7 AI-drevne værktøjer til at forbedre produktiviteten for dataforskere

Billede af forfatter 

Denne artikel vil diskutere 7-AI-drevne værktøjer, der kan hjælpe dig med at øge din produktivitet som dataforsker. Disse værktøjer kan hjælpe dig med at automatisere opgaver som datarensning og funktionsvalg, modeljustering osv., som direkte eller indirekte gør dit arbejde mere effektivt, præcist og effektivt og hjælper også med at træffe bedre beslutninger.

Mange af dem har brugervenlige brugergrænseflader og er meget enkle at bruge. Samtidig tillader nogle dataforskere at dele og samarbejde om projekter med andre medlemmer, hvilket hjælper med at øge produktiviteten i teams.

DataRobot er en webbaseret platform, der hjælper dig med at automatisere opbygning, implementering og vedligeholdelse af maskinlæringsmodeller. Det understøtter mange funktioner og teknikker som deep learning, ensemble learning og tidsserieanalyse. Den bruger avancerede algoritmer og teknikker, der hjælper med at bygge modeller hurtigt og præcist og giver også funktioner til at vedligeholde og overvåge den installerede model.

Billede af DataRobot 

Det giver også datavidenskabsfolk mulighed for at dele og samarbejde om projekter med andre, hvilket gør det lettere at arbejde som et team på komplekse projekter.

H20.ai er en open source-platform, der leverer professionelle værktøjer til datavidenskabsfolk. Dens hovedfunktion er Automated Machine Learning (AutoML), som automatiserer processen med at bygge og tune maskinlæringsmodellerne. Det inkluderer også algoritmer som gradientboosting, tilfældige skove osv.
Da det er en open source-platform, kan dataforskere tilpasse kildekoden efter deres behov, så de kan passe den ind i deres eksisterende systemer.

 

Billede af H20.ai 

Den bruger et versionskontrolsystem, der holder styr på alle ændringer og modifikationer, der er skubbet i koden. H2O.ai kan også køre på cloud- og edge-enheder og understøtter et stort og aktivt fællesskab af brugere og udviklere, der bidrager til platformen.

Big Panda bruges til at automatisere hændelsesstyring og afvigelsesdetektion i it-drift. Kort sagt er anomalidetektion at identificere mønstre, hændelser eller observationer i et datasæt, der afviger væsentligt fra den forventede adfærd. Det bruges til at identificere usædvanlige eller unormale datapunkter, der kan indikere et problem.

Den bruger forskellige AI- og ML-teknikker til at analysere logdata og identificere potentielle problemer. Det kan automatisk løse hændelser og reducere behovet for manuel indgriben.

Billede af Big Panda 

Big Panda kan overvåge systemer i realtid, hvilket kan hjælpe med at identificere og løse problemer hurtigt. Det kan også hjælpe med at identificere årsagen til hændelser, gøre det lettere at løse problemer og forhindre dem i at gentage sig.

HuggingFace bruges til naturlig sprogbehandling (NLP) og leverer forudtrænede modeller, der gør det muligt for datavidenskabsfolk at implementere NLP-opgaver hurtigt. Det udfører mange funktioner som tekstklassificering, navngivne enhedsgenkendelse, besvarelse af spørgsmål og sprogoversættelse. Det giver også mulighed for at finjustere de fortrænede modeller på specifikke opgaver og datasæt, hvilket gør det muligt at forbedre ydeevnen.

Dens præ-trænede modeller har opnået state-of-the-art ydeevne på forskellige benchmarks, fordi de er trænet på store mængder data. Dette kan spare dataforskere for tid og ressourcer ved at give dem mulighed for hurtigt at bygge modeller uden at træne dem fra bunden.

Billede af Knusende ansigt 

Platformen giver også dataforskere mulighed for at finjustere de fortrænede modeller på specifikke opgaver og datasæt, hvilket kan forbedre modellernes ydeevne. Dette kan gøres ved hjælp af en simpel API, som gør den nem at bruge selv for dem med begrænset NLP-erfaring.

CatBoost-biblioteket bruges til gradientforstærkende opgaver og er specielt designet til at håndtere kategoriske data. Den opnår avanceret ydeevne på mange datasæt og understøtter fremskyndelse af modeltræningsprocessen på grund af parallelle GPU-beregninger.

Billede af CatBoost 

CatBoost er mest stabil og robust overfor overtilpasning og støj i dataene, hvilket kan forbedre modellernes generaliseringsevne. Den bruger en algoritme kaldet "ordret boosting" til iterativt at udfylde manglende værdier, før den foretager en forudsigelse.

CatBoost giver vigtighed af funktioner, som kan hjælpe dataforskere med at forstå hver funktions bidrag til modelforudsigelserne.

Optuna er også et open source-bibliotek, der hovedsageligt bruges til justering og optimering af hyperparameter. Dette hjælper dataforskere med at finde de bedste parametre til deres maskinlæringsmodeller. Den bruger en teknik kaldet "Bayesian optimization", som automatisk kan søge efter de optimale hyperparametre for en given model.

Billede af Optuna 

Dens anden hovedfunktion er, at den nemt kan integreres med forskellige maskinlæringsrammer og biblioteker som TensorFlow, PyTorch og scikit-learn. Det kan også udføre samtidige optimeringer af flere mål, hvilket giver en god afvejning mellem ydeevne og andre målinger.

Det er en platform til at levere præ-trænede modeller designet til at gøre det nemt for udviklere at integrere disse modeller i deres eksisterende applikationer eller tjenester.
Det giver også forskellige API'er som tale-til-tekst eller naturlig sprogbehandling. Tale-til-tekst API bruges til at hente teksten fra lyd- eller videofiler med høj nøjagtighed. Det naturlige sprog API kan også hjælpe med at behandle opgaver som sentimentanalyse, billedentitetsgenkendelse, tekstresumé osv.

Billede af ForsamlingAI

Træning af en maskinlæringsmodel omfatter dataindsamling og forberedelse, undersøgende dataanalyse, funktionsudvikling, modelvalg og træning, modelevaluering og endelig modelimplementering. For at udføre alle opgaverne har du brug for knowhow om de forskellige involverede værktøjer og kommandoer. Disse syv værktøjer kan hjælpe dig med at træne og implementere din model med minimal indsats.

Afslutningsvis håber jeg, at du har nydt denne artikel og fundet den informativ. Hvis du har forslag eller feedback, så kontakt mig venligst via LinkedIn.

 
 
Ariske Garg er en B.Tech. Elektroingeniørstuderende, i øjeblikket på det sidste år af sin bachelor. Hans interesse ligger inden for webudvikling og maskinlæring. Han har forfulgt denne interesse og er ivrig efter at arbejde mere i disse retninger.
 

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: 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