ملتی ہے جو انتہائی عین مطابق آؤٹ پٹ دیتا ہے۔
- بنیادی کمانڈ کو چلانے کے لئے یہ ایک سادہ ، ابھی تک بدیہی سی ایل آئی (کمانڈ لائن انٹرفیس) کے ساتھ بھی آتا ہے۔
آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو
ہم سبھی واقف ہیں کہ آئی بی ایم نے اے آئی سے چلنے والی دنیا میں کتنا حصہ ڈالا ہے۔ IBM کے ذریعہ فراہم کردہ بیشتر خدمات کی طرح ، IBM واٹسن اسٹوڈیو ایک AI پر مبنی ٹول ہے جو وسیع ڈیٹا تجزیہ ، مشین لرننگ ، ڈیٹا سائنس اور اسی طرح کے لئے استعمال ہوتا ہے۔
یہ تنظیموں کو اعداد و شمار کے تجزیہ کے عمل کو آسان بنانے کے لئے اعانت کرتا ہے اور ڈیٹا پروسیسنگ سے لے کر تعیناتی تک اختتام سے آخر تک کام کے فلو کا خیال رکھتا ہے۔ یہ مارکیٹ میں ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لئے سب سے زیادہ تسلیم شدہ ٹول ہے۔
آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- اعداد و شمار کی تیاری ، ایکسپلوریشن اور ماڈلنگ کو چند منٹ کے عرصے میں انجام دینے میں معاونت فراہم کرتا ہے اور یہ سارا عمل خودکار ہوجاتا ہے۔
- ایک سے زیادہ ڈیٹا سائنس زبانوں اور ٹولز کی حمایت کرتا ہے جیسے ازگر 3 نوٹ بک ، جائٹن اسکرپٹنگ ، ایس پی ایس ایس ماڈلر ، اور ڈیٹا ریفائنری
- کوڈرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لئے ، یہ پیش کرتا ہےآر اسٹوڈیو ، اسکالا ، ازگر اور اسی طرح کے ساتھ انضمام۔
- ایس پی ایس ایس ماڈلر کا استعمال کرتا ہے جو ڈیٹا کو تلاش کرنے اور مضبوط مشین لرننگ ماڈل بنانے کے ل building ڈریگ اینڈ ڈراپ فعالیت مہیا کرتا ہے۔
بورڈ
بورڈ مارکیٹ میں استعمال ہونے والا سب سے مشہور ڈیٹا ویژنائزیشن ٹول ہے۔ یہ آپ کو خام ، غیر ساختہ ڈیٹا کو ایک قابل عمل اور قابل فہم شکل میں توڑنے کی اجازت دیتا ہے۔ جھاڑو کا استعمال کرتے ہوئے تخلیق کردہ تصورات آپ کو آسانی سے پیش گو گو متغیر کے مابین انحصار کو سمجھنے میں مدد فراہم کرسکتے ہیں۔
اگرچہ جھاڑی بنیادی طور پر تصو .ر کے مقصد کے لئے استعمال ہوتی ہے ، لیکن اس سے اعداد و شمار کا تجزیہ اور تلاش بھی ہوسکتی ہے۔
یہاں ٹیپو کی کچھ خصوصیات ہیں۔
- اس کا استعمال متعدد اعداد و شمار کے ذرائع سے مربوط کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے ، اور یہ ارتباط اور نمونوں کو تلاش کرنے کے ل massive وسیع پیمانے پر ڈیٹا سیٹ کا تصور کرسکتا ہے۔
- ٹیبل ڈیسک ٹاپ کی خصوصیت آپ کو ریئل ٹائم اپ ڈیٹ حاصل کرنے کے ل custom اپنی مرضی کے مطابق رپورٹیں اور ڈیش بورڈ بنانے کی سہولت دیتی ہے
- جھاڑی کراس ڈیٹا بیس میں شامل ہونے والی فعالیت کو بھی مہی providesا کرتی ہے جو آپ کو حساب والے فیلڈز بنانے اور جدولوں میں شامل ہونے کی سہولت دیتی ہے ، اس سے اعداد و شمار پر چلنے والے پیچیدہ معاملات کو حل کرنے میں مدد ملتی ہےمسائل.
- ایک بدیہی آلہ ، جو اعداد و شمار سے مفید بصیرت حاصل کرنے اور اعداد و شمار کے تجزیے کو انجام دینے کیلئے ڈریگ اینڈ ڈراپ فیچر کا استعمال کرتا ہے
ٹریفکٹا
ٹریفکٹا آپ کے کاروبار کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے ایک انٹرپرائز ڈیٹا رینگنگ پلیٹ فارم ہے۔ آپ کے اعداد و شمار میں کیا ہے اور مختلف تجزیاتی تحقیقوں کے ل it یہ کس طرح کارآمد ثابت ہوگا اس کو سمجھنا اعداد و شمار کی اہمیت کی نشاندہی کرنے کی کلید ہے۔ ٹریفکٹا کو اعداد و شمار میں گھومنے ، صفائی اور تجزیہ کرنے کا بہترین ذریعہ سمجھا جاتا ہے۔
ٹریفکٹہ کی کچھ خصوصیات یہ ہیں۔
- متعدد اعداد و شمار کے ذرائع سے مربوط ہوتا ہے اس سے قطع نظر کہ ڈیٹا کہاں رہتا ہے
- نہ صرف انتہائی اہم اعداد و شمار کو حاصل کرنے کے لئے بلکہ غیر ضروری یا بے کار متغیرات کو بھی دور کرنے کے ل the ڈیٹا کو سمجھنے کے لئے ایک انٹرایکٹو جی یوآئ فراہم کرتا ہے۔
- بصری رہنمائی ، مشین لرننگ ورک فلوز ، اور آراء فراہم کرتا ہے جو آپ کو اعداد و شمار کا اندازہ کرنے اور اعداد و شمار کی مطلوبہ تبدیلی کو انجام دینے میں رہنمائی کرے گا۔
- مسلسل نگرانی کرتا ہےاعداد و شمار میں تضادات اور کوئی خالی اقدار یا گمشدہ اقدار کو ہٹاتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آؤٹ پٹ میں کسی تعصب سے بچنے کے ل data ڈیٹا کو معمول پر لینا انجام دیا گیا ہے۔
KNIME
کے این ٹائم ایک اوپن سورس ڈیٹا اینالیٹکس پلیٹ فارم ہے جس کا مقصد باکس ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز کو تخلیق کرنا ہے۔ بلڈنگ ڈیٹا سائنس ایپلی کیشنز میں کئی طرح کے کام شامل ہیں جو اس مکمل طور پر خودکار ٹول کے ذریعہ اچھی طرح سے منظم ہیں۔ یہ ایک بہت انٹرایکٹو اور بدیہی جی یو آئی فراہم کرتا ہے جس سے ڈیٹا سائنس کے پورے طریقہ کار کو سمجھنا آسان ہوجاتا ہے۔
کے این ٹائم کی کچھ خصوصیات یہ ہیں:
- اس کا استعمال بغیر کسی کوڈنگ کے اختتام سے آخر میں ڈیٹا سائنس ورک فلوس کی تعمیر کے لئے کیا جاسکتا ہے ، آپ کو ماڈیولز کو ڈریگ اینڈ ڈراپ کرنا ہوگا۔
- مختلف ڈومینز سے سرایت کرنے والے ٹولز کو معاونت فراہم کرتا ہے ، جس میں آر ، پِتھن میں اسکرپٹ بھی شامل ہے اور یہ اپاچی ہڈوپ کے ساتھ ضم کرنے کے لئے بھی APIs فراہم کرتا ہے۔
- مختلف ڈیٹا سورسنگ فارمیٹس کے ساتھ ہم آہنگ ، بشمول سادہ ٹیکسٹ فارمیٹس ، جیسے CSV ، پی ڈی ایف ، XLS ، JSON ، اور غیر ساختہ ڈیٹا فارمیٹس بشمول امیجز ، GIF ، وغیرہ۔
- اعداد و شمار کو گھمانے ، خصوصیت کے انتخاب ، معمول پر لانے ، ڈیٹا ماڈلنگ ، ماڈل کی تشخیص اور یہاں تک کہ آپ کو انٹرایکٹو تصورات تخلیق کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
اب جب کہ آپ غیر پروگرامروں کے لئے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے اعلی ٹولز کو جانتے ہیں ، مجھے یقین ہے کہ آپ مزید جاننے کے لئے شوقین ہیں۔ یہاں کچھ بلاگ ہیں جو آپ کو ڈیٹا سائنس کے ساتھ شروع کرنے میں مدد فراہم کریں گے۔
اگر آپ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے مکمل کورس کے لئے داخلہ لینا چاہتے ہیں تو ، ایڈورکا کے پاس خصوصی طور پر تشکیل پایا گیا ہے جو آپ کو نگرانی سیکھنے ، غیر معاشرتی سیکھنے ، اور قدرتی زبان پروسیسنگ جیسی تکنیک میں ماہر بنائے گا۔ اس میں مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ جیسے ڈیپ لرننگ ، گرافیکل ماڈل اور کمک سیکھنے میں جدید ترین پیشرفت اور تکنیکی نقطہ نظر کی تربیت شامل ہے۔