7 כלים המופעלים על ידי AI לשיפור הפרודוקטיביות עבור מדעני נתונים

תמונה מאת המחבר 

מאמר זה ידון בכלים מופעלי 7-AI שיכולים לעזור לך להגביר את הפרודוקטיביות שלך כמדען נתונים. כלים אלה יכולים לעזור לך להפוך את המשימות לאוטומטיות כמו ניקוי נתונים ובחירת תכונות, כוונון דגמים וכו', מה שהופך את העבודה שלך ליעילה, מדויקת ואפקטיבית במישרין או בעקיפין וגם עוזרת לקבל החלטות טובות יותר.

לרבים מהם יש ממשק משתמש ידידותי למשתמש והם פשוטים מאוד לשימוש. במקביל, חלקם מאפשרים למדעני נתונים לשתף ולשתף פעולה בפרויקטים עם חברים אחרים, מה שעוזר בהגדלת הפרודוקטיביות של צוותים.

DataRobot היא פלטפורמה מבוססת אינטרנט המסייעת לך לבצע אוטומציה של בנייה, פריסה ותחזוקה של מודלים של למידת מכונה. הוא תומך בתכונות וטכניקות רבות כמו למידה עמוקה, למידת אנסמבל וניתוח סדרות זמן. הוא משתמש באלגוריתמים וטכניקות מתקדמות שעוזרות לבנות מודלים במהירות ובדייקנות וכן מספק פונקציות לתחזוקה וניטור של המודל שנפרס.

תמונה על ידי DataRobot 

זה גם מאפשר למדעני נתונים לשתף ולשתף פעולה בפרויקטים עם אחרים, מה שמקל על העבודה כצוות על פרויקטים מורכבים.

H20.ai היא פלטפורמת קוד פתוח המספקת כלים מקצועיים עבור מדעני נתונים. התכונה העיקרית שלו היא למידה אוטומטית של מכונה (AutoML) אשר מבצעת אוטומציה של תהליך הבנייה והכוונון של מודלים למידת מכונה. זה כולל גם אלגוריתמים כמו הגברת שיפוע, יערות אקראיים וכו'.
בהיותם פלטפורמת קוד פתוח, מדעני נתונים יכולים להתאים אישית את קוד המקור בהתאם לצרכיהם כך שיוכלו להתאים אותו למערכות הקיימות שלהם.

 

תמונה על ידי H20.ai 

הוא משתמש במערכת בקרת גרסאות שעוקבת אחר כל השינויים והשינויים שנדחפו בקוד. H2O.ai יכול לרוץ גם על מכשירי ענן וקצה ותומך בקהילה גדולה ופעילה של משתמשים ומפתחים שתורמים לפלטפורמה.

Big Panda משמש לאוטומציה של ניהול אירועים וזיהוי חריגות בפעולות IT. במילים פשוטות, זיהוי אנומליה הוא זיהוי דפוסים, אירועים או תצפיות במערך נתונים החורג באופן משמעותי מההתנהגות הצפויה. הוא משמש לזיהוי נקודות נתונים חריגות או חריגות שעלולות להצביע על בעיה.

הוא משתמש בטכניקות שונות של AI ו-ML כדי לנתח נתוני יומן ולזהות בעיות פוטנציאליות. זה יכול לפתור תקריות באופן אוטומטי ולהפחית את הצורך בהתערבות ידנית.

תמונה על ידי פנדה גדולה 

Big Panda יכולה לנטר מערכות בזמן אמת, מה שיכול לעזור לזהות ולפתור בעיות במהירות. כמו כן, זה יכול לעזור לזהות את שורשי התקריות, להקל על פתרון בעיות ולמנוע מהן לקרות שוב.

HuggingFace משמש לעיבוד שפה טבעית (NLP) ומספק מודלים מאומנים מראש, המאפשרים למדעני נתונים ליישם משימות NLP במהירות. הוא מבצע פונקציות רבות כמו סיווג טקסט, זיהוי ישויות בשם, מענה לשאלות ותרגום שפה. זה גם מספק את היכולת לכוונן את המודלים שהוכשרו מראש במשימות ובמערכי נתונים ספציפיים, מה שמאפשר לשפר את הביצועים.

המודלים שהוכשרו מראש שלה השיגו ביצועים מתקדמים במדדים שונים מכיוון שהם מאומנים על כמויות גדולות של נתונים. זה יכול לחסוך למדעני נתונים זמן ומשאבים בכך שהוא מאפשר להם לבנות מודלים במהירות מבלי להכשיר אותם מאפס.

תמונה על ידי פנים מחבקות 

הפלטפורמה גם מאפשרת למדעני נתונים לכוונן עדין את המודלים שהוכשרו מראש על משימות ומערך נתונים ספציפיים, מה שיכול לשפר את ביצועי המודלים. ניתן לעשות זאת באמצעות API פשוט, מה שמקל על השימוש גם עבור בעלי ניסיון מוגבל ב-NLP.

ספריית CatBoost משמשת למשימות הגברת שיפוע והיא תוכננה במיוחד לטיפול בנתונים קטגוריים. הוא משיג ביצועים מתקדמים במערך נתונים רבים ותומך בהאצת תהליך אימון המודלים עקב חישובי GPU מקבילים.

תמונה על ידי CatBoost 

CatBoost היא יציבה וחסונה ביותר להתאמה יתר ורעש בנתונים, מה שיכול לשפר את יכולת ההכללה של הדגמים. הוא משתמש באלגוריתם שנקרא "הגברה מסודרת" כדי למלא באופן איטרטיבי ערכים חסרים לפני ביצוע חיזוי.

CatBoost provides feature importance, which can help data scientists understand each feature’s contribution to the model predictions.

Optuna is also an open-source library mainly used for hyperparameter tuning and optimization. This helps data scientists to find the best parameters for their machine-learning models. It uses a technique called “Bayesian optimization” which can automatically search for the optimal hyperparameters for a given model.

תמונה על ידי אופטונה 

התכונה העיקרית הנוספת שלו היא שניתן לשלב אותו בקלות עם מסגרות וספריות שונות של למידת מכונה כמו TensorFlow, PyTorch ו-skit-learn. הוא יכול גם לבצע אופטימיזציות בו-זמנית של מספר יעדים, מה שנותן חילוץ טוב בין ביצועים ומדדים אחרים.

זוהי פלטפורמה לאספקת מודלים מאומנים מראש שנועדו להקל על מפתחים לשלב מודלים אלה ביישומים או בשירותים הקיימים שלהם.
זה גם מספק ממשקי API שונים כמו דיבור לטקסט או עיבוד שפה טבעית. API של דיבור לטקסט משמש כדי לקבל את הטקסט מקובצי אודיו או וידאו עם דיוק גבוה. כמו כן, ה-API של השפה הטבעית יכול לעזור בעיבוד משימות כמו ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות תמונה, סיכום טקסט וכו'.

תמונה על ידי AssemblyAI

הדרכה של מודל למידת מכונה כוללת איסוף והכנת נתונים, ניתוח נתונים חקרני, הנדסת תכונות, בחירת מודל והדרכה, הערכת מודל, ולבסוף, פריסת מודל. כדי לבצע את כל המשימות, אתה צריך את הידע של הכלים והפקודות השונים המעורבים. שבעת הכלים האלה יכולים לעזור לך לאמן ולפרוס את המודל שלך במינימום מאמץ.

לסיכום, אני מקווה שנהניתם מהמאמר הזה ומצאתם אותו אינפורמטיבי. אם יש לך הצעות או משוב, אנא פנה אליי דרך לינקדין.

 
 
אריאן גארג הוא B.Tech. סטודנט להנדסת חשמל, כיום בשנה האחרונה לתואר ראשון. העניין שלו הוא בתחום בניית אתרים ולמידת מכונה. הוא רדף עניין זה והוא להוט לעבוד יותר בכיוונים אלה.
 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: 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