7 Alat Bertenaga AI untuk Meningkatkan Produktivitas Data Scientist

Gambar oleh Penulis 

Artikel ini akan membahas alat yang Didukung 7-AI yang dapat membantu Anda meningkatkan produktivitas sebagai ilmuwan data. Alat ini dapat membantu Anda mengotomatiskan tugas seperti pembersihan data dan pemilihan fitur, penyetelan model, dll., yang secara langsung atau tidak langsung membuat pekerjaan Anda lebih efisien, akurat, dan efektif serta membantu membuat keputusan yang lebih baik.

Banyak dari mereka memiliki UI yang ramah pengguna dan sangat mudah digunakan. Pada saat yang sama, beberapa mengizinkan ilmuwan data untuk berbagi dan berkolaborasi dalam proyek dengan anggota lain, yang membantu meningkatkan produktivitas tim.

DataRobot adalah platform berbasis web yang membantu Anda mengotomatiskan pembuatan, penerapan, dan pemeliharaan model pembelajaran mesin. Ini mendukung banyak fitur dan teknik seperti pembelajaran mendalam, pembelajaran ansambel, dan analisis deret waktu. Ini menggunakan algoritme dan teknik canggih yang membantu membangun model dengan cepat dan akurat dan juga menyediakan fungsi untuk memelihara dan memantau model yang diterapkan.

Image by Robot Data 

Ini juga memungkinkan ilmuwan data untuk berbagi dan berkolaborasi dalam proyek dengan orang lain, sehingga lebih mudah untuk bekerja sebagai tim dalam proyek yang kompleks.

H20.ai adalah platform sumber terbuka yang menyediakan alat profesional untuk ilmuwan data. Fitur utamanya adalah Automated Machine Learning (AutoML) yang mengotomatiskan proses pembuatan dan penyetelan model pembelajaran mesin. Ini juga mencakup algoritme seperti peningkatan gradien, hutan acak, dll.
Menjadi platform sumber terbuka, ilmuwan data dapat menyesuaikan kode sumber sesuai dengan kebutuhan mereka sehingga mereka dapat memasukkannya ke dalam sistem yang ada.

 

Image by H20.ai 

Itu menggunakan sistem kontrol versi yang melacak semua perubahan dan modifikasi yang didorong dalam kode. H2O.ai juga dapat berjalan di perangkat cloud dan edge serta mendukung komunitas pengguna dan pengembang yang besar dan aktif yang berkontribusi pada platform.

Big Panda digunakan untuk mengotomatiskan manajemen insiden dan deteksi anomali dalam operasi TI. Secara sederhana, deteksi anomali adalah mengidentifikasi pola, peristiwa, atau pengamatan dalam kumpulan data yang menyimpang secara signifikan dari perilaku yang diharapkan. Ini digunakan untuk mengidentifikasi titik data yang tidak biasa atau tidak normal yang mungkin menunjukkan adanya masalah.

Ini menggunakan berbagai teknik AI dan ML untuk menganalisis data log dan mengidentifikasi potensi masalah. Itu dapat secara otomatis menyelesaikan insiden dan mengurangi kebutuhan akan intervensi manual.

Image by Panda Besar 

Big Panda dapat memantau sistem secara waktu nyata, yang dapat membantu mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah dengan cepat. Selain itu, ini dapat membantu mengidentifikasi akar penyebab insiden, mempermudah penyelesaian masalah, dan mencegahnya terjadi lagi.

HuggingFace digunakan untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) dan menyediakan model yang telah dilatih sebelumnya, memungkinkan ilmuwan data untuk mengimplementasikan tugas NLP dengan cepat. Itu melakukan banyak fungsi seperti klasifikasi teks, pengenalan entitas bernama, menjawab pertanyaan, dan terjemahan bahasa. Ini juga memberikan kemampuan untuk menyempurnakan model pra-pelatihan pada tugas dan kumpulan data tertentu, memungkinkan untuk meningkatkan kinerja.

Model pra-pelatihannya telah mencapai kinerja canggih pada berbagai tolok ukur karena dilatih pada data dalam jumlah besar. Hal ini dapat menghemat waktu dan sumber daya ilmuwan data dengan memungkinkan mereka membuat model dengan cepat tanpa melatihnya dari awal.

Image by Wajah Memeluk 

Platform ini juga memungkinkan ilmuwan data untuk menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya pada tugas dan kumpulan data tertentu, yang dapat meningkatkan kinerja model. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan API sederhana, yang membuatnya mudah digunakan bahkan bagi mereka yang memiliki pengalaman NLP terbatas.

Pustaka CatBoost digunakan untuk tugas peningkatan gradien dan dirancang khusus untuk menangani data kategorikal. Ini mencapai kinerja canggih pada banyak kumpulan data dan mendukung percepatan proses pelatihan model karena komputasi GPU paralel.

Image by KucingMeningkatkan 

CatBoost paling stabil dan kuat terhadap overfitting dan noise pada data, yang dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model. Ini menggunakan algoritme yang disebut "ordered boosting" untuk mengisi nilai yang hilang secara iteratif sebelum membuat prediksi.

CatBoost memberikan kepentingan fitur, yang dapat membantu ilmuwan data memahami kontribusi setiap fitur terhadap prediksi model.

Optuna juga merupakan pustaka sumber terbuka yang terutama digunakan untuk penyetelan dan pengoptimalan hyperparameter. Ini membantu ilmuwan data menemukan parameter terbaik untuk model pembelajaran mesin mereka. Ini menggunakan teknik yang disebut "Optimasi Bayesian" yang dapat secara otomatis mencari hyperparameter optimal untuk model tertentu.

Image by pilihan 

Fitur utama lainnya adalah dapat dengan mudah diintegrasikan dengan berbagai kerangka kerja dan pustaka pembelajaran mesin seperti TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn. Itu juga dapat melakukan optimalisasi simultan dari beberapa tujuan, yang memberikan pertukaran yang baik antara kinerja dan metrik lainnya.

Ini adalah platform untuk menyediakan model terlatih yang dirancang untuk memudahkan pengembang mengintegrasikan model ini ke dalam aplikasi atau layanan mereka yang sudah ada.
Ini juga menyediakan berbagai API seperti pemrosesan ucapan-ke-teks atau bahasa alami. Speech-to-text API digunakan untuk mendapatkan teks dari file audio atau video dengan akurasi tinggi. Selain itu, API bahasa alami dapat membantu memproses tugas seperti analisis sentimen, pengenalan entitas gambar, peringkasan teks, dll.

Image by MajelisAI

Melatih model pembelajaran mesin mencakup pengumpulan dan persiapan data, analisis data eksplorasi, rekayasa fitur, pemilihan dan pelatihan model, evaluasi model, dan terakhir, penyebaran model. Untuk melakukan semua tugas, Anda memerlukan pengetahuan tentang berbagai alat dan perintah yang terlibat. Ketujuh alat ini dapat membantu Anda melatih dan menerapkan model Anda dengan sedikit usaha.

Sebagai kesimpulan, saya harap Anda menikmati artikel ini dan menganggapnya informatif. Jika Anda memiliki saran atau umpan balik, silakan hubungi saya melalui LinkedIn.

 
 
Arya Garg adalah B.Tech. Mahasiswa Teknik Elektro, saat ini berada di tahun terakhir sarjananya. Minatnya terletak pada bidang Web Development dan Machine Learning. Dia telah mengejar minat ini dan ingin bekerja lebih banyak ke arah ini.
 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: 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