7 tekoälyllä toimivaa työkalua datatieteilijöiden tuottavuuden parantamiseen

Kuva tekijältä 

Tässä artikkelissa käsitellään 7-AI Powered -työkaluja, jotka voivat auttaa sinua parantamaan tuottavuuttasi datatieteilijänä. Nämä työkalut voivat auttaa sinua automatisoimaan tehtäviä, kuten tietojen puhdistusta ja ominaisuuksien valintaa, mallien viritystä jne., jotka tekevät työstäsi suoraan tai epäsuorasti tehokkaampaa, tarkempaa ja tehokkaampaa ja auttavat myös tekemään parempia päätöksiä.

Monilla niistä on käyttäjäystävälliset käyttöliittymät ja ne ovat erittäin helppokäyttöisiä. Samaan aikaan jotkut antavat datatutkijoille mahdollisuuden jakaa ja tehdä yhteistyötä projekteissa muiden jäsenten kanssa, mikä auttaa lisäämään ryhmien tuottavuutta.

DataRobot on verkkopohjainen alusta, jonka avulla voit automatisoida koneoppimismallien rakentamista, käyttöönottoa ja ylläpitoa. Se tukee monia ominaisuuksia ja tekniikoita, kuten syväoppimista, ryhmäoppimista ja aikasarjaanalyysiä. Se käyttää kehittyneitä algoritmeja ja tekniikoita, jotka auttavat rakentamaan malleja nopeasti ja tarkasti, ja tarjoaa myös toimintoja käyttöönotetun mallin ylläpitämiseksi ja valvomiseksi.

Kuva DataRobot 

Sen avulla datatutkijat voivat myös jakaa ja tehdä yhteistyötä projekteissa muiden kanssa, mikä helpottaa tiimityöskentelyä monimutkaisissa projekteissa.

H20.ai on avoimen lähdekoodin alusta, joka tarjoaa ammattimaisia ​​työkaluja datatieteilijöille. Sen pääominaisuus on Automated Machine Learning (AutoML), joka automatisoi koneoppimismallien rakentamisen ja virityksen. Se sisältää myös algoritmeja, kuten gradientin tehostuksen, satunnaiset metsät jne.
Avoimen lähdekoodin alustana datatieteilijät voivat muokata lähdekoodia tarpeidensa mukaan, jotta he voivat sovittaa sen olemassa oleviin järjestelmiinsä.

 

Kuva H20.ai 

Se käyttää versionhallintajärjestelmää, joka seuraa kaikkia koodiin työnnettyjä muutoksia. H2O.ai voi toimia myös pilvi- ja reunalaitteissa ja tukee laajaa ja aktiivista käyttäjien ja kehittäjien yhteisöä, jotka osallistuvat alustaan.

Big Pandaa käytetään tapausten hallinnan ja poikkeamien havaitsemisen automatisointiin IT-toiminnoissa. Yksinkertaisesti sanottuna poikkeamien havaitseminen tarkoittaa mallien, tapahtumien tai havaintojen tunnistamista tietojoukosta, joka poikkeaa merkittävästi odotetusta käyttäytymisestä. Sitä käytetään tunnistamaan epätavalliset tai epänormaalit tietopisteet, jotka voivat viitata ongelmaan.

Se käyttää erilaisia ​​tekoäly- ja ML-tekniikoita lokitietojen analysointiin ja mahdollisten ongelmien tunnistamiseen. Se voi ratkaista tapahtumat automaattisesti ja vähentää manuaalisten toimenpiteiden tarvetta.

Kuva Iso Panda 

Big Panda voi seurata järjestelmiä reaaliajassa, mikä voi auttaa tunnistamaan ja ratkaisemaan ongelmat nopeasti. Se voi myös auttaa tunnistamaan tapausten perimmäisen syyn, helpottaa ongelmien ratkaisemista ja estää niiden toistumisen.

HuggingFacea käytetään luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) ja se tarjoaa valmiiksi koulutettuja malleja, joiden avulla datatieteilijät voivat toteuttaa NLP-tehtäviä nopeasti. Se suorittaa monia toimintoja, kuten tekstin luokittelun, nimettyjen entiteettien tunnistamisen, kysymyksiin vastaamisen ja kielen kääntämisen. Se tarjoaa myös mahdollisuuden hienosäätää valmiiksi koulutettuja malleja tiettyjä tehtäviä ja tietojoukkoja varten, mikä mahdollistaa suorituskyvyn parantamisen.

Sen esikoulutetut mallit ovat saavuttaneet huippuluokan suorituskyvyn erilaisissa vertailuissa, koska ne on koulutettu suuriin tietomääriin. Tämä voi säästää datatieteilijöiden aikaa ja resursseja, koska he voivat rakentaa malleja nopeasti ilman koulutusta tyhjästä.

Kuva Halaaminen kasvot 

Alustan avulla datatieteilijät voivat myös hienosäätää valmiiksi koulutettuja malleja tiettyihin tehtäviin ja tietosarjoihin, mikä voi parantaa mallien suorituskykyä. Tämä voidaan tehdä yksinkertaisella API:lla, mikä tekee siitä helpon käyttää myös niille, joilla on rajoitettu NLP-kokemus.

CatBoost-kirjastoa käytetään gradientin tehostustehtäviin ja se on erityisesti suunniteltu kategoristen tietojen käsittelyyn. Se saavuttaa huippuluokan suorituskyvyn monissa tietojoukoissa ja tukee mallin koulutusprosessin nopeuttamista rinnakkaisten GPU-laskentojen ansiosta.

Kuva CatBoost 

CatBoost on vakaa ja kestävin datan ylisovitukselle ja melulle, mikä voi parantaa mallien yleistyskykyä. Se käyttää algoritmia, jota kutsutaan "järjestetyksi tehostukseksi", joka täyttää puuttuvat arvot iteratiivisesti ennen ennusteen tekemistä.

CatBoost tarjoaa ominaisuuksien tärkeyden, mikä voi auttaa datatieteilijöitä ymmärtämään kunkin ominaisuuden panoksen malliennusteisiin.

Optuna on myös avoimen lähdekoodin kirjasto, jota käytetään pääasiassa hyperparametrien viritykseen ja optimointiin. Tämä auttaa datatieteilijöitä löytämään parhaat parametrit koneoppimismalleilleen. Se käyttää tekniikkaa nimeltä "Bayesian optimointi", joka voi automaattisesti etsiä optimaaliset hyperparametrit tietylle mallille.

Kuva Optuna 

Sen toinen pääominaisuus on, että se voidaan helposti integroida erilaisiin koneoppimiskehikkoihin ja kirjastoihin, kuten TensorFlow, PyTorch ja scikit-learn. Se voi myös optimoida samanaikaisesti useita tavoitteita, mikä antaa hyvän kompromissin suorituskyvyn ja muiden mittareiden välillä.

Se on alusta, jolla tarjotaan esikoulutettuja malleja, jotka on suunniteltu helpottamaan kehittäjien integroida nämä mallit olemassa oleviin sovelluksiinsa tai palveluihinsa.
Se tarjoaa myös erilaisia ​​sovellusliittymiä, kuten puheen tekstiksi tai luonnollisen kielen käsittelyä. Speech-to-text API:ta käytetään tekstin hakemiseen ääni- tai videotiedostoista suurella tarkkuudella. Lisäksi luonnollisen kielen sovellusliittymä voi auttaa käsittelemään tehtäviä, kuten mielialan analysointia, kuvakokonaisuuden tunnistusta, tekstin yhteenvetoa jne.

Kuva AssemblyAI

Koneoppimismallin koulutus sisältää tiedon keräämisen ja valmistelun, tutkivan data-analyysin, ominaisuussuunnittelun, mallin valinnan ja koulutuksen, mallin arvioinnin ja lopuksi mallin käyttöönoton. Kaikkien tehtävien suorittamiseen tarvitaan eri työkalujen ja komentojen osaamista. Nämä seitsemän työkalua voivat auttaa sinua kouluttamaan ja ottamaan mallisi käyttöön mahdollisimman pienellä vaivalla.

Lopuksi toivon, että nautit tästä artikkelista ja pidit sitä informatiivisena. Jos sinulla on ehdotuksia tai palautetta, ota minuun yhteyttä kautta LinkedIn.

 
 
Aryan Garg on B.Tech. Sähkötekniikan opiskelija, parhaillaan opintojensa viimeistä vuotta. Hänen kiinnostuksensa kohdistuu verkkokehitykseen ja koneoppimiseen. Hän on ajanut tätä kiinnostusta ja on innokas työskentelemään enemmän näiden suuntien eteen.
 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: 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