7 KI-gestützte Tools zur Steigerung der Produktivität für Data Scientists

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In diesem Artikel werden 7-AI-basierte Tools besprochen, die Ihnen helfen können, Ihre Produktivität als Datenwissenschaftler zu steigern. Diese Tools können Ihnen dabei helfen, Aufgaben wie Datenbereinigung und Funktionsauswahl, Modelloptimierung usw. zu automatisieren, was Ihre Arbeit direkt oder indirekt effizienter, genauer und effektiver macht und auch dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.

Viele von ihnen verfügen über benutzerfreundliche Benutzeroberflächen und sind sehr einfach zu bedienen. Gleichzeitig ermöglichen einige Datenwissenschaftlern, Projekte mit anderen Mitgliedern zu teilen und daran zusammenzuarbeiten, was zur Steigerung der Produktivität von Teams beiträgt.

DataRobot ist eine webbasierte Plattform, die Ihnen hilft, die Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen zu automatisieren. Es unterstützt viele Funktionen und Techniken wie Deep Learning, Ensemble Learning und Zeitreihenanalyse. Es verwendet fortschrittliche Algorithmen und Techniken, die dabei helfen, Modelle schnell und genau zu erstellen, und bietet außerdem Funktionen zur Wartung und Überwachung des bereitgestellten Modells.

Bild von DataRobot 

Es ermöglicht Datenwissenschaftlern außerdem, Projekte mit anderen zu teilen und daran zusammenzuarbeiten, was die Teamarbeit an komplexen Projekten erleichtert.

H20.ai ist eine Open-Source-Plattform, die professionelle Tools für Datenwissenschaftler bereitstellt. Sein Hauptmerkmal ist Automated Machine Learning (AutoML), das den Prozess der Erstellung und Optimierung der Modelle für maschinelles Lernen automatisiert. Es enthält auch Algorithmen wie Gradient Boosting, Random Forests usw.
Da es sich um eine Open-Source-Plattform handelt, können Datenwissenschaftler den Quellcode an ihre Bedürfnisse anpassen, sodass sie ihn in ihre bestehenden Systeme integrieren können.

 

Bild von H20.ai. 

Es verwendet ein Versionskontrollsystem, das alle im Code vorgenommenen Änderungen und Modifikationen verfolgt. H2O.ai kann auch auf Cloud- und Edge-Geräten ausgeführt werden und unterstützt eine große und aktive Community von Benutzern und Entwicklern, die zur Plattform beitragen.

Big Panda dient der Automatisierung des Incident Managements und der Anomalieerkennung im IT-Betrieb. Vereinfacht ausgedrückt besteht die Anomalieerkennung darin, Muster, Ereignisse oder Beobachtungen in einem Datensatz zu identifizieren, die erheblich vom erwarteten Verhalten abweichen. Es wird verwendet, um ungewöhnliche oder abnormale Datenpunkte zu identifizieren, die auf ein Problem hinweisen können.

Es nutzt verschiedene KI- und ML-Techniken, um Protokolldaten zu analysieren und potenzielle Probleme zu identifizieren. Es kann Vorfälle automatisch beheben und den Bedarf an manuellen Eingriffen reduzieren.

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Big Panda kann Systeme in Echtzeit überwachen, was dabei helfen kann, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen. Darüber hinaus kann es dabei helfen, die Grundursache von Vorfällen zu ermitteln, was die Lösung von Problemen erleichtert und verhindert, dass sie erneut auftreten.

HuggingFace wird für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet und stellt vorab trainierte Modelle bereit, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, NLP-Aufgaben schnell umzusetzen. Es führt viele Funktionen wie Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten, Beantwortung von Fragen und Sprachübersetzung aus. Es bietet außerdem die Möglichkeit, die vorab trainierten Modelle auf bestimmte Aufgaben und Datensätze abzustimmen und so die Leistung zu verbessern.

Seine vorab trainierten Modelle haben bei verschiedenen Benchmarks Spitzenleistungen erzielt, da sie auf großen Datenmengen trainiert werden. Dadurch können Datenwissenschaftler Zeit und Ressourcen sparen, da sie Modelle schnell erstellen können, ohne sie von Grund auf trainieren zu müssen.

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Die Plattform ermöglicht es Datenwissenschaftlern außerdem, die vorab trainierten Modelle auf bestimmte Aufgaben und Datensätze abzustimmen, was die Leistung der Modelle verbessern kann. Dies kann über eine einfache API erfolgen, wodurch die Nutzung auch für Personen mit begrenzter NLP-Erfahrung einfach ist.

Die CatBoost-Bibliothek wird für Aufgaben zur Gradientenverstärkung verwendet und ist speziell für die Verarbeitung kategorialer Daten konzipiert. Es erreicht bei vielen Datensätzen eine Spitzenleistung und unterstützt die Beschleunigung des Modelltrainingsprozesses durch parallele GPU-Berechnungen.

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CatBoost ist äußerst stabil und robust gegenüber Überanpassung und Rauschen in den Daten, was die Generalisierungsfähigkeit der Modelle verbessern kann. Es verwendet einen Algorithmus namens „Ordered Boosting“, um fehlende Werte iterativ zu ergänzen, bevor eine Vorhersage getroffen wird.

CatBoost bietet Feature-Wichtigkeit, die Datenwissenschaftlern dabei helfen kann, den Beitrag jedes Features zu den Modellvorhersagen zu verstehen.

Optuna ist ebenfalls eine Open-Source-Bibliothek, die hauptsächlich zur Optimierung und Optimierung von Hyperparametern verwendet wird. Dies hilft Datenwissenschaftlern, die besten Parameter für ihre maschinellen Lernmodelle zu finden. Es verwendet eine Technik namens „Bayesianische Optimierung“, die automatisch nach den optimalen Hyperparametern für ein bestimmtes Modell suchen kann.

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Ein weiteres Hauptmerkmal besteht darin, dass es problemlos in verschiedene Frameworks und Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn integriert werden kann. Es kann auch gleichzeitige Optimierungen mehrerer Ziele durchführen, was einen guten Kompromiss zwischen Leistung und anderen Metriken bietet.

Es handelt sich um eine Plattform zur Bereitstellung vorab trainierter Modelle, die Entwicklern die Integration dieser Modelle in ihre vorhandenen Anwendungen oder Dienste erleichtern soll.
Es bietet auch verschiedene APIs wie Speech-to-Text oder die Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Speech-to-Text-API wird verwendet, um den Text mit hoher Genauigkeit aus Audio- oder Videodateien abzurufen. Außerdem kann die API für natürliche Sprache bei der Verarbeitung von Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Erkennung von Bildobjekten, Textzusammenfassung usw. helfen.

Bild von AssemblyAI

Das Training eines Modells für maschinelles Lernen umfasst die Datenerfassung und -vorbereitung, explorative Datenanalyse, Feature-Engineering, Modellauswahl und -training, Modellbewertung und schließlich die Modellbereitstellung. Zur Durchführung aller Aufgaben benötigen Sie das Know-how der verschiedenen beteiligten Werkzeuge und Befehle. Mit diesen sieben Tools können Sie Ihr Modell mit minimalem Aufwand trainieren und bereitstellen.

Abschließend hoffe ich, dass Ihnen dieser Artikel gefallen hat und Sie ihn informativ fanden. Wenn Sie Vorschläge oder Feedback haben, wenden Sie sich bitte an mich LinkedIn.

 
 
Arischer Garg ist ein B.Tech. Student der Elektrotechnik, derzeit im letzten Jahr seines Studiums. Sein Interesse liegt im Bereich Webentwicklung und maschinelles Lernen. Er hat dieses Interesse verfolgt und ist bestrebt, mehr in diese Richtungen zu arbeiten.
 

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• Quelle: 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