7 εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη για την ενίσχυση της παραγωγικότητας για τους επιστήμονες δεδομένων

Εικόνα από συγγραφέα 

Αυτό το άρθρο θα συζητήσει τα εργαλεία με 7-AI που μπορούν να σας βοηθήσουν να ενισχύσετε την παραγωγικότητά σας ως επιστήμονας δεδομένων. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να σας βοηθήσουν να αυτοματοποιήσετε εργασίες όπως καθαρισμός δεδομένων και επιλογή χαρακτηριστικών, συντονισμός μοντέλου κ.λπ., οι οποίες άμεσα ή έμμεσα κάνουν την εργασία σας πιο αποτελεσματική, ακριβή και αποτελεσματική και βοηθούν επίσης στη λήψη καλύτερων αποφάσεων.

Πολλά από αυτά έχουν φιλικά προς το χρήστη UI και είναι πολύ απλά στη χρήση. Ταυτόχρονα, ορισμένοι επιτρέπουν στους επιστήμονες δεδομένων να μοιράζονται και να συνεργάζονται σε έργα με άλλα μέλη, γεγονός που βοηθά στην αύξηση της παραγωγικότητας των ομάδων.

Το DataRobot είναι μια διαδικτυακή πλατφόρμα που σας βοηθά να αυτοματοποιήσετε τη δημιουργία, την ανάπτυξη και τη συντήρηση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Υποστηρίζει πολλές δυνατότητες και τεχνικές όπως η βαθιά εκμάθηση, η εκμάθηση συνόλου και η ανάλυση χρονοσειρών. Χρησιμοποιεί προηγμένους αλγόριθμους και τεχνικές που βοηθούν στη δημιουργία μοντέλων γρήγορα και με ακρίβεια και παρέχει επίσης λειτουργίες για τη συντήρηση και την παρακολούθηση του αναπτυγμένου μοντέλου.

Εικόνα από DataRobot 

Επιτρέπει επίσης στους επιστήμονες δεδομένων να μοιράζονται και να συνεργάζονται σε έργα με άλλους, καθιστώντας ευκολότερη την εργασία ως ομάδα σε πολύπλοκα έργα.

Το H20.ai είναι μια πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που παρέχει επαγγελματικά εργαλεία για επιστήμονες δεδομένων. Το κύριο χαρακτηριστικό του είναι η Automated Machine Learning (AutoML) που αυτοματοποιεί τη διαδικασία δημιουργίας και συντονισμού των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Περιλαμβάνει επίσης αλγόριθμους όπως ενίσχυση κλίσης, τυχαία δάση κ.λπ.
Ως πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να προσαρμόσουν τον πηγαίο κώδικα σύμφωνα με τις ανάγκες τους, ώστε να μπορούν να τον χωρέσουν στα υπάρχοντα συστήματά τους.

 

Εικόνα από Η20.άι 

Χρησιμοποιεί ένα σύστημα ελέγχου έκδοσης που παρακολουθεί όλες τις αλλαγές και τις τροποποιήσεις που εισάγονται στον κώδικα. Το H2O.ai μπορεί επίσης να εκτελεστεί σε συσκευές cloud και edge και υποστηρίζει μια μεγάλη και ενεργή κοινότητα χρηστών και προγραμματιστών που συνεισφέρουν στην πλατφόρμα.

Το Big Panda χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση της διαχείρισης συμβάντων και της ανίχνευσης ανωμαλιών σε λειτουργίες πληροφορικής. Με απλά λόγια, η ανίχνευση ανωμαλιών είναι ο εντοπισμός προτύπων, γεγονότων ή παρατηρήσεων σε ένα σύνολο δεδομένων που αποκλίνει σημαντικά από την αναμενόμενη συμπεριφορά. Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ασυνήθιστων ή μη φυσιολογικών σημείων δεδομένων που μπορεί να υποδηλώνουν πρόβλημα.

Χρησιμοποιεί διάφορες τεχνικές AI και ML για την ανάλυση δεδομένων καταγραφής και τον εντοπισμό πιθανών προβλημάτων. Μπορεί να επιλύσει αυτόματα περιστατικά και να μειώσει την ανάγκη για χειροκίνητη παρέμβαση.

Εικόνα από Μεγάλη Πάντα 

Το Big Panda μπορεί να παρακολουθεί τα συστήματα σε πραγματικό χρόνο, κάτι που μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό και την επίλυση προβλημάτων γρήγορα. Επίσης, μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό της βασικής αιτίας των περιστατικών, διευκολύνοντας την επίλυση προβλημάτων και αποτρέποντας την επανεμφάνισή τους.

Το HuggingFace χρησιμοποιείται για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και παρέχει προεκπαιδευμένα μοντέλα, επιτρέποντας στους επιστήμονες δεδομένων να υλοποιούν εργασίες NLP γρήγορα. Εκτελεί πολλές λειτουργίες όπως ταξινόμηση κειμένου, αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων, απάντηση ερωτήσεων και μετάφραση γλώσσας. Παρέχει επίσης τη δυνατότητα προσαρμογής των προεκπαιδευμένων μοντέλων σε συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων, επιτρέποντας τη βελτίωση της απόδοσης.

Τα προεκπαιδευμένα μοντέλα της έχουν επιτύχει επιδόσεις αιχμής σε διάφορα σημεία αναφοράς, επειδή έχουν εκπαιδευτεί σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Αυτό μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο και πόρους στους επιστήμονες δεδομένων, επιτρέποντάς τους να κατασκευάζουν μοντέλα γρήγορα χωρίς να τα εκπαιδεύσουν από την αρχή.

Εικόνα από Αγκαλιάζοντας το πρόσωπο 

Η πλατφόρμα επιτρέπει επίσης στους επιστήμονες δεδομένων να συντονίζουν τα προεκπαιδευμένα μοντέλα σε συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων, τα οποία μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας ένα απλό API, το οποίο το καθιστά εύκολο στη χρήση ακόμη και για όσους έχουν περιορισμένη εμπειρία NLP.

Η βιβλιοθήκη CatBoost χρησιμοποιείται για εργασίες ενίσχυσης κλίσης και έχει σχεδιαστεί ειδικά για το χειρισμό κατηγορικών δεδομένων. Επιτυγχάνει επιδόσεις αιχμής σε πολλά σύνολα δεδομένων και υποστηρίζει την επιτάχυνση της διαδικασίας εκπαίδευσης μοντέλων λόγω παράλληλων υπολογισμών GPU.

Εικόνα από CatBoost 

Το CatBoost είναι πιο σταθερό και ανθεκτικό σε υπερβολική προσαρμογή και θόρυβο στα δεδομένα, γεγονός που μπορεί να βελτιώσει την ικανότητα γενίκευσης των μοντέλων. Χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο που ονομάζεται «παραγγελθείσα ενίσχυση» για να συμπληρώνει επαναληπτικά τις τιμές που λείπουν πριν κάνει μια πρόβλεψη.

Το CatBoost παρέχει σημασία χαρακτηριστικών, η οποία μπορεί να βοηθήσει τους επιστήμονες δεδομένων να κατανοήσουν τη συμβολή κάθε χαρακτηριστικού στις προβλέψεις μοντέλων.

Το Optuna είναι επίσης μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται κυρίως για συντονισμό και βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων. Αυτό βοηθά τους επιστήμονες δεδομένων να βρουν τις καλύτερες παραμέτρους για τα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Χρησιμοποιεί μια τεχνική που ονομάζεται «Bayesian optimization» η οποία μπορεί αυτόματα να αναζητήσει τις βέλτιστες υπερπαραμέτρους για ένα δεδομένο μοντέλο.

Εικόνα από Οπτούνα 

Το άλλο κύριο χαρακτηριστικό του είναι ότι μπορεί εύκολα να ενσωματωθεί με διάφορα πλαίσια μηχανικής εκμάθησης και βιβλιοθήκες όπως το TensorFlow, το PyTorch και το scikit-learn. Μπορεί επίσης να πραγματοποιεί ταυτόχρονες βελτιστοποιήσεις πολλαπλών στόχων, γεγονός που παρέχει μια καλή αντιστάθμιση μεταξύ της απόδοσης και άλλων μετρήσεων.

Είναι μια πλατφόρμα για την παροχή προεκπαιδευμένων μοντέλων που έχουν σχεδιαστεί για να διευκολύνουν τους προγραμματιστές να ενσωματώσουν αυτά τα μοντέλα στις υπάρχουσες εφαρμογές ή υπηρεσίες τους.
Παρέχει επίσης διάφορα API, όπως επεξεργασία ομιλίας σε κείμενο ή φυσικής γλώσσας. Το API ομιλίας σε κείμενο χρησιμοποιείται για τη λήψη του κειμένου από αρχεία ήχου ή βίντεο με υψηλή ακρίβεια. Επίσης, το API φυσικής γλώσσας μπορεί να βοηθήσει στην επεξεργασία εργασιών όπως η ανάλυση συναισθήματος, η αναγνώριση οντοτήτων εικόνας, η σύνοψη κειμένου κ.λπ.

Εικόνα από ΣυνέλευσηAI

Η εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης περιλαμβάνει συλλογή και προετοιμασία δεδομένων, διερευνητική ανάλυση δεδομένων, μηχανική χαρακτηριστικών, επιλογή και εκπαίδευση μοντέλου, αξιολόγηση μοντέλου και, τέλος, ανάπτυξη μοντέλου. Για να εκτελέσετε όλες τις εργασίες, χρειάζεστε την τεχνογνωσία των διαφόρων εργαλείων και εντολών που εμπλέκονται. Αυτά τα επτά εργαλεία μπορούν να σας βοηθήσουν να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε το μοντέλο σας με ελάχιστη προσπάθεια.

Εν κατακλείδι, ελπίζω να σας άρεσε αυτό το άρθρο και να το βρήκατε κατατοπιστικό. Εάν έχετε οποιεσδήποτε προτάσεις ή σχόλια, επικοινωνήστε μαζί μου μέσω LinkedIn.

 
 
Άριαν Γκαργκ είναι B.Tech. Φοιτητής Ηλεκτρολόγος Μηχανικός, στο τελευταίο έτος του προπτυχιακού του. Το ενδιαφέρον του βρίσκεται στον τομέα της Ανάπτυξης Ιστού και της Μηχανικής Μάθησης. Έχει επιδιώξει αυτό το ενδιαφέρον και είναι πρόθυμος να εργαστεί περισσότερο προς αυτές τις κατευθύνσεις.
 

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: 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