7 AI-toega tööriista andmeteadlaste tootlikkuse suurendamiseks

Pilt autorilt 

Selles artiklis käsitletakse 7-AI-põhiseid tööriistu, mis aitavad teil andmeteadlasena tootlikkust tõsta. Need tööriistad aitavad teil automatiseerida selliseid toiminguid nagu andmete puhastamine ja funktsioonide valimine, mudelite häälestamine jne, mis muudavad teie töö otseselt või kaudselt tõhusamaks, täpsemaks ja tulemuslikumaks ning aitavad teha ka paremaid otsuseid.

Paljudel neist on kasutajasõbralik kasutajaliides ja neid on väga lihtne kasutada. Samal ajal võimaldavad mõned andmeteadlastel projekte teiste liikmetega jagada ja nendega koostööd teha, mis aitab suurendada meeskondade tootlikkust.

DataRobot on veebipõhine platvorm, mis aitab automatiseerida masinõppemudelite loomist, juurutamist ja hooldamist. See toetab paljusid funktsioone ja tehnikaid, nagu süvaõpe, ansambliõpe ja aegridade analüüs. See kasutab täiustatud algoritme ja tehnikaid, mis aitavad mudeleid kiiresti ja täpselt luua ning pakub ka funktsioone juurutatud mudeli hooldamiseks ja jälgimiseks.

Image by DataRobot 

Samuti võimaldab see andmeteadlastel projekte teistega jagada ja nendega koostööd teha, muutes keerukate projektide kallal meeskonnatöö lihtsamaks.

H20.ai on avatud lähtekoodiga platvorm, mis pakub andmeteadlastele professionaalseid tööriistu. Selle põhifunktsioon on automatiseeritud masinõpe (AutoML), mis automatiseerib masinõppemudelite loomise ja häälestamise. See sisaldab ka algoritme, nagu gradiendi suurendamine, juhuslikud metsad jne.
Kuna tegemist on avatud lähtekoodiga platvormiga, saavad andmeteadlased lähtekoodi vastavalt oma vajadustele kohandada, et saaksid selle oma olemasolevatesse süsteemidesse sobitada.

 

Image by H20.ai 

See kasutab versioonikontrollisüsteemi, mis jälgib kõiki koodis sisestatud muudatusi ja muudatusi. H2O.ai saab töötada ka pilve- ja servaseadmetes ning toetab suurt ja aktiivset kasutajate ja arendajate kogukonda, kes panustavad platvormi.

Big Pandat kasutatakse intsidentide haldamise ja anomaaliate tuvastamise automatiseerimiseks IT-toimingutes. Lihtsamalt öeldes tähendab anomaaliate tuvastamine mustrite, sündmuste või vaatluste tuvastamist andmekogumis, mis erineb oluliselt eeldatavast käitumisest. Seda kasutatakse ebatavaliste või ebanormaalsete andmepunktide tuvastamiseks, mis võivad viidata probleemile.

See kasutab logiandmete analüüsimiseks ja võimalike probleemide tuvastamiseks erinevaid AI- ja ML-tehnikaid. See võib juhtumeid automaatselt lahendada ja vähendada käsitsi sekkumise vajadust.

Image by Suur panda 

Big Panda saab süsteeme reaalajas jälgida, mis aitab probleeme kiiresti tuvastada ja lahendada. Samuti võib see aidata tuvastada vahejuhtumite algpõhjuseid, hõlbustades probleemide lahendamist ja hoides ära nende kordumise.

HuggingFace'i kasutatakse loomuliku keele töötlemiseks (NLP) ja see pakub eelkoolitatud mudeleid, mis võimaldavad andmeteadlastel NLP-ülesandeid kiiresti rakendada. See täidab paljusid funktsioone, nagu teksti klassifitseerimine, nimega olemi tuvastamine, küsimustele vastamine ja keele tõlkimine. See võimaldab ka eelkoolitatud mudeleid konkreetsete ülesannete ja andmekogumite jaoks peenhäälestada, mis võimaldab jõudlust parandada.

Selle eelkoolitatud mudelid on saavutanud tipptasemel jõudluse erinevatel võrdlusnäitajatel, kuna neid õpetatakse kasutama suurt hulka andmemahtusid. See võib säästa andmeteadlaste aega ja ressursse, võimaldades neil kiiresti mudeleid luua ilma neid nullist välja õpetamata.

Image by Kallistav nägu 

Platvorm võimaldab ka andmeteadlastel täpsustada eelkoolitatud mudeleid konkreetsete ülesannete ja andmekogumite jaoks, mis võib parandada mudelite jõudlust. Seda saab teha lihtsa API abil, mis muudab selle kasutamise lihtsaks isegi piiratud NLP-kogemusega inimestele.

CatBoosti teeki kasutatakse gradiendi võimendamise ülesannete jaoks ja see on spetsiaalselt loodud kategooriliste andmete käsitlemiseks. See saavutab paljude andmekogumite tipptasemel jõudluse ja toetab paralleelsete GPU-arvutuste tõttu mudeli koolitusprotsessi kiirendamist.

Image by CatBoost 

CatBoost on andmete ülepaigutamise ja müra suhtes kõige stabiilsem ja vastupidavam, mis võib parandada mudelite üldistusvõimet. See kasutab puuduvate väärtuste iteratiivseks täitmiseks enne ennustuse tegemist algoritmi, mida nimetatakse "tellitud võimendamiseks".

CatBoost provides feature importance, which can help data scientists understand each feature’s contribution to the model predictions.

Optuna is also an open-source library mainly used for hyperparameter tuning and optimization. This helps data scientists to find the best parameters for their machine-learning models. It uses a technique called “Bayesian optimization” which can automatically search for the optimal hyperparameters for a given model.

Image by Opt 

Selle teine ​​​​peamine omadus on see, et seda saab hõlpsasti integreerida erinevate masinõpperaamistike ja raamatukogudega, nagu TensorFlow, PyTorch ja scikit-learn. Samuti saab see optimeerida samaaegselt mitut eesmärki, mis annab hea kompromissi jõudluse ja muude mõõdikute vahel.

See on platvorm eelkoolitatud mudelite pakkumiseks, mis on loodud selleks, et arendajatel oleks lihtne neid mudeleid olemasolevatesse rakendustesse või teenustesse integreerida.
Samuti pakub see erinevaid API-sid, nagu kõne tekstiks muutmine või loomuliku keele töötlemine. Kõne tekstiks muutmise API-t kasutatakse teksti hankimiseks heli- või videofailidest suure täpsusega. Samuti võib loomuliku keele API aidata töödelda selliseid ülesandeid nagu sentimentide analüüs, kujutise olemi tuvastamine, teksti kokkuvõte jne.

Image by AssambleeAI

Masinõppemudeli väljaõpe hõlmab andmete kogumist ja ettevalmistamist, uurimuslikku andmete analüüsi, funktsioonide kavandamist, mudelite valikut ja koolitust, mudeli hindamist ja lõpuks mudeli juurutamist. Kõigi ülesannete täitmiseks vajate erinevate tööriistade ja käskude oskusteavet. Need seitse tööriista aitavad teil oma mudelit minimaalse vaevaga koolitada ja kasutusele võtta.

Kokkuvõtteks loodan, et teile meeldis see artikkel ja see oli informatiivne. Kui teil on ettepanekuid või tagasisidet, võtke minuga ühendust aadressil LinkedIn.

 
 
Aryan Garg on B.Tech. Elektrotehnika üliõpilane, õpib praegu bakalaureuseõppe viimast aastat. Tema huvi on veebiarenduse ja masinõppe valdkond. Ta on seda huvi järginud ja soovib nendes suundades rohkem tööd teha.
 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: 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