데이터 과학자의 생산성을 향상시키는 7가지 AI 기반 도구

플라톤에 의해 재발행

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데이터 과학자의 생산성을 향상시키는 7가지 AI 기반 도구
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이 기사에서는 데이터 과학자로서 생산성을 높이는 데 도움이 되는 7-AI Powered 도구에 대해 설명합니다. 이러한 도구는 데이터 정리 및 기능 선택, 모델 튜닝 등과 같은 작업을 자동화하여 직간접적으로 작업을 보다 효율적이고 정확하며 효과적으로 만들고 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그들 중 다수는 사용자 친화적인 UI를 가지고 있으며 사용이 매우 간단합니다. 동시에 일부는 데이터 과학자가 다른 구성원과 프로젝트를 공유하고 협업할 수 있도록 하여 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.

DataRobot은 기계 학습 모델의 구축, 배포 및 유지 관리를 자동화하는 데 도움이 되는 웹 기반 플랫폼입니다. 딥 러닝, 앙상블 학습 및 시계열 분석과 같은 많은 기능과 기술을 지원합니다. 모델을 빠르고 정확하게 구축하는 데 도움이 되는 고급 알고리즘과 기술을 사용하고 배포된 모델을 유지 관리하고 모니터링하는 기능도 제공합니다.

데이터 과학자의 생산성을 향상시키는 7가지 AI 기반 도구
이미지로 데이터로봇

또한 데이터 과학자가 다른 사람과 프로젝트를 공유하고 공동 작업할 수 있으므로 복잡한 프로젝트에서 팀으로 작업하기가 더 쉬워집니다.

H20.ai는 데이터 과학자를 위한 전문 도구를 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 주요 기능은 기계 학습 모델을 구축하고 조정하는 프로세스를 자동화하는 AutoML(자동 기계 학습)입니다. 또한 Gradient Boosting, Random Forest 등과 같은 알고리즘도 포함합니다.
오픈 소스 플랫폼이기 때문에 데이터 과학자는 필요에 따라 소스 코드를 사용자 지정하여 기존 시스템에 맞출 수 있습니다.

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이미지로 H20.ai

코드에 푸시된 모든 변경 사항과 수정 사항을 추적하는 버전 제어 시스템을 사용합니다. H2O.ai는 또한 클라우드 및 에지 장치에서 실행할 수 있으며 플랫폼에 기여하는 대규모 사용자 및 개발자 커뮤니티를 지원합니다.

Big Panda는 IT 운영에서 사고 관리 및 이상 탐지를 자동화하는 데 사용됩니다. 간단히 말해서 변칙 검색은 예상 동작에서 크게 벗어나는 데이터 세트의 패턴, 이벤트 또는 관찰을 식별하는 것입니다. 문제를 나타낼 수 있는 비정상적이거나 비정상적인 데이터 포인트를 식별하는 데 사용됩니다.

다양한 AI 및 ML 기술을 사용하여 로그 데이터를 분석하고 잠재적인 문제를 식별합니다. 인시던트를 자동으로 해결하고 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다.

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이미지로 빅 팬더

Big Panda는 실시간으로 시스템을 모니터링할 수 있으므로 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 사고의 근본 원인을 식별하여 문제를 더 쉽게 해결하고 재발을 방지할 수 있습니다.

HuggingFace는 자연어 처리(NLP)에 사용되며 데이터 과학자가 NLP 작업을 신속하게 구현할 수 있도록 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식, 질문 응답 및 언어 번역과 같은 많은 기능을 수행합니다. 또한 특정 작업 및 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 기능을 제공하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

사전 훈련된 모델은 많은 양의 데이터에 대해 훈련되었기 때문에 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 이를 통해 데이터 과학자는 처음부터 모델을 교육하지 않고도 신속하게 모델을 구축할 수 있으므로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

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이미지로 포옹하는 얼굴

또한 이 플랫폼을 통해 데이터 과학자는 특정 작업 및 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 모델을 미세 조정하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 NLP 경험이 제한적인 사람들도 쉽게 사용할 수 있는 간단한 API를 사용하여 수행할 수 있습니다.

CatBoost 라이브러리는 그래디언트 부스팅 작업에 사용되며 범주형 데이터 처리를 위해 특별히 설계되었습니다. 많은 데이터 세트에서 최첨단 성능을 달성하고 병렬 GPU 계산으로 인해 모델 교육 프로세스의 속도를 높입니다.

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이미지로 캣부스트

CatBoost는 데이터의 과적합 및 노이즈에 가장 안정적이고 견고하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. "순서 부스팅"이라는 알고리즘을 사용하여 예측하기 전에 누락된 값을 반복적으로 채웁니다.

CatBoost는 데이터 과학자가 모델 예측에 대한 각 기능의 기여도를 이해하는 데 도움이 되는 기능 중요도를 제공합니다.

Optuna는 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화에 주로 사용되는 오픈 소스 라이브러리이기도 합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 기계 학습 모델에 가장 적합한 매개변수를 찾을 수 있습니다. 주어진 모델에 대한 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 검색할 수 있는 "베이지안 최적화"라는 기술을 사용합니다.

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이미지로 오투 나

다른 주요 기능은 TensorFlow, PyTorch 및 scikit-learn과 같은 다양한 기계 학습 프레임워크 및 라이브러리와 쉽게 통합될 수 있다는 것입니다. 또한 여러 목표에 대한 동시 최적화를 수행할 수 있으므로 성능과 기타 측정 항목 간에 적절한 절충안을 제공합니다.

개발자가 이러한 모델을 기존 애플리케이션 또는 서비스에 쉽게 통합할 수 있도록 설계된 사전 훈련된 모델을 제공하는 플랫폼입니다.
또한 음성 텍스트 변환 또는 자연어 처리와 같은 다양한 API를 제공합니다. Speech-to-text API는 오디오 또는 비디오 파일에서 높은 정확도로 텍스트를 가져오는 데 사용됩니다. 또한 자연어 API는 감정 분석, 이미지 엔터티 인식, 텍스트 요약 등과 같은 작업을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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이미지로 어셈블리AI

기계 학습 모델 교육에는 데이터 수집 및 준비, 탐색적 데이터 분석, 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 교육, 모델 평가, 마지막으로 모델 배포가 포함됩니다. 모든 작업을 수행하려면 관련된 다양한 도구 및 명령에 대한 노하우가 필요합니다. 이 XNUMX가지 도구는 최소한의 노력으로 모델을 교육하고 배포하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론적으로, 나는 당신이 이 기사를 즐기고 유익한 정보를 얻었기를 바랍니다. 제안이나 피드백이 있으면 다음을 통해 저에게 연락하십시오. 링크드인.

아리안 가르그 비텍입니다. 전기 공학 학생, 현재 학부 마지막 학년입니다. 그의 관심은 웹 개발 및 기계 학습 분야에 있습니다. 그는 이러한 관심을 추구해 왔으며 이러한 방향으로 더 많은 일을 하고자 합니다.