7 инструментов на базе ИИ для повышения производительности специалистов по данным

Изображение по автору 

В этой статье будут обсуждаться инструменты на базе 7-AI, которые помогут вам повысить продуктивность работы специалиста по данным. Эти инструменты могут помочь вам автоматизировать такие задачи, как очистка данных и выбор функций, настройка модели и т. д., что прямо или косвенно делает вашу работу более эффективной, точной и действенной, а также помогает принимать более правильные решения.

Многие из них имеют удобный пользовательский интерфейс и очень просты в использовании. В то же время некоторые из них позволяют специалистам по обработке данных делиться проектами и сотрудничать в них с другими участниками, что помогает повысить продуктивность команд.

DataRobot — это веб-платформа, которая помогает автоматизировать создание, развертывание и обслуживание моделей машинного обучения. Он поддерживает множество функций и методов, таких как глубокое обучение, ансамблевое обучение и анализ временных рядов. Он использует передовые алгоритмы и методы, которые помогают быстро и точно строить модели, а также предоставляет функции для обслуживания и мониторинга развернутой модели.

Изображение на Датаробот 

Это также позволяет ученым, работающим с данными, делиться проектами и сотрудничать в них с другими, что упрощает работу в команде над сложными проектами.

H20.ai — это платформа с открытым исходным кодом, предоставляющая профессиональные инструменты для специалистов по данным. Его основной особенностью является автоматизированное машинное обучение (AutoML), которое автоматизирует процесс построения и настройки моделей машинного обучения. Он также включает в себя такие алгоритмы, как повышение градиента, случайные леса и т. д.
Будучи платформой с открытым исходным кодом, ученые, работающие с данными, могут настраивать исходный код в соответствии со своими потребностями, чтобы вписать его в существующие системы.

 

Изображение на H20.ai. 

Он использует систему контроля версий, которая отслеживает все изменения и модификации, внесенные в код. H2O.ai также может работать на облачных и периферийных устройствах и поддерживает большое и активное сообщество пользователей и разработчиков, которые вносят свой вклад в платформу.

Big Panda используется для автоматизации управления инцидентами и обнаружения аномалий в ИТ-операциях. Проще говоря, обнаружение аномалий — это выявление закономерностей, событий или наблюдений в наборе данных, которые значительно отклоняются от ожидаемого поведения. Он используется для выявления необычных или аномальных точек данных, которые могут указывать на проблему.

Он использует различные методы искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных журналов и выявления потенциальных проблем. Оно может автоматически разрешать инциденты и уменьшать необходимость ручного вмешательства.

Изображение на Большая панда 

Big Panda может отслеживать системы в режиме реального времени, что помогает быстро выявлять и решать проблемы. Кроме того, это может помочь определить основную причину инцидентов, упрощая решение проблем и предотвращая их повторение.

HuggingFace используется для обработки естественного языка (НЛП) и предоставляет предварительно обученные модели, что позволяет специалистам по данным быстро реализовывать задачи НЛП. Он выполняет множество функций, таких как классификация текста, распознавание именованных объектов, ответы на вопросы и языковой перевод. Он также предоставляет возможность точной настройки предварительно обученных моделей для конкретных задач и наборов данных, что позволяет повысить производительность.

Его предварительно обученные модели достигли самых современных показателей производительности в различных тестах, поскольку они обучаются на больших объемах данных. Это может сэкономить время и ресурсы специалистов по обработке данных, позволяя им быстро создавать модели без их обучения с нуля.

Изображение на Обнимая лицо 

Платформа также позволяет специалистам по данным точно настраивать предварительно обученные модели для конкретных задач и наборов данных, что может повысить производительность моделей. Это можно сделать с помощью простого API, который упрощает использование даже теми, у кого ограниченный опыт НЛП.

Библиотека CatBoost используется для задач повышения градиента и специально разработана для обработки категориальных данных. Он обеспечивает высочайшую производительность на многих наборах данных и поддерживает ускорение процесса обучения модели за счет параллельных вычислений на графическом процессоре.

Изображение на CatBoost 

CatBoost наиболее стабилен и устойчив к переоснащению и шуму в данных, что может улучшить способность моделей к обобщению. Он использует алгоритм, называемый «упорядоченное повышение», для итеративного заполнения пропущенных значений перед тем, как сделать прогноз.

CatBoost предоставляет информацию о важности функций, которая может помочь ученым, работающим с данными, понять вклад каждой функции в прогнозы модели.

Optuna также является библиотекой с открытым исходным кодом, которая в основном используется для настройки и оптимизации гиперпараметров. Это помогает ученым, работающим с данными, находить лучшие параметры для своих моделей машинного обучения. Он использует метод под названием «байесовская оптимизация», который может автоматически искать оптимальные гиперпараметры для данной модели.

Изображение на Оптуна 

Другая его главная особенность заключается в том, что его можно легко интегрировать с различными платформами и библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Он также может выполнять одновременную оптимизацию нескольких целей, что обеспечивает хороший компромисс между производительностью и другими показателями.

Это платформа для предоставления предварительно обученных моделей, призванная облегчить разработчикам интеграцию этих моделей в существующие приложения или сервисы.
Он также предоставляет различные API, такие как преобразование речи в текст или обработку естественного языка. API преобразования речи в текст используется для получения текста из аудио- или видеофайлов с высокой точностью. Кроме того, API естественного языка может помочь в обработке таких задач, как анализ настроений, распознавание объектов изображений, обобщение текста и т. д.

Изображение на СборкаAI

Обучение модели машинного обучения включает сбор и подготовку данных, исследовательский анализ данных, разработку функций, выбор и обучение модели, оценку модели и, наконец, развертывание модели. Для выполнения всех задач вам необходимо знание различных задействованных инструментов и команд. Эти семь инструментов помогут вам обучить и развернуть вашу модель с минимальными усилиями.

В заключение я надеюсь, что вам понравилась эта статья и вы нашли ее информативной. Если у вас есть какие-либо предложения или отзывы, пожалуйста, свяжитесь со мной через LinkedIn.

 
 
Арьян Гарг является B.Tech. Студент электротехники, в настоящее время на последнем курсе бакалавриата. Его интерес лежит в области веб-разработки и машинного обучения. Он преследовал этот интерес, и я готов работать больше в этих направлениях.
 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: 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