7 AI-aangedreven tools om de productiviteit van datawetenschappers te verbeteren

Afbeelding door auteur 

In dit artikel worden 7-AI Powered tools besproken die u kunnen helpen uw productiviteit als datawetenschapper te verhogen. Deze tools kunnen u helpen bij het automatiseren van taken zoals het opschonen van gegevens en het selecteren van functies, het afstemmen van modellen, enz., waardoor uw werk direct of indirect efficiënter, nauwkeuriger en effectiever wordt en u ook helpt betere beslissingen te nemen.

Velen van hen hebben gebruiksvriendelijke gebruikersinterfaces en zijn zeer eenvoudig te gebruiken. Tegelijkertijd staan ​​sommige datawetenschappers toe om projecten te delen en samen te werken met andere leden, wat helpt bij het verhogen van de productiviteit van teams.

DataRobot is een webgebaseerd platform waarmee u het bouwen, implementeren en onderhouden van machine learning-modellen kunt automatiseren. Het ondersteunt vele functies en technieken, zoals deep learning, ensemble learning en tijdreeksanalyse. Het maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en technieken die helpen bij het snel en nauwkeurig bouwen van modellen en biedt ook functies om het geïmplementeerde model te onderhouden en te monitoren.

Afbeelding door GegevensRobot 

Het stelt datawetenschappers ook in staat om projecten met anderen te delen en eraan samen te werken, waardoor het gemakkelijker wordt om als team aan complexe projecten te werken.

H20.ai is een open-sourceplatform dat professionele tools biedt voor datawetenschappers. Het belangrijkste kenmerk is Automated Machine Learning (AutoML), dat het proces van het bouwen en afstemmen van de machine learning-modellen automatiseert. Het bevat ook algoritmen zoals gradiëntversterking, willekeurige bossen, enz.
Omdat het een open-sourceplatform is, kunnen datawetenschappers de broncode aanpassen aan hun behoeften, zodat ze deze in hun bestaande systemen kunnen inpassen.

 

Afbeelding door H20.ai 

Het maakt gebruik van een versiebeheersysteem dat alle wijzigingen en aanpassingen in de code bijhoudt. H2O.ai kan ook op cloud- en edge-apparaten draaien en ondersteunt een grote en actieve gemeenschap van gebruikers en ontwikkelaars die bijdragen aan het platform.

Big Panda wordt gebruikt voor het automatiseren van incidentbeheer en anomaliedetectie in IT-activiteiten. Simpel gezegd is anomaliedetectie het identificeren van patronen, gebeurtenissen of observaties in een dataset die aanzienlijk afwijken van het verwachte gedrag. Het wordt gebruikt om ongebruikelijke of abnormale gegevenspunten te identificeren die op een probleem kunnen duiden.

Het maakt gebruik van verschillende AI- en ML-technieken om loggegevens te analyseren en potentiële problemen te identificeren. Het kan incidenten automatisch oplossen en de noodzaak voor handmatige interventie verminderen.

Afbeelding door Grote Panda 

Big Panda kan systemen in realtime monitoren, wat kan helpen problemen snel te identificeren en op te lossen. Het kan ook helpen de hoofdoorzaak van incidenten te identificeren, waardoor het oplossen van problemen eenvoudiger wordt en wordt voorkomen dat deze zich opnieuw voordoen.

HuggingFace wordt gebruikt voor natuurlijke taalverwerking (NLP) en biedt vooraf getrainde modellen, waardoor datawetenschappers NLP-taken snel kunnen implementeren. Het voert vele functies uit, zoals tekstclassificatie, herkenning van benoemde entiteiten, het beantwoorden van vragen en taalvertaling. Het biedt ook de mogelijkheid om de vooraf getrainde modellen op specifieke taken en datasets te verfijnen, waardoor de prestaties kunnen worden verbeterd.

De vooraf getrainde modellen hebben state-of-the-art prestaties behaald op verschillende benchmarks, omdat ze zijn getraind op grote hoeveelheden gegevens. Dit kan datawetenschappers tijd en middelen besparen doordat ze snel modellen kunnen bouwen zonder ze helemaal opnieuw te hoeven trainen.

Afbeelding door Gezicht knuffelen 

Het platform stelt datawetenschappers ook in staat om de vooraf getrainde modellen te verfijnen voor specifieke taken en datasets, wat de prestaties van de modellen kan verbeteren. Dit kan worden gedaan met behulp van een eenvoudige API, waardoor het zelfs voor mensen met beperkte NLP-ervaring gemakkelijk te gebruiken is.

De CatBoost-bibliotheek wordt gebruikt voor gradiëntversterkende taken en is specifiek ontworpen voor het verwerken van categorische gegevens. Het levert state-of-the-art prestaties op veel datasets en ondersteunt het versnellen van het modeltrainingsproces dankzij parallelle GPU-berekeningen.

Afbeelding door KatBoost 

CatBoost is het meest stabiel en robuust tegen overfitting en ruis in de gegevens, wat het generalisatievermogen van de modellen kan verbeteren. Het maakt gebruik van een algoritme genaamd ‘ordered boosting’ om ontbrekende waarden iteratief in te vullen voordat een voorspelling wordt gedaan.

CatBoost biedt functiebelang, waardoor datawetenschappers de bijdrage van elke functie aan de modelvoorspellingen kunnen begrijpen.

Optuna is ook een open-sourcebibliotheek die voornamelijk wordt gebruikt voor afstemming en optimalisatie van hyperparameters. Dit helpt datawetenschappers bij het vinden van de beste parameters voor hun machine learning-modellen. Het maakt gebruik van een techniek genaamd “Bayesiaanse optimalisatie” die automatisch kan zoeken naar de optimale hyperparameters voor een bepaald model.

Afbeelding door Optimaal 

Het andere belangrijke kenmerk is dat het eenvoudig kan worden geïntegreerd met verschillende machine learning-frameworks en bibliotheken zoals TensorFlow, PyTorch en scikit-learn. Het kan ook gelijktijdige optimalisaties van meerdere doelstellingen uitvoeren, wat een goede afweging oplevert tussen prestaties en andere statistieken.

Het is een platform voor het aanbieden van vooraf getrainde modellen die zijn ontworpen om het voor ontwikkelaars gemakkelijk te maken deze modellen in hun bestaande applicaties of services te integreren.
Het biedt ook verschillende API's, zoals spraak-naar-tekst of natuurlijke taalverwerking. Spraak-naar-tekst-API wordt gebruikt om de tekst met hoge nauwkeurigheid uit audio- of videobestanden te halen. Ook kan de natuurlijke taal-API helpen bij het verwerken van taken zoals sentimentanalyse, herkenning van afbeeldingsentiteiten, samenvatting van teksten, enz.

Afbeelding door MontageAI

Het trainen van een machine learning-model omvat het verzamelen en voorbereiden van gegevens, verkennende gegevensanalyse, feature-engineering, modelselectie en training, modelevaluatie en ten slotte de implementatie van modellen. Om alle taken uit te voeren, hebt u de kennis van de verschillende betrokken tools en commando's nodig. Met deze zeven tools kunt u uw model met minimale inspanning trainen en implementeren.

Tot slot hoop ik dat je dit artikel leuk vond en het informatief vond. Als u suggesties of feedback heeft, kunt u contact met mij opnemen via LinkedIn.

 
 
Arische Gargo is een B.Tech. Student Electrical Engineering, zit momenteel in het laatste jaar van zijn bachelor. Zijn interesse ligt op het gebied van Web Development en Machine Learning. Hij heeft deze interesse nagestreefd en staat te popelen om meer in deze richtingen te werken.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: 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