不懂編程也能做AI建模？自動(dòng)學(xué)習(xí)功能讓你大開(kāi)眼界！
2020-05-15 11:02:17
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老鐵們，最近出大事了！
Python不知道什么時(shí)候開(kāi)始霸占熱搜啦！哪里都有它！
全國(guó)人民坐吃“豐巢”的瓜，豐巢近期最熱的指數(shù)也在20000左右徘徊，而Python的百度指數(shù)則都在18000以上，最高峰為40000+.
于是乎，朋友圈是python的廣告，抖音里有python的足跡……
就連知乎都發(fā)出了一個(gè)熱議的問(wèn)題：
“要想韭菜割得好，噱頭是其一，甜頭是其二。
人工智能、自動(dòng)駕駛、大數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，一大堆熱門(mén)技術(shù)、高薪職業(yè)都粘邊，噱頭有了。
通過(guò)調(diào)幾個(gè)庫(kù)，就能把數(shù)據(jù)爬下來(lái)，就能做人臉識(shí)別，成就感滿滿，甜頭也有了。
某地傳出編程納入考試，在社會(huì)發(fā)酵，最后鋪天蓋地打廣告，讓你覺(jué)得大家都在學(xué)，最重要的韭菜也送了。”
懂行的朋友應(yīng)該知道，當(dāng)前Python是從事數(shù)據(jù)分析、AI建模的主要開(kāi)源工具，也是很多企業(yè)數(shù)據(jù)分析師招聘的必備技能！
更重要的是，從事AI建模，不僅要會(huì)Python編程，還要懂機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)以及行業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)，這樣才能保證模型的質(zhì)量，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
怎么？！不會(huì)編程、不懂算法的業(yè)務(wù)人員就活該被鄙視，無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的分析？
NO！
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能來(lái)幫忙，讓業(yè)務(wù)專家也能秒變資深數(shù)據(jù)分析師！
一、啥是自動(dòng)學(xué)習(xí)？
“懶”是人類(lèi)第一生產(chǎn)力!——這是所有偉大發(fā)明總結(jié)的真理。
懶得編程，于是自動(dòng)學(xué)習(xí)就應(yīng)運(yùn)而生。
自動(dòng)學(xué)習(xí)算法能實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)集的多種算法或多種參數(shù)組合的一次性建模，從而在多個(gè)模型中選擇和推薦出最佳的算法及參數(shù)組合，并得到最優(yōu)預(yù)測(cè)結(jié)果，輕松實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)化和智能化學(xué)習(xí)，提升建模效率。
Tempo平臺(tái)中包含的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能有：一鍵式建模、自動(dòng)聚類(lèi)、自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)回歸、自動(dòng)時(shí)序、自動(dòng)擇參。
自動(dòng)學(xué)習(xí)功能可以幫助建模用戶一次性批量構(gòu)建成百上千個(gè)模型，并推薦最優(yōu)算法及參數(shù)組合，在幫助用戶提升建模的效率同時(shí)保證模型的質(zhì)量。這不僅能讓懂算法的專業(yè)數(shù)據(jù)分析師能夠快速構(gòu)建高質(zhì)量模型，還能讓不懂算法、編程的業(yè)務(wù)人員輕松構(gòu)建符合業(yè)務(wù)應(yīng)用的分析模型。
二、簡(jiǎn)單快捷的操作步驟
機(jī)器學(xué)習(xí)建模是一個(gè)流程化的過(guò)程。首先，我們需要拿到數(shù)據(jù)，其次就是數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征工程，接著要做模型的構(gòu)建，并通過(guò)選擇算法和參數(shù)調(diào)優(yōu)來(lái)尋找最優(yōu)模型。如果效果不佳，我們經(jīng)常需要回到特征工程，重新再訓(xùn)練模型評(píng)估模型。
AI項(xiàng)目整個(gè)的流程是這樣的：
對(duì)于不懂算法、不懂編程的業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，如果能力僅僅停留在做簡(jiǎn)單的分析報(bào)表和BI圖形，那就太局限啦！
如果你懂業(yè)務(wù)卻不會(huì)編程、不懂算法，卻又想通過(guò)AI構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，挖掘數(shù)據(jù)的深層價(jià)值。那么，一鍵式建模就是你的必備利器！
你只需輸入數(shù)據(jù)，就可以通過(guò)該功能完成數(shù)據(jù)處理、特征工程、算法及參數(shù)選擇及模型評(píng)估等一系列環(huán)節(jié)，是不是很簡(jiǎn)單呢？
第一步：輸入數(shù)據(jù)。拖入數(shù)據(jù)輸入節(jié)點(diǎn)，選擇分析數(shù)據(jù)集，可查看該數(shù)據(jù)集的基本信息，數(shù)據(jù)內(nèi)容和數(shù)據(jù)格式。節(jié)點(diǎn)配置情況如下：
第二步：設(shè)置角色。根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)設(shè)置相應(yīng)的自變量和因變量，將class的角色設(shè)定為因變量，其余變量為自變量，也就是影響class的變量。節(jié)點(diǎn)配置情況如下：
第三步：一鍵式建模。拖入一鍵式建模節(jié)點(diǎn)，只需配置自動(dòng)特征生成、選擇及模型配置和自動(dòng)擇參、交叉驗(yàn)證相關(guān)參數(shù)及最優(yōu)模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，節(jié)點(diǎn)運(yùn)行成功就會(huì)自動(dòng)給出表現(xiàn)最佳的模型及相應(yīng)的模型結(jié)果。節(jié)點(diǎn)配置情況如下：
②精通算法的數(shù)據(jù)分析師
如果你對(duì)算法比較了解，也學(xué)過(guò)Python，在數(shù)據(jù)分析行業(yè)擁有一定的江湖地位。
雖然行走江湖多年，但可憐的你頗受不斷調(diào)參、不斷運(yùn)行選擇模型、耗時(shí)耗力等折磨，3天試了8個(gè)算法才找到最優(yōu)的那一個(gè)！多少個(gè)日日夜夜，保溫杯里泡枸杞，頭還禿了！
怎么破？自動(dòng)算法、自動(dòng)擇參功能讓你“滿血復(fù)活”！
其中，自動(dòng)算法功能包括自動(dòng)聚類(lèi)、自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)回歸、自動(dòng)時(shí)序等。自動(dòng)聚類(lèi)等算法可以實(shí)現(xiàn)一次性建模，內(nèi)嵌自動(dòng)擇參和交叉驗(yàn)證等功能，在多種模型下選擇和推薦出最佳的模型，輕松實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)化和智能化學(xué)習(xí)。具體操作流程如下：
第一步：輸入數(shù)據(jù)。拖入數(shù)據(jù)輸入節(jié)點(diǎn)，選擇分析數(shù)據(jù)集，可查看該數(shù)據(jù)集的基本信息，數(shù)據(jù)內(nèi)容和數(shù)據(jù)格式。節(jié)點(diǎn)配置情況如下：
第二步：設(shè)置角色。根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)設(shè)置相應(yīng)的自變量和因變量，將label的角色設(shè)定為因變量，其余變量為自變量，也就是影響label的變量。節(jié)點(diǎn)配置情況如下：
第三步：自動(dòng)分類(lèi)。選擇多個(gè)算法參與自動(dòng)分類(lèi)，并支持進(jìn)行自動(dòng)擇參和交叉驗(yàn)證。節(jié)點(diǎn)配置如下：
當(dāng)然，在實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)分析師如果已經(jīng)確定了具體算法，為了進(jìn)一步優(yōu)化模型效果，“自動(dòng)擇參”就可以大顯身手，幫你自動(dòng)選擇最佳參數(shù)集。
三、結(jié)語(yǔ)
從以上的描述不難看出，Tempo AI的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能帶來(lái)的價(jià)值主要是降低建模門(mén)檻、提升建模效率、提升模型質(zhì)量。
不懂算法、不會(huì)編程的業(yè)務(wù)人員，可以通過(guò)“一鍵式建模”功能獲取最優(yōu)的數(shù)據(jù)模型，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；精通算法、編程的數(shù)據(jù)分析師不僅可以通過(guò)自動(dòng)算法功能節(jié)省自己的建模時(shí)間，提升工作效率，還可以利用“自動(dòng)擇參”功能優(yōu)化參數(shù)，提升模型的質(zhì)量。
老鐵們，還等什么呢？趕快動(dòng)手嘗試一下吧！
（以上所有操作均使用Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)完成）
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