7 strumenti basati sull'intelligenza artificiale per migliorare la produttività dei data scientist

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Questo articolo discuterà degli strumenti 7-AI Powered che possono aiutarti ad aumentare la tua produttività come data scientist. Questi strumenti possono aiutarti ad automatizzare attività come la pulizia dei dati e la selezione delle funzionalità, l'ottimizzazione del modello, ecc., che rendono direttamente o indirettamente il tuo lavoro più efficiente, accurato ed efficace e aiutano anche a prendere decisioni migliori.

Molti di loro hanno interfacce utente intuitive e sono molto semplici da usare. Allo stesso tempo, alcuni consentono ai data scientist di condividere e collaborare a progetti con altri membri, il che aiuta ad aumentare la produttività dei team.

DataRobot è una piattaforma basata sul Web che ti aiuta ad automatizzare la creazione, l'implementazione e la manutenzione di modelli di machine learning. Supporta molte funzionalità e tecniche come il deep learning, l'ensemble learning e l'analisi delle serie temporali. Utilizza algoritmi e tecniche avanzati che aiutano a creare modelli in modo rapido e accurato e fornisce anche funzioni per mantenere e monitorare il modello distribuito.

Immagine di DataRobot 

Consente inoltre ai data scientist di condividere e collaborare a progetti con altri, semplificando il lavoro di squadra su progetti complessi.

H20.ai è una piattaforma open source che fornisce strumenti professionali per i data scientist. La sua caratteristica principale è Automated Machine Learning (AutoML) che automatizza il processo di creazione e messa a punto dei modelli di machine learning. Include anche algoritmi come gradient boosting, foreste casuali, ecc.
Essendo una piattaforma open source, i data scientist possono personalizzare il codice sorgente in base alle proprie esigenze in modo da poterlo adattare ai sistemi esistenti.

 

Immagine di H20.ai 

Utilizza un sistema di controllo della versione che tiene traccia di tutti i cambiamenti e le modifiche inserite nel codice. H2O.ai può essere eseguito anche su dispositivi cloud e edge e supporta un'ampia e attiva comunità di utenti e sviluppatori che contribuiscono alla piattaforma.

Big Panda viene utilizzato per automatizzare la gestione degli incidenti e il rilevamento delle anomalie nelle operazioni IT. In termini semplici, il rilevamento delle anomalie identifica modelli, eventi o osservazioni in un set di dati che si discosta in modo significativo dal comportamento previsto. Viene utilizzato per identificare punti dati insoliti o anomali che potrebbero indicare un problema.

Utilizza varie tecniche di AI e ML per analizzare i dati di registro e identificare potenziali problemi. Può risolvere automaticamente gli incidenti e ridurre la necessità di interventi manuali.

Immagine di Grande panda 

Big Panda può monitorare i sistemi in tempo reale, il che può aiutare a identificare e risolvere rapidamente i problemi. Inoltre, può aiutare a identificare la causa principale degli incidenti, semplificando la risoluzione dei problemi e prevenendo che si ripetano.

HuggingFace viene utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e fornisce modelli preaddestrati, consentendo ai data scientist di implementare rapidamente le attività NLP. Svolge molte funzioni come la classificazione del testo, il riconoscimento di entità denominate, la risposta alle domande e la traduzione linguistica. Fornisce inoltre la possibilità di mettere a punto i modelli pre-addestrati su attività e set di dati specifici, consentendo di migliorare le prestazioni.

I suoi modelli pre-addestrati hanno raggiunto prestazioni all'avanguardia su vari benchmark perché vengono addestrati su grandi quantità di dati. Ciò può far risparmiare tempo e risorse ai data scientist consentendo loro di creare modelli rapidamente senza addestrarli da zero.

Immagine di Abbracciare il viso 

La piattaforma consente inoltre ai data scientist di mettere a punto i modelli pre-addestrati su attività e set di dati specifici, il che può migliorare le prestazioni dei modelli. Questo può essere fatto utilizzando una semplice API, che lo rende facile da usare anche per chi ha un'esperienza di PNL limitata.

La libreria CatBoost viene utilizzata per le attività di potenziamento del gradiente ed è specificamente progettata per la gestione dei dati categorici. Raggiunge prestazioni all'avanguardia su molti set di dati e supporta l'accelerazione del processo di addestramento del modello grazie ai calcoli GPU paralleli.

Immagine di Cat Boost 

CatBoost è più stabile e robusto rispetto all'overfitting e al rumore nei dati, il che può migliorare la capacità di generalizzazione dei modelli. Utilizza un algoritmo chiamato "potenziamento ordinato" per riempire in modo iterativo i valori mancanti prima di fare una previsione.

CatBoost fornisce l'importanza delle funzionalità, che può aiutare i data scientist a comprendere il contributo di ciascuna funzionalità alle previsioni del modello.

Optuna è anche una libreria open source utilizzata principalmente per l'ottimizzazione e l'ottimizzazione degli iperparametri. Questo aiuta i data scientist a trovare i parametri migliori per i loro modelli di machine learning. Utilizza una tecnica chiamata "ottimizzazione bayesiana" che può cercare automaticamente gli iperparametri ottimali per un dato modello.

Immagine di Ottuna 

L'altra sua caratteristica principale è che può essere facilmente integrato con vari framework e librerie di machine learning come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Può anche eseguire ottimizzazioni simultanee di più obiettivi, il che offre un buon compromesso tra prestazioni e altre metriche.

È una piattaforma per fornire modelli pre-addestrati progettati per facilitare agli sviluppatori l'integrazione di questi modelli nelle loro applicazioni o servizi esistenti.
Fornisce inoltre varie API come la sintesi vocale o l'elaborazione del linguaggio naturale. L'API Speech-to-text viene utilizzata per ottenere il testo da file audio o video con elevata precisione. Inoltre, l'API in linguaggio naturale può aiutare a elaborare attività come l'analisi del sentimento, il riconoscimento di entità immagine, il riepilogo del testo, ecc.

Immagine di Assemblea AI

L'addestramento di un modello di machine learning include la raccolta e la preparazione dei dati, l'analisi esplorativa dei dati, la progettazione delle funzionalità, la selezione e l'addestramento del modello, la valutazione del modello e, infine, la distribuzione del modello. Per eseguire tutte le attività, è necessario il know-how dei vari strumenti e comandi coinvolti. Questi sette strumenti possono aiutarti ad addestrare e distribuire il tuo modello con il minimo sforzo.

In conclusione, spero che questo articolo ti sia piaciuto e che lo abbia trovato informativo. Se hai suggerimenti o feedback, contattami tramite LinkedIn.

 
 
Ariano Garg è un B.Tech. Studente di ingegneria elettrica, attualmente all'ultimo anno del suo corso di laurea. Il suo interesse risiede nel campo dello sviluppo Web e dell'apprendimento automatico. Ha perseguito questo interesse e sono ansioso di lavorare di più in queste direzioni.
 

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• Fonte: 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