7 outils basés sur l'IA pour améliorer la productivité des data scientists

Republié par Platon

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7 outils alimentés par l'IA pour améliorer la productivité des scientifiques des données
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Cet article abordera les outils 7-AI Powered qui peuvent vous aider à augmenter votre productivité en tant que data scientist. Ces outils peuvent vous aider à automatiser des tâches telles que le nettoyage des données et la sélection des fonctionnalités, le réglage du modèle, etc., qui rendent directement ou indirectement votre travail plus efficace, plus précis et plus efficace et aident également à prendre de meilleures décisions.

Beaucoup d’entre eux disposent d’une interface utilisateur conviviale et sont très simples à utiliser. Dans le même temps, certains permettent aux data scientists de partager et de collaborer sur des projets avec d'autres membres, ce qui contribue à augmenter la productivité des équipes.

DataRobot est une plate-forme Web qui vous aide à automatiser la création, le déploiement et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge de nombreuses fonctionnalités et techniques telles que l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage d'ensemble et l'analyse de séries chronologiques. Il utilise des algorithmes et des techniques avancés qui aident à créer des modèles rapidement et avec précision et fournit également des fonctions pour maintenir et surveiller le modèle déployé.

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Image DataRobot

Il permet également aux data scientists de partager et de collaborer sur des projets avec d'autres, ce qui facilite le travail en équipe sur des projets complexes.

H20.ai est une plateforme open source qui fournit des outils professionnels aux data scientists. Sa principale fonctionnalité est l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) qui automatise le processus de création et de réglage des modèles d'apprentissage automatique. Il comprend également des algorithmes tels que l'augmentation du gradient, les forêts aléatoires, etc.
En tant que plateforme open source, les data scientists peuvent personnaliser le code source en fonction de leurs besoins afin de pouvoir l'intégrer dans leurs systèmes existants.

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Image H20.ai

Il utilise un système de contrôle de version qui assure le suivi de tous les changements et modifications apportés au code. H2O.ai peut également fonctionner sur des appareils cloud et Edge et prend en charge une communauté vaste et active d'utilisateurs et de développeurs qui contribuent à la plateforme.

Big Panda est utilisé pour automatiser la gestion des incidents et la détection des anomalies dans les opérations informatiques. En termes simples, la détection d'anomalies consiste à identifier des modèles, des événements ou des observations dans un ensemble de données qui s'écartent considérablement du comportement attendu. Il est utilisé pour identifier des points de données inhabituels ou anormaux pouvant indiquer un problème.

Il utilise diverses techniques d'IA et de ML pour analyser les données des journaux et identifier les problèmes potentiels. Il peut résoudre automatiquement les incidents et réduire le besoin d’intervention manuelle.

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Image Big Panda

Big Panda peut surveiller les systèmes en temps réel, ce qui peut aider à identifier et à résoudre rapidement les problèmes. En outre, cela peut aider à identifier la cause profonde des incidents, facilitant ainsi la résolution des problèmes et empêchant qu’ils ne se reproduisent.

HuggingFace est utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP) et fournit des modèles pré-entraînés, permettant aux data scientists de mettre en œuvre rapidement des tâches NLP. Il remplit de nombreuses fonctions telles que la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, la réponse aux questions et la traduction linguistique. Il offre également la possibilité d'affiner les modèles pré-entraînés sur des tâches et des ensembles de données spécifiques, permettant ainsi d'améliorer les performances.

Ses modèles pré-entraînés ont atteint des performances de pointe sur divers benchmarks car ils sont formés sur de grandes quantités de données. Cela peut faire gagner du temps et des ressources aux data scientists en leur permettant de créer rapidement des modèles sans les former à partir de zéro.

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Image Étreindre le visage

La plateforme permet également aux data scientists d'affiner les modèles pré-entraînés sur des tâches et des ensembles de données spécifiques, ce qui peut améliorer les performances des modèles. Cela peut être fait à l’aide d’une simple API, ce qui la rend facile à utiliser même pour ceux qui ont une expérience limitée en PNL.

La bibliothèque CatBoost est utilisée pour les tâches d'amélioration du dégradé et est spécifiquement conçue pour gérer les données catégorielles. Il atteint des performances de pointe sur de nombreux ensembles de données et prend en charge l'accélération du processus de formation du modèle grâce aux calculs GPU parallèles.

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Image ChatBoost

CatBoost est le plus stable et le plus robuste au surajustement et au bruit dans les données, ce qui peut améliorer la capacité de généralisation des modèles. Il utilise un algorithme appelé « boosting ordonné » pour remplir de manière itérative les valeurs manquantes avant de faire une prédiction.

CatBoost fournit l'importance des fonctionnalités, ce qui peut aider les data scientists à comprendre la contribution de chaque fonctionnalité aux prédictions du modèle.

Optuna est également une bibliothèque open source principalement utilisée pour le réglage et l'optimisation des hyperparamètres. Cela aide les data scientists à trouver les meilleurs paramètres pour leurs modèles d'apprentissage automatique. Il utilise une technique appelée « optimisation bayésienne » qui permet de rechercher automatiquement les hyperparamètres optimaux pour un modèle donné.

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Image Opter

Son autre caractéristique principale est qu'il peut être facilement intégré à divers frameworks et bibliothèques d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Il peut également effectuer des optimisations simultanées de plusieurs objectifs, ce qui offre un bon compromis entre les performances et d'autres mesures.

Il s'agit d'une plate-forme permettant de fournir des modèles pré-entraînés conçus pour permettre aux développeurs d'intégrer facilement ces modèles dans leurs applications ou services existants.
Il fournit également diverses API telles que la synthèse vocale ou le traitement du langage naturel. L'API de synthèse vocale est utilisée pour obtenir le texte de fichiers audio ou vidéo avec une grande précision. En outre, l'API en langage naturel peut aider à traiter des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités d'image, le résumé de texte, etc.

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Image AssembléeAI

La formation d'un modèle d'apprentissage automatique comprend la collecte et la préparation des données, l'analyse exploratoire des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection et la formation du modèle, l'évaluation du modèle et, enfin, le déploiement du modèle. Pour effectuer toutes les tâches, vous avez besoin de la connaissance des différents outils et commandes impliqués. Ces sept outils peuvent vous aider à former et déployer votre modèle avec un minimum d'effort.

En conclusion, j’espère que vous avez apprécié cet article et que vous l’avez trouvé instructif. Si vous avez des suggestions ou des commentaires, n'hésitez pas à me contacter via LinkedIn.

Garg aryen est un B.Tech. Étudiant en génie électrique, actuellement en dernière année de licence. Son intérêt réside dans le domaine du développement Web et de l'apprentissage automatique. Il a poursuivi cet intérêt et est impatient de travailler davantage dans ces directions.