7 ابزار مجهز به هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری برای دانشمندان داده

تصویر توسط نویسنده 

این مقاله ابزارهای 7-AI Powered را مورد بحث قرار می دهد که می توانند به شما در افزایش بهره وری خود به عنوان یک دانشمند داده کمک کنند. این ابزارها می توانند به شما کمک کنند تا کارهایی مانند تمیز کردن داده ها و انتخاب ویژگی ها، تنظیم مدل و غیره را خودکار کنید که به طور مستقیم یا غیرمستقیم کار شما را کارآمدتر، دقیق تر و موثرتر می کند و همچنین به تصمیم گیری بهتر کمک می کند.

بسیاری از آنها دارای رابط کاربری کاربر پسند هستند و استفاده از آنها بسیار ساده است. در عین حال، برخی به دانشمندان داده اجازه می دهند تا پروژه ها را با سایر اعضا به اشتراک بگذارند و در پروژه ها همکاری کنند، که به افزایش بهره وری تیم ها کمک می کند.

DataRobot یک پلتفرم مبتنی بر وب است که به شما کمک می کند ساخت، استقرار و نگهداری مدل های یادگیری ماشین را خودکار کنید. از بسیاری از ویژگی ها و تکنیک ها مانند یادگیری عمیق، یادگیری گروهی و تجزیه و تحلیل سری های زمانی پشتیبانی می کند. از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای استفاده می‌کند که به ساخت سریع و دقیق مدل‌ها کمک می‌کند و همچنین عملکردهایی برای نگهداری و نظارت بر مدل مستقر شده ارائه می‌دهد.

تصویر DataRobot 

همچنین به دانشمندان داده اجازه می دهد تا پروژه ها را با دیگران به اشتراک بگذارند و با آنها همکاری کنند و کار تیمی روی پروژه های پیچیده را آسان تر می کند.

H20.ai یک پلت فرم منبع باز است که ابزارهای حرفه ای را برای دانشمندان داده فراهم می کند. ویژگی اصلی آن یادگیری ماشین خودکار (AutoML) است که فرآیند ساخت و تنظیم مدل های یادگیری ماشین را خودکار می کند. همچنین شامل الگوریتم هایی مانند تقویت گرادیان، جنگل های تصادفی و غیره است.
به عنوان یک پلتفرم منبع باز، دانشمندان داده می توانند کد منبع را بر اساس نیازهای خود سفارشی کنند تا بتوانند آن را در سیستم های موجود خود جای دهند.

 

تصویر H20.ai 

از یک سیستم کنترل نسخه استفاده می کند که تمام تغییرات و اصلاحات اعمال شده در کد را پیگیری می کند. H2O.ai همچنین می تواند بر روی دستگاه های ابری و لبه اجرا شود و از جامعه بزرگ و فعالی از کاربران و توسعه دهندگانی که در این پلتفرم مشارکت دارند پشتیبانی می کند.

پاندا بزرگ برای مدیریت خودکار حوادث و تشخیص ناهنجاری در عملیات فناوری اطلاعات استفاده می شود. به عبارت ساده، تشخیص ناهنجاری، شناسایی الگوها، رویدادها یا مشاهدات در مجموعه داده ای است که به طور قابل توجهی از رفتار مورد انتظار منحرف می شود. برای شناسایی نقاط داده غیرعادی یا غیرعادی که ممکن است نشان دهنده مشکل باشند استفاده می شود.

از تکنیک های مختلف هوش مصنوعی و ML برای تجزیه و تحلیل داده های گزارش و شناسایی مشکلات احتمالی استفاده می کند. می تواند به طور خودکار حوادث را حل کند و نیاز به مداخله دستی را کاهش دهد.

تصویر پاندا بزرگ 

Big Panda می تواند سیستم ها را در زمان واقعی نظارت کند، که می تواند به شناسایی و حل سریع مشکلات کمک کند. همچنین، می‌تواند به شناسایی علت اصلی حوادث کمک کند، حل مشکلات را آسان‌تر کرده و از تکرار مجدد آن‌ها جلوگیری کند.

HuggingFace برای پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می شود و مدل های از پیش آموزش دیده را ارائه می دهد و به دانشمندان داده اجازه می دهد تا وظایف NLP را به سرعت اجرا کنند. عملکردهای زیادی مانند طبقه بندی متن، شناسایی موجودیت نامگذاری شده، پاسخ به سؤال و ترجمه زبان را انجام می دهد. همچنین توانایی تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده را بر روی وظایف و مجموعه داده‌های خاص فراهم می‌کند که امکان بهبود عملکرد را فراهم می‌کند.

مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده آن به عملکرد پیشرفته‌ای در معیارهای مختلف دست یافته‌اند، زیرا بر روی مقادیر زیادی داده آموزش دیده‌اند. این می‌تواند در زمان و منابع دانشمندان داده صرفه‌جویی کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا مدل‌هایی را به سرعت بسازند، بدون اینکه از ابتدا به آن‌ها آموزش دهند.

تصویر در آغوش کشیدن صورت 

این پلتفرم همچنین به دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده را روی وظایف و مجموعه داده‌های خاص تنظیم کنند، که می‌تواند عملکرد مدل‌ها را بهبود بخشد. این را می توان با استفاده از یک API ساده انجام داد، که استفاده از آن را حتی برای کسانی که تجربه NLP محدودی دارند آسان می کند.

کتابخانه CatBoost برای وظایف افزایش گرادیان استفاده می شود و به طور خاص برای مدیریت داده های طبقه بندی شده طراحی شده است. در بسیاری از مجموعه داده‌ها به عملکرد پیشرفته‌ای دست می‌یابد و به دلیل محاسبات GPU موازی، از سرعت بخشیدن به فرآیند آموزش مدل پشتیبانی می‌کند.

تصویر CatBoost 

CatBoost در برابر بیش از حد برازش و نویز در داده ها پایدار و قوی است که می تواند توانایی تعمیم مدل ها را بهبود بخشد. از الگوریتمی به نام "تقویت مرتب" استفاده می کند تا به طور مکرر مقادیر از دست رفته را قبل از انجام پیش بینی پر کند.

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.

تصویر Optuna 

ویژگی اصلی دیگر آن این است که می توان آن را به راحتی با چارچوب ها و کتابخانه های مختلف یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch و scikit-learn ادغام کرد. همچنین می‌تواند بهینه‌سازی‌های همزمان چند هدف را انجام دهد که تعادل خوبی بین عملکرد و سایر معیارها ایجاد می‌کند.

این یک پلت فرم برای ارائه مدل های از پیش آموزش دیده طراحی شده است تا توسعه دهندگان بتوانند این مدل ها را در برنامه ها یا خدمات موجود خود ادغام کنند.
همچنین API های مختلفی مانند پردازش گفتار به متن یا زبان طبیعی را ارائه می دهد. Speech-to-Text API برای دریافت متن از فایل های صوتی یا تصویری با دقت بالا استفاده می شود. همچنین، API زبان طبیعی می‌تواند به پردازش وظایفی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص موجودیت تصویر، خلاصه‌سازی متن و غیره کمک کند.

تصویر AssemblyAI

آموزش مدل یادگیری ماشینی شامل جمع آوری و آماده سازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، مهندسی ویژگی، انتخاب و آموزش مدل، ارزیابی مدل، و در نهایت، استقرار مدل است. برای انجام تمام وظایف، به دانش ابزارها و دستورات مختلف درگیر نیاز دارید. این هفت ابزار می توانند به شما کمک کنند تا با حداقل تلاش، مدل خود را آموزش دهید و به کار بگیرید.

در پایان، امیدوارم از این مقاله لذت برده باشید و آن را آموزنده دانسته باشید. اگر پیشنهاد یا بازخوردی دارید، لطفا از طریق من با من در میان بگذارید لینک.

 
 
آریایی گرگ B.Tech است. دانشجوی مهندسی برق، در حال حاضر در سال آخر کارشناسی. علاقه او در زمینه توسعه وب و یادگیری ماشین است. او این علاقه را دنبال کرده و مشتاق است در این مسیرها بیشتر کار کند.
 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: 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