Top 10 khái niệm khoa học dữ liệu quan trọng

Hiểu những khái niệm này để bạn có thể có một từ vựng chung với các nhà khoa học dữ liệu.

1. Làm sạch dữ liệu: Làm sạch dữ liệu là quá trình xác định và sửa lỗi hoặc loại bỏ lỗi, sự không nhất quán và không chính xác trong một tập dữ liệu. Đây là một bước quan trọng trong quy trình khoa học dữ liệu vì nó đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

2. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA): EDA là quá trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và hiểu rõ các mẫu và mối quan hệ cơ bản. Nó bao gồm các kỹ thuật như thống kê tóm tắt, trực quan hóa dữ liệu và phân tích tương quan.

3. Kỹ thuật tính năng: Kỹ thuật tính năng là quá trình tạo ra các tính năng mới hoặc chuyển đổi các tính năng hiện có trong một tập dữ liệu để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy. Nó bao gồm các kỹ thuật như mã hóa biến phân loại, quy mô biến số, và tạo ra các thuật ngữ tương tác.

4. Thuật toán học máy: Thuật toán học máy là các mô hình toán học học các mẫu và mối quan hệ từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Một số thuật toán học máy quan trọng bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, máy vectơ hỗ trợ và mạng nơ-ron.

5. Đánh giá và xác thực mô hình: Đánh giá và xác thực mô hình liên quan đến việc đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy trên dữ liệu chưa được nhìn thấy. Nó bao gồm các kỹ thuật như xác thực chéo, ma trận nhầm lẫn, độ chính xác, độ nhớ lại, điểm F1 và phân tích đường cong ROC.

6. Chọn tính năng: Chọn tính năng là quá trình chọn các tính năng liên quan nhất từ một tập dữ liệu để cải thiện hiệu suất của mô hình và giảm quá trình phù hợp. Nó bao gồm các kỹ thuật như phân tích tương quan, loại bỏ ngược, chọn tiến và các phương pháp điều chỉnh.

7. Giảm chiều: Các kỹ thuật giảm chiều được sử dụng để giảm số lượng tính năng trong một tập dữ liệu trong khi vẫn giữ lại thông tin quan trọng nhất. Phân tích thành phần chính (PCA) và t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) là các kỹ thuật giảm chiều phổ biến.

8. Tối ưu hóa mô hình: Tối ưu hóa mô hình liên quan đến việc tinh chỉnh các tham số và siêu tham số của các mô hình học máy để đạt được hiệu suất tốt nhất. Các kỹ thuật như tìm kiếm lưới, tìm kiếm ngẫu nhiên và tối ưu hóa Bayesian được sử dụng cho tối ưu hóa mô hình.

9. Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu là việc biểu diễn dữ liệu bằng hình ảnh để truyền đạt các thông tin và mẫu một cách hiệu quả. Nó bao gồm việc sử dụng các biểu đồ, đồ thị và sơ đồ để trình bày dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.

10. Phân tích dữ liệu lớn: Phân tích dữ liệu lớn đề cập đến quá trình phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp mà không thể được xử lý bằng các kỹ thuật xử lý dữ liệu truyền thống. Nó bao gồm các công nghệ như Hadoop, Spark và tính toán phân tán để trích xuất thông tin từ các lượng dữ liệu khổng lồ.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: AiUTOMATING PEOPLE, ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.

© ABN ASIA