7 herramientas impulsadas por IA para mejorar la productividad de los científicos de datos

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Este artículo analizará las herramientas impulsadas por 7-AI que pueden ayudarlo a aumentar su productividad como científico de datos. Estas herramientas pueden ayudarlo a automatizar tareas como la limpieza de datos y la selección de características, el ajuste de modelos, etc., lo que directa o indirectamente hace que su trabajo sea más eficiente, preciso y efectivo y también ayuda a tomar mejores decisiones.

Muchos de ellos tienen interfaces de usuario fáciles de usar y son muy fáciles de usar. Al mismo tiempo, algunos permiten que los científicos de datos compartan y colaboren en proyectos con otros miembros, lo que ayuda a aumentar la productividad de los equipos.

DataRobot es una plataforma basada en web que lo ayuda a automatizar la creación, implementación y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático. Admite muchas características y técnicas como el aprendizaje profundo, el aprendizaje conjunto y el análisis de series temporales. Utiliza algoritmos y técnicas avanzados que ayudan a construir modelos de forma rápida y precisa y también proporciona funciones para mantener y monitorear el modelo implementado.

Imagen de robot de datos 

También permite a los científicos de datos compartir y colaborar en proyectos con otros, lo que facilita el trabajo en equipo en proyectos complejos.

H20.ai es una plataforma de código abierto que proporciona herramientas profesionales para científicos de datos. Su característica principal es el aprendizaje automático automático (AutoML), que automatiza el proceso de creación y ajuste de los modelos de aprendizaje automático. También incluye algoritmos como aumento de gradiente, bosques aleatorios, etc.
Al ser una plataforma de código abierto, los científicos de datos pueden personalizar el código fuente según sus necesidades para que puedan adaptarlo a sus sistemas existentes.

 

Imagen de H20.ai 

Utiliza un sistema de control de versiones que realiza un seguimiento de todos los cambios y modificaciones introducidos en el código. H2O.ai también puede ejecutarse en dispositivos en la nube y de borde y es compatible con una comunidad grande y activa de usuarios y desarrolladores que contribuyen a la plataforma.

Big Panda se utiliza para automatizar la gestión de incidentes y la detección de anomalías en las operaciones de TI. En términos simples, la detección de anomalías identifica patrones, eventos u observaciones en un conjunto de datos que se desvía significativamente del comportamiento esperado. Se utiliza para identificar puntos de datos inusuales o anormales que pueden indicar un problema.

Utiliza varias técnicas de IA y ML para analizar datos de registro e identificar posibles problemas. Puede resolver incidentes automáticamente y reducir la necesidad de intervención manual.

Imagen de Panda grande 

Big Panda puede monitorear sistemas en tiempo real, lo que puede ayudar a identificar y resolver problemas rápidamente. Además, puede ayudar a identificar la causa raíz de los incidentes, facilitando la resolución de problemas y evitando que vuelvan a ocurrir.

HuggingFace se usa para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y proporciona modelos previamente entrenados, lo que permite a los científicos de datos implementar tareas de NLP rápidamente. Realiza muchas funciones como clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas, respuesta a preguntas y traducción de idiomas. También brinda la capacidad de ajustar los modelos previamente entrenados en tareas y conjuntos de datos específicos, lo que permite mejorar el rendimiento.

Sus modelos preentrenados han logrado un rendimiento de vanguardia en varios puntos de referencia porque están entrenados en grandes cantidades de datos. Esto puede ahorrar tiempo y recursos a los científicos de datos al permitirles construir modelos rápidamente sin entrenarlos desde cero.

Imagen de Abrazando la cara 

La plataforma también permite a los científicos de datos ajustar los modelos previamente entrenados en tareas y conjuntos de datos específicos, lo que puede mejorar el rendimiento de los modelos. Esto se puede hacer usando una API simple, lo que hace que sea fácil de usar incluso para aquellos con experiencia limitada en PNL.

La biblioteca CatBoost se usa para tareas de aumento de gradiente y está diseñada específicamente para manejar datos categóricos. Logra un rendimiento de vanguardia en muchos conjuntos de datos y admite la aceleración del proceso de entrenamiento del modelo debido a los cálculos de GPU paralelos.

Imagen de gatoboost 

CatBoost es más estable y resistente al sobreajuste y al ruido en los datos, lo que puede mejorar la capacidad de generalización de los modelos. Utiliza un algoritmo llamado "impulso ordenado" para completar iterativamente los valores faltantes antes de hacer una predicción.

CatBoost proporciona importancia de características, lo que puede ayudar a los científicos de datos a comprender la contribución de cada característica a las predicciones del modelo.

Optuna también es una biblioteca de código abierto que se utiliza principalmente para el ajuste y la optimización de hiperparámetros. Esto ayuda a los científicos de datos a encontrar los mejores parámetros para sus modelos de aprendizaje automático. Utiliza una técnica llamada "optimización bayesiana" que puede buscar automáticamente los hiperparámetros óptimos para un modelo determinado.

Imagen de Optar 

Su otra característica principal es que se puede integrar fácilmente con varios marcos y bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. También puede realizar optimizaciones simultáneas de múltiples objetivos, lo que brinda una buena compensación entre el rendimiento y otras métricas.

Es una plataforma para proporcionar modelos preentrenados diseñados para facilitar a los desarrolladores la integración de estos modelos en sus aplicaciones o servicios existentes.
También proporciona varias API, como procesamiento de voz a texto o lenguaje natural. La API de voz a texto se utiliza para obtener el texto de archivos de audio o video con alta precisión. Además, la API de lenguaje natural puede ayudar a procesar tareas como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades de imagen, resumen de texto, etc.

Imagen de AsambleaAI

El entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático incluye la recopilación y preparación de datos, el análisis exploratorio de datos, la ingeniería de características, la selección y entrenamiento de modelos, la evaluación de modelos y, por último, la implementación de modelos. Para realizar todas las tareas, necesita el conocimiento de las diversas herramientas y comandos involucrados. Estas siete herramientas pueden ayudarlo a entrenar e implementar su modelo con el mínimo esfuerzo.

En conclusión, espero que hayas disfrutado este artículo y lo hayas encontrado informativo. Si tiene alguna sugerencia o comentario, comuníquese conmigo a través de Etiqueta LinkedIn.

 
 
Garg ario es un B.Tech. Estudiante de Ingeniería Eléctrica, actualmente en el último año de la carrera. Su interés radica en el campo del Desarrollo Web y el Aprendizaje Automático. Ha perseguido este interés y estoy ansioso por trabajar más en estas direcciones.
 

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• Fuente: 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