7 mesterséges intelligencia alapú eszköz az adatkutatók termelékenységének növelésére

A kép szerzője 

Ez a cikk azokat a 7-AI-alapú eszközöket tárgyalja, amelyek segítségével növelheti adattudósa termelékenységét. Ezek az eszközök segíthetnek automatizálni az olyan feladatokat, mint az adattisztítás és a funkciók kiválasztása, a modellhangolás stb., amelyek közvetlenül vagy közvetve hatékonyabbá, pontosabbá és eredményesebbé teszik a munkáját, és segítenek a jobb döntések meghozatalában.

Sokan közülük felhasználóbarát felhasználói felülettel rendelkeznek, és nagyon egyszerűen használhatók. Ugyanakkor egyesek lehetővé teszik az adattudósok számára, hogy megosszák és együttműködjenek a projektekben más tagokkal, ami segít a csapatok termelékenységének növelésében.

A DataRobot egy webalapú platform, amely segít automatizálni a gépi tanulási modellek felépítését, telepítését és karbantartását. Számos funkciót és technikát támogat, például a mély tanulást, az együttes tanulást és az idősorelemzést. Speciális algoritmusokat és technikákat használ, amelyek segítik a modellek gyors és pontos felépítését, valamint funkciókat biztosít a telepített modell karbantartásához és figyeléséhez.

Kép DataRobot 

Lehetővé teszi az adattudósok számára is, hogy megosszák és együttműködjenek projektjeiken másokkal, megkönnyítve a csapatmunkát az összetett projekteken.

A H20.ai egy nyílt forráskódú platform, amely professzionális eszközöket biztosít az adatkutatók számára. Fő funkciója az Automated Machine Learning (AutoML), amely automatizálja a gépi tanulási modellek felépítésének és hangolásának folyamatát. Olyan algoritmusokat is tartalmaz, mint a gradiens-növelés, véletlenszerű erdők stb.
Nyílt forráskódú platformként az adattudósok igényeiknek megfelelően testreszabhatják a forráskódot, hogy beilleszthessék azt meglévő rendszereikbe.

 

Kép H20.ai 

Verzióvezérlő rendszert használ, amely nyomon követi a kódban betöltött összes változást és módosítást. A H2O.ai felhő- és peremeszközökön is futhat, és támogatja a felhasználók és fejlesztők széles és aktív közösségét, akik hozzájárulnak a platformhoz.

A Big Panda az incidenskezelés és az anomáliák észlelésének automatizálására szolgál az IT-műveletek során. Egyszerűen fogalmazva, az anomália-észlelés olyan minták, események vagy megfigyelések azonosítását jelenti egy adatkészletben, amely jelentősen eltér a várt viselkedéstől. A szokatlan vagy rendellenes adatpontok azonosítására szolgál, amelyek problémát jelezhetnek.

Különféle AI és ML technikákat használ a naplóadatok elemzésére és a lehetséges problémák azonosítására. Automatikusan megoldja az eseményeket, és csökkenti a kézi beavatkozás szükségességét.

Kép Nagy Panda 

A Big Panda valós időben képes figyelni a rendszereket, ami segíthet a problémák gyors azonosításában és megoldásában. Ezenkívül segíthet azonosítani az incidensek kiváltó okát, megkönnyítve a problémák megoldását és megakadályozva azok megismétlődését.

A HuggingFace a természetes nyelvi feldolgozáshoz (NLP) használatos, és előre kiképzett modelleket biztosít, lehetővé téve az adattudósok számára az NLP feladatok gyors végrehajtását. Számos funkciót lát el, például szövegosztályozást, elnevezett entitás felismerést, kérdések megválaszolását és nyelvi fordítást. Lehetővé teszi az előre betanított modellek finomhangolását is bizonyos feladatokra és adatkészletekre, lehetővé téve a teljesítmény javítását.

Előre betanított modelljei a legkorszerűbb teljesítményt értek el különböző benchmarkokon, mert nagy mennyiségű adatra képezték ki őket. Ez időt és erőforrást takaríthat meg az adattudósok számára azáltal, hogy lehetővé teszi számukra, hogy gyorsan modelleket készítsenek anélkül, hogy a semmiből ki kellene képezniük őket.

Kép Átölelő arc 

A platform azt is lehetővé teszi az adatkutatók számára, hogy az előre betanított modelleket konkrét feladatokra és adatkészletekre finomhangolják, ami javíthatja a modellek teljesítményét. Ez megtehető egy egyszerű API-val, amely még a korlátozott NLP-tapasztalattal rendelkezők számára is könnyen használhatóvá teszi.

A CatBoost könyvtárat gradiens-növelési feladatokhoz használják, és kifejezetten kategorikus adatok kezelésére tervezték. A legmodernebb teljesítményt éri el számos adatkészleten, és támogatja a modell betanítási folyamatának felgyorsítását a párhuzamos GPU-számításoknak köszönhetően.

Kép CatBoost 

A CatBoost a legstabilabb és robusztusabb az adatok túlillesztése és zaj ellen, ami javíthatja a modellek általánosító képességét. A „rendezett feljavítás” nevű algoritmust használja a hiányzó értékek iteratív kitöltésére, mielőtt előrejelzést készítene.

A CatBoost a funkciók fontosságát biztosítja, ami segíthet az adatkutatóknak megérteni az egyes funkciók hozzájárulását a modell előrejelzéséhez.

Az Optuna egy nyílt forráskódú könyvtár is, amelyet elsősorban hiperparaméterek hangolására és optimalizálására használnak. Ez segít az adatkutatóknak megtalálni a legjobb paramétereket gépi tanulási modelljeikhez. A „Bayes-i optimalizálás” nevű technikát használja, amely automatikusan megkeresi az adott modell optimális hiperparamétereit.

Kép Optuna 

A másik fő jellemzője, hogy könnyen integrálható különféle gépi tanulási keretrendszerekkel és könyvtárakkal, mint például a TensorFlow, a PyTorch és a scikit-learn. Több cél egyidejű optimalizálására is képes, ami jó kompromisszumot biztosít a teljesítmény és az egyéb mutatók között.

Ez egy platform az előre betanított modellek biztosítására, amelyek célja, hogy a fejlesztők könnyen integrálhassák ezeket a modelleket meglévő alkalmazásaikba vagy szolgáltatásaikba.
Különféle API-kat is biztosít, mint például a beszéd-szöveg vagy a természetes nyelvi feldolgozás. A Speech-to-text API-t arra használják, hogy nagy pontossággal kapják meg a szöveget hang- vagy videofájlokból. Ezenkívül a természetes nyelvű API segíthet olyan feladatok feldolgozásában, mint a hangulatelemzés, a képentitás-felismerés, a szövegösszegzés stb.

Kép AssemblyAI

A gépi tanulási modell betanítása magában foglalja az adatgyűjtést és -előkészítést, a feltáró adatelemzést, a jellemzők tervezését, a modell kiválasztását és betanítását, a modellértékelést és végül a modell üzembe helyezését. Az összes feladat elvégzéséhez szükség van a különféle eszközök és parancsok know-how-jára. Ez a hét eszköz segíthet a modell betanításában és bevezetésében minimális erőfeszítéssel.

Összefoglalva, remélem, hogy tetszett a cikk, és informatívnak találta. Ha bármilyen javaslata vagy visszajelzése van, forduljon hozzám a következő címen: LinkedIn.

 
 
Aryan Garg egy B.Tech. Villamosmérnök hallgató, jelenleg az utolsó évfolyamon tanul. Érdeklődése a webfejlesztés és a gépi tanulás területe. Ezt az érdeklődést követte, és szívesen dolgozom tovább ezen az irányon.
 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: 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