7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagine de autor

Acest articol va discuta despre instrumentele 7-AI care vă pot ajuta să vă creșteți productivitatea ca om de știință de date. Aceste instrumente vă pot ajuta să automatizați sarcini precum curățarea datelor și selectarea caracteristicilor, reglarea modelului etc., care, direct sau indirect, vă fac munca mai eficientă, mai precisă și mai eficientă și, de asemenea, vă ajută să luați decizii mai bune.

Multe dintre ele au interfețe de utilizare ușor de utilizat și sunt foarte ușor de utilizat. În același timp, unele le permit oamenilor de știință de date să partajeze și să colaboreze la proiecte cu alți membri, ceea ce ajută la creșterea productivității echipelor.

DataRobot este o platformă bazată pe web care vă ajută să automatizați construirea, implementarea și întreținerea modelelor de învățare automată. Acceptă multe caracteristici și tehnici, cum ar fi învățarea profundă, învățarea în ansamblu și analiza serii de timp. Utilizează algoritmi și tehnici avansate care ajută la construirea rapidă și precisă a modelelor și oferă, de asemenea, funcții de întreținere și monitorizare a modelului implementat.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de DataRobot

De asemenea, permite oamenilor de știință de date să partajeze și să colaboreze la proiecte cu alții, facilitând lucrul în echipă la proiecte complexe.

H20.ai este o platformă open-source care oferă instrumente profesionale pentru oamenii de știință de date. Caracteristica sa principală este Automated Machine Learning (AutoML), care automatizează procesul de construire și reglare a modelelor de machine learning. Include, de asemenea, algoritmi precum creșterea gradientului, păduri aleatorii etc.
Fiind o platformă open-source, oamenii de știință de date pot personaliza codul sursă în funcție de nevoile lor, astfel încât să îl poată încadra în sistemele lor existente.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de H20.ai

Utilizează un sistem de control al versiunilor care ține evidența tuturor modificărilor și modificărilor introduse în cod. H2O.ai poate rula și pe dispozitive cloud și edge și acceptă o comunitate mare și activă de utilizatori și dezvoltatori care contribuie la platformă.

Big Panda este folosit pentru automatizarea managementului incidentelor și detectarea anomaliilor în operațiunile IT. În termeni simpli, detectarea anomaliilor este identificarea tiparelor, evenimentelor sau observațiilor într-un set de date care se abate semnificativ de la comportamentul așteptat. Este folosit pentru a identifica puncte de date neobișnuite sau anormale care pot indica o problemă.

Utilizează diverse tehnici AI și ML pentru a analiza datele de jurnal și pentru a identifica problemele potențiale. Poate rezolva automat incidentele și poate reduce nevoia de intervenție manuală.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de Panda mare

Big Panda poate monitoriza sistemele în timp real, ceea ce poate ajuta la identificarea și rezolvarea rapidă a problemelor. De asemenea, poate ajuta la identificarea cauzei principale a incidentelor, facilitând rezolvarea problemelor și împiedicând să se repete.

HuggingFace este folosit pentru procesarea limbajului natural (NLP) și oferă modele pre-instruite, permițând oamenilor de știință să implementeze rapid sarcinile NLP. Îndeplinește multe funcții, cum ar fi clasificarea textului, recunoașterea entităților numite, răspunsul la întrebări și traducerea limbii. De asemenea, oferă posibilitatea de a ajusta modelele pre-antrenate pe sarcini și seturi de date specifice, permițând îmbunătățirea performanței.

Modelele sale pre-antrenate au atins performanțe de ultimă generație la diferite benchmark-uri, deoarece sunt antrenate pe cantități mari de date. Acest lucru poate economisi timp și resurse oamenilor de știință de date, permițându-le să construiască rapid modele, fără a le antrena de la zero.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de Fata îmbrățișată

Platforma permite, de asemenea, cercetătorilor de date să ajusteze modelele pre-instruite pe sarcini și seturi de date specifice, ceea ce poate îmbunătăți performanța modelelor. Acest lucru se poate face folosind un API simplu, care îl face ușor de utilizat chiar și pentru cei cu experiență limitată în NLP.

Biblioteca CatBoost este utilizată pentru sarcini de creștere a gradientului și este special concepută pentru manipularea datelor categorice. Obține performanțe de ultimă generație pe multe seturi de date și acceptă accelerarea procesului de formare a modelului datorită calculelor GPU paralele.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de CatBoost

CatBoost este cel mai stabil și robust la supraadaptare și zgomot în date, ceea ce poate îmbunătăți capacitatea de generalizare a modelelor. Utilizează un algoritm numit „amplificare ordonată” pentru a completa în mod iterativ valorile lipsă înainte de a face o predicție.

CatBoost oferă importanță caracteristică, ceea ce poate ajuta oamenii de știință de date să înțeleagă contribuția fiecărei caracteristici la predicțiile modelului.

Optuna este, de asemenea, o bibliotecă open-source utilizată în principal pentru reglarea și optimizarea hiperparametrilor. Acest lucru îi ajută pe cercetătorii de date să găsească cei mai buni parametri pentru modelele lor de învățare automată. Utilizează o tehnică numită „optimizare bayesiană” care poate căuta automat hiperparametrii optimi pentru un model dat.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de Optuna

Cealaltă caracteristică principală este că poate fi integrat cu ușurință cu diferite cadre și biblioteci de învățare automată, cum ar fi TensorFlow, PyTorch și scikit-learn. De asemenea, poate realiza optimizări simultane ale mai multor obiective, ceea ce oferă un compromis bun între performanță și alte valori.

Este o platformă pentru furnizarea de modele pre-instruite, concepute pentru a facilita dezvoltatorilor să integreze aceste modele în aplicațiile sau serviciile existente.
De asemenea, oferă diverse API-uri, cum ar fi procesarea vorbirii în text sau a limbajului natural. API-ul Speech-to-text este folosit pentru a obține textul din fișiere audio sau video cu o precizie ridicată. De asemenea, API-ul în limbaj natural poate ajuta la procesarea sarcinilor precum analiza sentimentelor, recunoașterea entităților de imagine, rezumarea textului etc.

7 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a îmbunătăți productivitatea cercetătorilor de date
Imagini de AdunareaAI

Pregătirea unui model de învățare automată include colectarea și pregătirea datelor, analiza exploratorie a datelor, ingineria caracteristicilor, selecția și instruirea modelului, evaluarea modelului și, în final, implementarea modelului. Pentru a efectua toate sarcinile, aveți nevoie de cunoștințele diverselor instrumente și comenzi implicate. Aceste șapte instrumente vă pot ajuta să vă antrenați și să implementați modelul cu un efort minim.

În concluzie, sper că ți-a plăcut acest articol și l-a găsit informativ. Dacă aveți sugestii sau feedback, vă rugăm să mă contactați prin LinkedIn.

Arian Garg este un B.Tech. Student în inginerie electrică, în prezent în ultimul an de licență. Interesul său se află în domeniul dezvoltării web și al învățării automate. El a urmărit acest interes și sunt dornic să lucreze mai mult în aceste direcții.