7 narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję, które zwiększają produktywność analityków danych

Zdjęcie autora 

W tym artykule omówimy narzędzia 7-AI Powered, które mogą pomóc Ci zwiększyć produktywność jako analityka danych. Narzędzia te mogą pomóc zautomatyzować zadania, takie jak czyszczenie danych i wybór funkcji, dostrajanie modelu itp., co bezpośrednio lub pośrednio zwiększa wydajność, dokładność i efektywność pracy, a także pomaga podejmować lepsze decyzje.

Wiele z nich ma przyjazne dla użytkownika interfejsy użytkownika i są bardzo proste w użyciu. Jednocześnie niektóre umożliwiają naukowcom danych udostępnianie i współpracę nad projektami z innymi członkami, co pomaga w zwiększeniu produktywności zespołów.

DataRobot to platforma internetowa, która pomaga zautomatyzować budowanie, wdrażanie i utrzymywanie modeli uczenia maszynowego. Obsługuje wiele funkcji i technik, takich jak głębokie uczenie się, uczenie zespołowe i analiza szeregów czasowych. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy i techniki, które pomagają szybko i dokładnie budować modele, a także zapewnia funkcje do utrzymania i monitorowania wdrożonego modelu.

Image by DaneRobota 

Umożliwia również analitykom danych udostępnianie i współpracę nad projektami z innymi osobami, ułatwiając pracę zespołową nad złożonymi projektami.

H20.ai to platforma typu open source, która zapewnia profesjonalne narzędzia dla analityków danych. Jego główną cechą jest Automated Machine Learning (AutoML), która automatyzuje proces budowania i dostrajania modeli uczenia maszynowego. Obejmuje również algorytmy, takie jak zwiększanie gradientu, losowe lasy itp.
Będąc platformą typu open source, analitycy danych mogą dostosować kod źródłowy do swoich potrzeb, aby dopasować go do istniejących systemów.

 

Image by H20.ai 

Wykorzystuje system kontroli wersji, który śledzi wszystkie zmiany i modyfikacje wprowadzane do kodu. H2O.ai może również działać w chmurze i urządzeniach brzegowych oraz obsługuje dużą i aktywną społeczność użytkowników i programistów, którzy współtworzą platformę.

Big Panda służy do automatyzacji zarządzania incydentami i wykrywania anomalii w operacjach IT. Mówiąc najprościej, wykrywanie anomalii polega na identyfikowaniu wzorców, zdarzeń lub obserwacji w zbiorze danych, które znacznie odbiegają od oczekiwanego zachowania. Służy do identyfikowania nietypowych lub nieprawidłowych punktów danych, które mogą wskazywać na problem.

Wykorzystuje różne techniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do analizowania danych dziennika i identyfikowania potencjalnych problemów. Może automatycznie rozwiązywać incydenty i ograniczać potrzebę ręcznej interwencji.

Image by Wielka panda 

Big Panda może monitorować systemy w czasie rzeczywistym, co może pomóc w szybkim identyfikowaniu i rozwiązywaniu problemów. Może również pomóc zidentyfikować pierwotną przyczynę incydentów, ułatwiając rozwiązywanie problemów i zapobiegając ich ponownemu wystąpieniu.

HuggingFace służy do przetwarzania języka naturalnego (NLP) i zapewnia wstępnie wytrenowane modele, umożliwiając analitykom danych szybkie wdrażanie zadań NLP. Wykonuje wiele funkcji, takich jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek, odpowiadanie na pytania i tłumaczenie na język. Zapewnia również możliwość precyzyjnego dostrojenia wstępnie wytrenowanych modeli do określonych zadań i zestawów danych, co pozwala poprawić wydajność.

Jego wstępnie wytrenowane modele osiągnęły najnowocześniejszą wydajność w różnych testach porównawczych, ponieważ są szkolone na dużych ilościach danych. Może to zaoszczędzić czas i zasoby analityków danych, umożliwiając im szybkie tworzenie modeli bez szkolenia ich od podstaw.

Image by Przytulanie Twarzy 

Platforma umożliwia również naukowcom danych dostrojenie wstępnie wyszkolonych modeli do określonych zadań i zestawów danych, co może poprawić wydajność modeli. Można to zrobić za pomocą prostego interfejsu API, dzięki czemu jest łatwy w użyciu nawet dla osób z ograniczonym doświadczeniem w NLP.

Biblioteka CatBoost jest używana do zadań zwiększania gradientu i jest specjalnie zaprojektowana do obsługi danych kategorycznych. Osiąga najnowocześniejszą wydajność na wielu zestawach danych i obsługuje przyspieszenie procesu uczenia modelu dzięki równoległym obliczeniom GPU.

Image by KotBoost 

CatBoost jest najbardziej stabilny i odporny na przeuczenie i szum w danych, co może poprawić zdolność uogólniania modeli. Wykorzystuje algorytm zwany „uporządkowanym wzmacnianiem”, aby iteracyjnie uzupełniać brakujące wartości przed dokonaniem prognozy.

CatBoost zapewnia ważność funkcji, co może pomóc analitykom danych zrozumieć wkład każdej funkcji w prognozy modelu.

Optuna to także biblioteka typu open source, używana głównie do dostrajania i optymalizacji hiperparametrów. Pomaga to analitykom danych znaleźć najlepsze parametry dla ich modeli uczenia maszynowego. Wykorzystuje technikę zwaną „optymalizacją bayesowską”, która może automatycznie wyszukiwać optymalne hiperparametry dla danego modelu.

Image by Optować 

Jego inną główną cechą jest to, że można go łatwo zintegrować z różnymi platformami i bibliotekami uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn. Może również przeprowadzać jednoczesne optymalizacje wielu celów, co zapewnia dobry kompromis między wydajnością a innymi wskaźnikami.

Jest to platforma udostępniająca wstępnie wytrenowane modele zaprojektowane w celu ułatwienia programistom integracji tych modeli z istniejącymi aplikacjami lub usługami.
Zapewnia również różne interfejsy API, takie jak zamiana mowy na tekst lub przetwarzanie języka naturalnego. Interfejs API zamiany mowy na tekst służy do uzyskiwania tekstu z plików audio lub wideo z dużą dokładnością. Ponadto interfejs API języka naturalnego może pomóc w przetwarzaniu zadań, takich jak analiza tonacji, rozpoznawanie jednostek obrazu, streszczanie tekstu itp.

Image by MontażAI

Szkolenie modelu uczenia maszynowego obejmuje zbieranie i przygotowywanie danych, eksploracyjną analizę danych, inżynierię funkcji, wybór i szkolenie modelu, ocenę modelu i wreszcie wdrożenie modelu. Aby wykonać wszystkie zadania, potrzebujesz wiedzy na temat różnych narzędzi i poleceń. Te siedem narzędzi może pomóc w trenowaniu i wdrażaniu modelu przy minimalnym wysiłku.

Podsumowując, mam nadzieję, że podobał Ci się ten artykuł i znalazłeś w nim informacje. Jeśli masz jakieś sugestie lub uwagi, skontaktuj się ze mną za pośrednictwem LinkedIn.

 
 
Garg aryjski jest B.Tech. Student elektrotechniki, obecnie na ostatnim roku studiów licencjackich. Jego zainteresowania leżą w obszarze tworzenia stron internetowych i uczenia maszynowego. Kontynuował to zainteresowanie i jestem chętny do dalszej pracy w tych kierunkach.
 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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