Zastosowanie algorytmu asocjacji w uczeniu maszynowym
Asocjacja to metoda uczenia maszynowego oparta na regułach służąca do wykrywania interesujących relacji między zmiennymi w bazach danych.
Ma na celu zidentyfikowanie wyraźnich reguł w zbiorach danych. Algorytm apriori jest najczęściej używany w biznesie by znaleźć odpowiedź które produkty sa sprzedawane razem.
Spojrzenie na przedmioty często kupowane razem, może dać sprzedawcom wyobrażenie o zachowaniach zakupowych klientów. Wiedza ta, uzyskana z danych, może być wykorzystana do ustalania cen, promocji marketingowych, zarządzania zapasami i tak dalej.
Zastosowanie algorytmu klasyfikacji w uczeniu maszynowym
W dzisiejszym artykule nauczymy się stosować algorytm klasyfikacji używany w technikach "data mining" lub "eksploracji danych". Algorytm ten jest często stosowany w obszarze "uczenia maszynowego" a ta z kolei jest podzbiorem tak zwanej, z dużą przesadą, "sztucznej inteligencji".
Uczenie maszynowe (ML) jest nauka o algorytmach komputerowych. W skrócie; to po prostu jeden z algorytmów stworzonych przez człowieka który dzięki zastosowaniu dzisiejszych, wydajnych komputerów może wykonać zadanie szybko (lub lepiej powiedzieć może je w ogóle wykonąć). Magia rozwiązywania skomplikowanych zadań poprzez zastosowanie łańcucha funkcji i algorytmów.
W wielu miejscach spotkacie się z przekazem że "algorytmy się uczą". Nic podobnego - algorytm nigdy niczego sie nie "uczy". Algorytm to zestaw instrukcji jak wykonać daną pracę. Pozostaje taki sam cały czas - chyba że twórca go zmieni. Algorytmy w wyniku swojej pracy tworzą często na podstawie wzorcowych danych szablon jak należy traktować dane które nie wiemy jak zinterpretować. To jest nazywane często "uczeniem". Patrz rodział "Weka i algorytm J48".
Pięć narzędzi które zmienią cyfrowe oblicze Twojej firmy
Pakiet tranformacyjny - czyli jak łatwo i niewielkimi nakładami dokonać cyfrowej rewolucji.
Jakąkolwiek ma postać "transformacja digital" w Twojej firmie, zapewne jesteście jedną z wielu firm które próbują dopasować sie do obecnych czasów - poprawić wydajność procesów, zamienić papier na elekroniczną komunikację, dostosować kanały sprzedaży do wymogów klientów.
Na pewno też próbujecie analizować dane i szukać odpowiedzi na pytania co się zdarzyło, dlaczego to się wydarzyło i próbujecie odgadnąć co może wydarzyć się w przyszłości. Dostosowujecie swoją ofertę produktów i usług do potrzeb klientów i szukacie sposobu na dotarcie do nich. Wszystko to możesz zrobić używając w odpowiedni sposób oprogramowania.
Oprogramowanie nigdy wcześniej nie miało tak dużego wpływu na świat jak obecnie. Zmienia sposób, w jaki się komunikujemy, korzystamy z usług i pomaga nam w pracy. To trywialne. Co ważniejsze, oprogramowanie jest motorem dzisiejszego biznesu - samo w sobie generuje zyski lub wzbogaca produkty, dzięki czemu mają one wielokrotnie wyższą wartość niż produkty konkurencji. Obecnie koszty obliczeniowe są tak niskie, że możemy je stosować wszędzie i uzyskiwać wyniki w czasie rzeczywistym.
To niesamowite, żę krótka lista funkcji i algorytmów tworzą oprogramownie które obsługują złożone procesy. Dzisiejsze oprogramowanie jest tak niesamowite, że niektórzy nazywają to inteligencją. W rzeczywistości jest to inteligencja. Inteligencja ludzi, którzy za tym stoją.
Korzystanie z API Elasticsearch
Nasze doświadczenie mówi nam że największym problemem z rozpoczęciu pracy z Elasticsearch i Kibany jest zrozumienie jak załadować dane do Elasticsearch z zewnętrznych źródeł. Produkty firmy Elastic zwane są często w skórcie "stosem ELK" - od słów Elasticsearch, Logstash, Kibana. Elasticsearch to baza danych, silnik. Kibana to interfejs do zarządzania bazą, ustawieniami i wizualizowania danych. Logstash natomiast to narzędzie do ładowania danych do Elasticsearch. Narzędzie to potrafi czytać dane z wielu różnych źródeł i formatów; plików, baz danych, strumieni, zasobów internetowych.... około 40 formatów.
Jak rozpocząć przygodę z tym fantastycznym zestawem narzędzi jakim jest ELK opisaliśmy na blogu, w artykule "Elasticsearch w 15 minut". Tamten artykuł posiada rozdział "Ładujemy własne dane do Elasticsearch" który instruuje jak wgrać dane z pliku do Elasticsearch używając programu Logstash.
Gdybyśmy jednak skorzystać z innej formy wgrania danych do Elasticsearch, np. zintegrować Elasticsearch z aplikacją biznesową, mamy do dyspozycji REST API. Elastic oferuje szereg API które realują różne funkcje. Pełny spis interfejsów znajdziecie tutaj. Ponieważ interesuje nas ładowanie danych, skupimy się na API (kiliku API) które nazywają się Document API.