डेटा वैज्ञानिकों के लिए उत्पादकता बढ़ाने के लिए 7 एआई-संचालित उपकरण

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यह लेख 7-एआई संचालित टूल पर चर्चा करेगा जो एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपकी उत्पादकता को बढ़ाने में आपकी मदद कर सकता है। ये उपकरण आपको डेटा सफाई और फीचर चयन, मॉडल ट्यूनिंग आदि जैसे कार्यों को स्वचालित करने में मदद कर सकते हैं, जो प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से आपके काम को अधिक कुशल, सटीक और प्रभावी बनाते हैं और बेहतर निर्णय लेने में भी मदद करते हैं।

उनमें से कई में उपयोगकर्ता के अनुकूल यूआई हैं और उनका उपयोग करना बहुत आसान है। वहीं, कुछ डेटा वैज्ञानिकों को अन्य सदस्यों के साथ परियोजनाओं को साझा करने और सहयोग करने की अनुमति देते हैं, जिससे टीमों की उत्पादकता बढ़ाने में मदद मिलती है।

डेटारोबोट एक वेब-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है जो आपको मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण, तैनाती और रखरखाव को स्वचालित करने में मदद करता है। यह गहन शिक्षण, सामूहिक शिक्षण और समय श्रृंखला विश्लेषण जैसी कई सुविधाओं और तकनीकों का समर्थन करता है। यह उन्नत एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग करता है जो मॉडल को जल्दी और सटीक रूप से बनाने में मदद करता है और तैनात मॉडल को बनाए रखने और निगरानी करने के लिए फ़ंक्शन भी प्रदान करता है।

छवि द्वारा डेटारोबोट 

यह डेटा वैज्ञानिकों को दूसरों के साथ परियोजनाओं को साझा करने और सहयोग करने की भी अनुमति देता है, जिससे जटिल परियोजनाओं पर एक टीम के रूप में काम करना आसान हो जाता है।

H20.ai एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए पेशेवर उपकरण प्रदान करता है। इसकी मुख्य विशेषता ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) है जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और ट्यूनिंग की प्रक्रिया को स्वचालित करती है। इसमें ग्रेडिएंट बूस्टिंग, रैंडम फ़ॉरेस्ट आदि जैसे एल्गोरिदम भी शामिल हैं।
एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म होने के नाते, डेटा वैज्ञानिक अपनी ज़रूरतों के अनुसार सोर्स कोड को कस्टमाइज़ कर सकते हैं ताकि वे इसे अपने मौजूदा सिस्टम में फिट कर सकें।

 

छवि द्वारा H20.ai 

यह एक संस्करण नियंत्रण प्रणाली का उपयोग करता है जो कोड में किए गए सभी परिवर्तनों और संशोधनों पर नज़र रखता है। H2O.ai क्लाउड और एज डिवाइस पर भी चल सकता है और प्लेटफ़ॉर्म में योगदान करने वाले उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के एक बड़े और सक्रिय समुदाय का समर्थन करता है।

बिग पांडा का उपयोग आईटी परिचालन में घटना प्रबंधन और विसंगति का पता लगाने को स्वचालित करने के लिए किया जाता है। सरल शब्दों में, विसंगति का पता लगाना एक डेटासेट में पैटर्न, घटनाओं या टिप्पणियों की पहचान करना है जो अपेक्षित व्यवहार से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होते हैं। इसका उपयोग असामान्य या असामान्य डेटा बिंदुओं की पहचान करने के लिए किया जाता है जो किसी समस्या का संकेत दे सकते हैं।

यह लॉग डेटा का विश्लेषण करने और संभावित मुद्दों की पहचान करने के लिए विभिन्न एआई और एमएल तकनीकों का उपयोग करता है। यह घटनाओं को स्वचालित रूप से हल कर सकता है और मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम कर सकता है।

छवि द्वारा बड़ा पांडा 

बिग पांडा वास्तविक समय में सिस्टम की निगरानी कर सकता है, जो समस्याओं को शीघ्रता से पहचानने और हल करने में मदद कर सकता है। साथ ही, यह घटनाओं के मूल कारण की पहचान करने में मदद कर सकता है, जिससे समस्याओं का समाधान आसान हो जाता है और उन्हें दोबारा होने से रोका जा सकता है।

हगिंगफेस का उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के लिए किया जाता है और यह पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करता है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों को एनएलपी कार्यों को जल्दी से लागू करने की अनुमति मिलती है। यह पाठ वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान, प्रश्न उत्तर और भाषा अनुवाद जैसे कई कार्य करता है। यह विशिष्ट कार्यों और डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को ठीक करने की क्षमता भी प्रदान करता है, जिससे प्रदर्शन में सुधार होता है।

इसके पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों ने विभिन्न बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया है क्योंकि उन्हें बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह डेटा वैज्ञानिकों को बिना किसी प्रशिक्षण के शीघ्रता से मॉडल बनाने की अनुमति देकर उनका समय और संसाधन बचा सकता है।

छवि द्वारा गले लगना 

प्लेटफ़ॉर्म डेटा वैज्ञानिकों को विशिष्ट कार्यों और डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को ठीक करने की भी अनुमति देता है, जिससे मॉडल के प्रदर्शन में सुधार हो सकता है। यह एक सरल एपीआई का उपयोग करके किया जा सकता है, जो सीमित एनएलपी अनुभव वाले लोगों के लिए भी इसका उपयोग करना आसान बनाता है।

कैटबूस्ट लाइब्रेरी का उपयोग ग्रेडिएंट बूस्टिंग कार्यों के लिए किया जाता है और इसे विशेष रूप से श्रेणीबद्ध डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कई डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है और समानांतर GPU गणनाओं के कारण मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया को तेज़ करने का समर्थन करता है।

छवि द्वारा कैटबॉस्ट 

कैटबूस्ट डेटा में ओवरफिटिंग और शोर के लिए सबसे स्थिर और मजबूत है, जो मॉडलों की सामान्यीकरण क्षमता में सुधार कर सकता है। यह भविष्यवाणी करने से पहले लापता मानों को पुनरावृत्त रूप से भरने के लिए "ऑर्डर्ड बूस्टिंग" नामक एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

कैटबूस्ट फीचर को महत्व प्रदान करता है, जो डेटा वैज्ञानिकों को मॉडल भविष्यवाणियों में प्रत्येक फीचर के योगदान को समझने में मदद कर सकता है।

ऑप्टुना भी एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसका उपयोग मुख्य रूप से हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए किया जाता है। इससे डेटा वैज्ञानिकों को उनके मशीन-लर्निंग मॉडल के लिए सर्वोत्तम पैरामीटर खोजने में मदद मिलती है। यह "बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन" नामक तकनीक का उपयोग करता है जो किसी दिए गए मॉडल के लिए इष्टतम हाइपरपैरामीटर की स्वचालित रूप से खोज कर सकता है।

छवि द्वारा ऑप्टुना 

इसकी अन्य मुख्य विशेषता यह है कि इसे विभिन्न मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और TensorFlow, PyTorch और scikit-learn जैसी लाइब्रेरी के साथ आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। यह कई उद्देश्यों का एक साथ अनुकूलन भी कर सकता है, जो प्रदर्शन और अन्य मेट्रिक्स के बीच एक अच्छा व्यापार-बंद देता है।

यह पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करने के लिए एक मंच है जिसे डेवलपर्स के लिए इन मॉडलों को अपने मौजूदा अनुप्रयोगों या सेवाओं में एकीकृत करना आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह स्पीच-टू-टेक्स्ट या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे विभिन्न एपीआई भी प्रदान करता है। स्पीच-टू-टेक्स्ट एपीआई का उपयोग उच्च सटीकता के साथ ऑडियो या वीडियो फ़ाइलों से टेक्स्ट प्राप्त करने के लिए किया जाता है। साथ ही, प्राकृतिक भाषा एपीआई भावना विश्लेषण, छवि-इकाई पहचान, पाठ सारांश आदि जैसे कार्यों को संसाधित करने में मदद कर सकती है।

छवि द्वारा विधानसभाएआई

मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण में डेटा संग्रह और तैयारी, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन और प्रशिक्षण, मॉडल मूल्यांकन और अंत में, मॉडल परिनियोजन शामिल है। सभी कार्यों को करने के लिए, आपको इसमें शामिल विभिन्न उपकरणों और आदेशों की जानकारी की आवश्यकता है। ये सात उपकरण न्यूनतम प्रयास के साथ आपके मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।

अंत में, मुझे आशा है कि आपने इस लेख का आनंद लिया होगा और इसे जानकारीपूर्ण पाया होगा। यदि आपके पास कोई सुझाव या प्रतिक्रिया है, तो कृपया मेरे माध्यम से संपर्क करें लिंक्डइन.

 
 
आर्यन गर्ग बीटेक है। इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग का छात्र, वर्तमान में अपने स्नातक के अंतिम वर्ष में है। उनकी रुचि वेब डेवलपमेंट और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में है। उन्होंने इस रुचि का पीछा किया है और इन दिशाओं में और अधिक काम करने के लिए उत्सुक हैं।
 

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• स्रोत: 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