データ サイエンティストの生産性を高める 7 つの AI 搭載ツール

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この記事では、データ サイエンティストとしての生産性を高めるのに役立つ 7 つの AI 搭載ツールについて説明します。 これらのツールは、データのクリーニングや機能の選択、モデルの調整などのタスクを自動化するのに役立ち、直接的または間接的に作業をより効率的、正確、効果的にし、より良い意思決定を行うのにも役立ちます。

それらの多くはユーザーフレンドリーな UI を備えており、非常に使いやすいです。 同時に、データ サイエンティストが他のメンバーとプロジェクトを共有して共同作業できるようにするものもあり、チームの生産性を高めるのに役立ちます。

DataRobot は、機械学習モデルの構築、デプロイ、保守を自動化するのに役立つ Web ベースのプラットフォームです。 深層学習、アンサンブル学習、時系列分析などの多くの機能と手法をサポートしています。 モデルを迅速かつ正確に構築するのに役立つ高度なアルゴリズムと手法を使用し、デプロイされたモデルを維持および監視する機能も提供します。

による画像 DataRobot 

また、データ サイエンティストが他のユーザーとプロジェクトを共有したり共同作業したりできるため、複雑なプロジェクトでチームとして作業することが容易になります。

H20.ai は、データ サイエンティスト向けのプロフェッショナル ツールを提供するオープンソース プラットフォームです。 その主な機能は、機械学習モデルの構築と調整のプロセスを自動化する Automated Machine Learning (AutoML) です。 また、勾配ブースティング、ランダム フォレストなどのアルゴリズムも含まれます。
オープンソース プラットフォームであるため、データ サイエンティストは必要に応じてソース コードをカスタマイズして、既存のシステムに適合させることができます。

 

による画像 H20.ai 

コードにプッシュされたすべての変更と修正を追跡するバージョン管理システムを使用します。 H2O.ai はクラウドやエッジ デバイスでも実行でき、プラットフォームに貢献するユーザーと開発者の大規模でアクティブなコミュニティをサポートします。

Big Panda は、IT 運用におけるインシデント管理と異常検出の自動化に使用されます。 簡単に言えば、異常検出とは、予想される動作から大幅に逸脱したパターン、イベント、または観察結果をデータセット内で識別することです。 これは、問題を示している可能性のある異常または異常なデータ ポイントを識別するために使用されます。

さまざまな AI および ML 技術を使用して、ログ データを分析し、潜在的な問題を特定します。 インシデントを自動的に解決し、手動介入の必要性を減らすことができます。

による画像 ビッグパンダ 

Big Panda はリアルタイムでシステムを監視できるため、問題を迅速に特定して解決するのに役立ちます。 また、インシデントの根本原因を特定し、問題の解決を容易にし、再発を防止するのにも役立ちます。

HuggingFace は自然言語処理 (NLP) に使用され、トレーニング済みのモデルを提供するため、データ サイエンティストは NLP タスクを迅速に実装できます。 テキスト分類、固有表現認識、質問応答、言語翻訳などの多くの機能を実行します。 また、特定のタスクとデータセットで事前トレーニング済みのモデルを微調整する機能も提供し、パフォーマンスを向上させることができます。

その事前トレーニング済みモデルは、大量のデータでトレーニングされているため、さまざまなベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。 これにより、データ サイエンティストはモデルを最初からトレーニングすることなく迅速にモデルを構築できるため、時間とリソースを節約できます。

による画像 ハグ顔 

このプラットフォームにより、データ サイエンティストは特定のタスクやデータセットで事前トレーニング済みのモデルを微調整できるため、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。 これはシンプルな API を使用して実行できるため、NLP の経験が限られている人でも簡単に使用できます。

CatBoost ライブラリは、勾配ブースティング タスクに使用され、カテゴリ データを処理するために特別に設計されています。 多くのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、並列 GPU 計算によるモデル トレーニング プロセスの高速化をサポートします。

による画像 キャットブースト 

CatBoost は、データのオーバーフィッティングやノイズに対して最も安定しており、ロバストであるため、モデルの一般化能力を向上させることができます。 「順序付きブースティング」と呼ばれるアルゴリズムを使用して、予測を行う前に欠損値を繰り返し埋めます。

CatBoost は機能の重要度を提供します。これは、データ サイエンティストが各機能のモデル予測への寄与を理解するのに役立ちます。

Optuna は、主にハイパーパラメータの調整と最適化に使用されるオープンソース ライブラリでもあります。 これは、データ サイエンティストが機械学習モデルに最適なパラメーターを見つけるのに役立ちます。 これは、特定のモデルに最適なハイパーパラメータを自動的に検索できる「ベイジアン最適化」と呼ばれる手法を使用します。

による画像 オプトゥナ 

その他の主な機能は、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などのさまざまな機械学習フレームワークやライブラリと簡単に統合できることです。 また、複数の目標を同時に最適化することもできるため、パフォーマンスとその他のメトリックとの間の適切なトレードオフが得られます。

これは、開発者がこれらのモデルを既存のアプリケーションやサービスに簡単に統合できるように設計された、事前トレーニング済みのモデルを提供するためのプラットフォームです。
また、音声からテキストへの変換や自然言語処理などのさまざまな API も提供します。 Speech-to-text API を使用して、オーディオ ファイルまたはビデオ ファイルから高精度でテキストを取得します。 また、自然言語 API は、感情分析、画像エンティティ認識、テキスト要約などのタスクの処理に役立ちます。

による画像 アセンブリAI

機械学習モデルのトレーニングには、データの収集と準備、探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの選択とトレーニング、モデルの評価、そして最後にモデルのデプロイが含まれます。 すべてのタスクを実行するには、関連するさまざまなツールとコマンドのノウハウが必要です。 これら XNUMX つのツールは、最小限の労力でモデルをトレーニングおよびデプロイするのに役立ちます。

結論として、この記事を楽しんで参考にしていただければ幸いです。 提案やフィードバックがある場合は、次の方法で私に連絡してください。 LinkedIn.

 
 
アーリア人ガーグ B.Techです。 電気工学科の学生で、現在は学部の最終学年です。 彼の関心は、Web 開発と機械学習の分野にあります。 彼はこの興味を追求してきており、これらの方向でもっと働きたいと思っています.
 

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• 情報源： 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