7 ferramentas baseadas em IA para aumentar a produtividade dos cientistas de dados

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Este artigo discutirá as ferramentas 7-AI Powered que podem ajudá-lo a aumentar sua produtividade como cientista de dados. Essas ferramentas podem ajudá-lo a automatizar tarefas como limpeza de dados e seleção de recursos, ajuste de modelo, etc., que direta ou indiretamente tornam seu trabalho mais eficiente, preciso e eficaz e também ajudam a tomar melhores decisões.

Muitos deles têm interfaces de usuário amigáveis ​​e são muito simples de usar. Ao mesmo tempo, alguns permitem que os cientistas de dados compartilhem e colaborem em projetos com outros membros, o que ajuda a aumentar a produtividade das equipes.

O DataRobot é uma plataforma baseada na Web que ajuda você a automatizar a criação, implantação e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece suporte a muitos recursos e técnicas, como aprendizado profundo, aprendizado conjunto e análise de séries temporais. Ele usa algoritmos e técnicas avançadas que ajudam a construir modelos com rapidez e precisão e também fornece funções para manter e monitorar o modelo implantado.

Imagem por Robô de dados 

Ele também permite que os cientistas de dados compartilhem e colaborem em projetos com outras pessoas, facilitando o trabalho em equipe em projetos complexos.

H20.ai é uma plataforma de código aberto que fornece ferramentas profissionais para cientistas de dados. Sua principal característica é o Automated Machine Learning (AutoML), que automatiza o processo de construção e ajuste dos modelos de aprendizado de máquina. Também inclui algoritmos como aumento de gradiente, florestas aleatórias, etc.
Por ser uma plataforma de código aberto, os cientistas de dados podem personalizar o código-fonte de acordo com suas necessidades, para que possam ajustá-lo aos sistemas existentes.

 

Imagem por H20.ai 

Ele usa um sistema de controle de versão que acompanha todas as alterações e modificações feitas no código. O H2O.ai também pode ser executado em dispositivos de nuvem e periféricos e oferece suporte a uma grande e ativa comunidade de usuários e desenvolvedores que contribuem para a plataforma.

O Big Panda é usado para automatizar o gerenciamento de incidentes e a detecção de anomalias nas operações de TI. Em termos simples, a detecção de anomalias identifica padrões, eventos ou observações em um conjunto de dados que se desvia significativamente do comportamento esperado. Ele é usado para identificar pontos de dados incomuns ou anormais que podem indicar um problema.

Ele usa várias técnicas de IA e ML para analisar dados de log e identificar possíveis problemas. Ele pode resolver incidentes automaticamente e reduzir a necessidade de intervenção manual.

Imagem por Big Panda 

O Big Panda pode monitorar sistemas em tempo real, o que pode ajudar a identificar e resolver problemas rapidamente. Além disso, pode ajudar a identificar a causa raiz dos incidentes, facilitando a resolução de problemas e evitando que ocorram novamente.

HuggingFace é usado para processamento de linguagem natural (NLP) e fornece modelos pré-treinados, permitindo que cientistas de dados implementem tarefas de NLP rapidamente. Ele executa muitas funções, como classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada, resposta a perguntas e tradução de idiomas. Ele também fornece a capacidade de ajustar os modelos pré-treinados em tarefas e conjuntos de dados específicos, permitindo melhorar o desempenho.

Seus modelos pré-treinados alcançaram desempenho de ponta em vários benchmarks porque são treinados em grandes quantidades de dados. Isso pode economizar tempo e recursos dos cientistas de dados, permitindo que eles criem modelos rapidamente sem treiná-los do zero.

Imagem por Abraçando o rosto 

A plataforma também permite que os cientistas de dados ajustem os modelos pré-treinados em tarefas e conjuntos de dados específicos, o que pode melhorar o desempenho dos modelos. Isso pode ser feito usando uma API simples, que facilita o uso mesmo para aqueles com experiência limitada em PNL.

A biblioteca CatBoost é usada para tarefas de aumento de gradiente e é projetada especificamente para lidar com dados categóricos. Ele alcança desempenho de ponta em muitos conjuntos de dados e suporta a aceleração do processo de treinamento do modelo devido a cálculos de GPU paralelos.

Imagem por Cat Boost 

O CatBoost é mais estável e robusto para overfitting e ruído nos dados, o que pode melhorar a capacidade de generalização dos modelos. Ele usa um algoritmo chamado “aumento ordenado” para preencher iterativamente os valores ausentes antes de fazer uma previsão.

O CatBoost fornece a importância do recurso, o que pode ajudar os cientistas de dados a entender a contribuição de cada recurso para as previsões do modelo.

Optuna também é uma biblioteca de código aberto usada principalmente para ajuste e otimização de hiperparâmetros. Isso ajuda os cientistas de dados a encontrar os melhores parâmetros para seus modelos de aprendizado de máquina. Ele usa uma técnica chamada “otimização bayesiana” que pode procurar automaticamente os hiperparâmetros ideais para um determinado modelo.

Imagem por Optar 

Sua outra característica principal é que ele pode ser facilmente integrado a várias estruturas e bibliotecas de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Ele também pode realizar otimizações simultâneas de vários objetivos, o que oferece um bom equilíbrio entre desempenho e outras métricas.

É uma plataforma para fornecer modelos pré-treinados projetados para facilitar a integração desses modelos aos desenvolvedores em seus aplicativos ou serviços existentes.
Ele também fornece várias APIs, como conversão de fala em texto ou processamento de linguagem natural. A API Speech-to-text é usada para obter o texto de arquivos de áudio ou vídeo com alta precisão. Além disso, a API de linguagem natural pode ajudar a processar tarefas como análise de sentimento, reconhecimento de entidade de imagem, resumo de texto, etc.

Imagem por Montagem AI

O treinamento de um modelo de aprendizado de máquina inclui coleta e preparação de dados, análise exploratória de dados, engenharia de recursos, seleção e treinamento de modelo, avaliação de modelo e, finalmente, implantação de modelo. Para executar todas as tarefas, você precisa do know-how das diversas ferramentas e comandos envolvidos. Essas sete ferramentas podem ajudá-lo a treinar e implantar seu modelo com o mínimo de esforço.

Concluindo, espero que você tenha gostado deste artigo e o tenha achado informativo. Se você tiver alguma sugestão ou feedback, entre em contato comigo via LinkedIn.

 
 
Ariano Garg é um B.Tech. Estudante de Engenharia Elétrica, atualmente no último ano da graduação. Seu interesse está na área de Desenvolvimento Web e Aprendizado de Máquina. Ele perseguiu esse interesse e estou ansioso para trabalhar mais nessas direções.
 

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• Fonte: 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