7 أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجية علماء البيانات

صورة المؤلف 

ستناقش هذه المقالة الأدوات المدعمة بالذكاء الاصطناعي السبعة والتي يمكن أن تساعدك على تعزيز إنتاجيتك كعالم بيانات. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات على أتمتة المهام مثل تنظيف البيانات واختيار الميزات وضبط النماذج وما إلى ذلك، مما يجعل عملك أكثر كفاءة ودقة وفعالية بشكل مباشر أو غير مباشر ويساعد أيضًا على اتخاذ قرارات أفضل.

العديد منهم لديهم واجهات مستخدم سهلة الاستخدام وسهلة الاستخدام للغاية. وفي الوقت نفسه، يسمح البعض لعلماء البيانات بالمشاركة والتعاون في المشاريع مع الأعضاء الآخرين، مما يساعد في زيادة إنتاجية الفرق.

DataRobot عبارة عن نظام أساسي قائم على الويب يساعدك على أتمتة إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها وصيانتها. وهو يدعم العديد من الميزات والتقنيات مثل التعلم العميق والتعلم الجماعي وتحليل السلاسل الزمنية. ويستخدم خوارزميات وتقنيات متقدمة تساعد في بناء النماذج بسرعة ودقة، كما يوفر وظائف لصيانة النموذج المنشور ومراقبته.

الصورة عن طريق داتا روبوت 

كما يسمح لعلماء البيانات بالمشاركة والتعاون في المشاريع مع الآخرين، مما يسهل العمل كفريق في المشاريع المعقدة.

H20.ai هي منصة مفتوحة المصدر توفر أدوات احترافية لعلماء البيانات. الميزة الرئيسية هي التعلم الآلي الآلي (AutoML) الذي يقوم بأتمتة عملية بناء وضبط نماذج التعلم الآلي. يتضمن أيضًا خوارزميات مثل تعزيز التدرج والغابات العشوائية وما إلى ذلك.
نظرًا لكونها منصة مفتوحة المصدر، يمكن لعلماء البيانات تخصيص كود المصدر وفقًا لاحتياجاتهم حتى يتمكنوا من ملاءمته مع أنظمتهم الحالية.

 

الصورة عن طريق H20.ai 

يستخدم نظامًا للتحكم في الإصدار يتتبع جميع التغييرات والتعديلات التي يتم إدخالها في الكود. يمكن أيضًا تشغيل H2O.ai على الأجهزة السحابية والحافة ويدعم مجتمعًا كبيرًا ونشطًا من المستخدمين والمطورين الذين يساهمون في النظام الأساسي.

يتم استخدام Big Panda لأتمتة إدارة الحوادث والكشف عن الحالات الشاذة في عمليات تكنولوجيا المعلومات. بعبارات بسيطة، اكتشاف الحالات الشاذة هو تحديد الأنماط أو الأحداث أو الملاحظات في مجموعة البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن السلوك المتوقع. يتم استخدامه لتحديد نقاط البيانات غير العادية أو غير الطبيعية التي قد تشير إلى وجود مشكلة.

يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المختلفة لتحليل بيانات السجل وتحديد المشكلات المحتملة. يمكنه حل الحوادث تلقائيًا وتقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي.

الصورة عن طريق الباندا الكبيرة 

يمكن لـ Big Panda مراقبة الأنظمة في الوقت الفعلي، مما يمكن أن يساعد في تحديد المشكلات وحلها بسرعة. كما يمكن أن يساعد في تحديد السبب الجذري للحوادث، مما يجعل حل المشكلات أسهل ويمنع حدوثها مرة أخرى.

يتم استخدام HuggingFace لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ويوفر نماذج مدربة مسبقًا، مما يسمح لعلماء البيانات بتنفيذ مهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بسرعة. وهو يؤدي العديد من الوظائف مثل تصنيف النص، والتعرف على الكيانات المسماة، والإجابة على الأسئلة، وترجمة اللغة. كما يوفر أيضًا القدرة على ضبط النماذج المدربة مسبقًا على مهام ومجموعات بيانات محددة، مما يسمح بتحسين الأداء.

لقد حققت نماذجها المدربة مسبقًا أداءً متطورًا وفقًا لمعايير مختلفة لأنها تم تدريبها على كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن يوفر ذلك الوقت والموارد لعلماء البيانات من خلال السماح لهم ببناء النماذج بسرعة دون تدريبهم من الصفر.

الصورة عن طريق وجه يعانق 

تسمح المنصة أيضًا لعلماء البيانات بضبط النماذج المدربة مسبقًا على مهام ومجموعات بيانات محددة، مما قد يؤدي إلى تحسين أداء النماذج. يمكن القيام بذلك باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بسيطة، مما يجعل من السهل استخدامها حتى بالنسبة لأولئك الذين لديهم خبرة محدودة في البرمجة اللغوية العصبية.

تُستخدم مكتبة CatBoost لمهام تعزيز التدرج وهي مصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات الفئوية. إنه يحقق أداءً متطورًا في العديد من مجموعات البيانات ويدعم تسريع عملية تدريب النموذج بسبب حسابات وحدة معالجة الرسومات المتوازية.

الصورة عن طريق كاتبووست 

يعتبر CatBoost هو الأكثر استقرارًا وقوة في التعامل مع التجاوز والتشويش في البيانات، مما يمكن أن يحسن قدرة تعميم النماذج. ويستخدم خوارزمية تسمى "التعزيز المطلوب" لملء القيم المفقودة بشكل متكرر قبل إجراء التنبؤ.

يوفر CatBoost أهمية الميزة، والتي يمكن أن تساعد علماء البيانات على فهم مساهمة كل ميزة في تنبؤات النموذج.

Optuna هي أيضًا مكتبة مفتوحة المصدر تستخدم بشكل أساسي لضبط المعلمات الفائقة وتحسينها. وهذا يساعد علماء البيانات في العثور على أفضل المعلمات لنماذج التعلم الآلي الخاصة بهم. ويستخدم تقنية تسمى "التحسين البايزي" والتي يمكنها البحث تلقائيًا عن المعلمات الفائقة المثالية لنموذج معين.

الصورة عن طريق أوبتونا 

الميزة الرئيسية الأخرى هي أنه يمكن دمجها بسهولة مع أطر ومكتبات التعلم الآلي المختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وscikit-learn. ويمكنه أيضًا إجراء تحسينات متزامنة لأهداف متعددة، مما يوفر مقايضة جيدة بين الأداء والمقاييس الأخرى.

إنها منصة لتوفير نماذج مدربة مسبقًا ومصممة لتسهل على المطورين دمج هذه النماذج في تطبيقاتهم أو خدماتهم الحالية.
كما يوفر أيضًا واجهات برمجة التطبيقات المتنوعة مثل تحويل الكلام إلى نص أو معالجة اللغة الطبيعية. يتم استخدام واجهة برمجة تطبيقات تحويل الكلام إلى نص للحصول على النص من ملفات الصوت أو الفيديو بدقة عالية. كما يمكن لواجهة برمجة تطبيقات اللغة الطبيعية أن تساعد في معالجة المهام مثل تحليل المشاعر، والتعرف على كيان الصورة، وتلخيص النص، وما إلى ذلك.

الصورة عن طريق التجميع

يتضمن تدريب نموذج التعلم الآلي جمع البيانات وإعدادها، وتحليل البيانات الاستكشافية، وهندسة الميزات، واختيار النموذج والتدريب، وتقييم النموذج، وأخيرًا، نشر النموذج. لتنفيذ جميع المهام، تحتاج إلى معرفة الأدوات والأوامر المختلفة المعنية. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات السبعة في تدريب نموذجك ونشره بأقل جهد.

في الختام، أتمنى أن تكون قد استمتعت بهذا المقال ووجدته مفيدًا. إذا كان لديك أي اقتراحات أو تعليقات، يرجى التواصل معي عبر لينكدين:.

 
 
آريان جارج هو بي تك. طالب هندسة كهربائية ، حاليا في السنة الأخيرة من دراسته الجامعية. يكمن اهتمامه في مجال تطوير الويب والتعلم الآلي. لقد سعى وراء هذا الاهتمام وأنا حريص على العمل أكثر في هذه الاتجاهات.
 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/2023/02/7-aipowered-tools-enhance-productivity-data-scientists.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-ai-powered-tools-to-enhance-productivity-for-data-scientists