7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slika avtorja

Ta članek bo obravnaval orodja, ki jih poganja 7-AI, ki vam lahko pomagajo povečati vašo produktivnost kot podatkovni znanstvenik. Ta orodja vam lahko pomagajo avtomatizirati naloge, kot so čiščenje podatkov in izbira funkcij, uravnavanje modela itd., ki neposredno ali posredno naredijo vaše delo učinkovitejše, natančnejše in uspešnejše ter pomagajo sprejemati boljše odločitve.

Mnogi od njih imajo uporabniku prijazen uporabniški vmesnik in so zelo preprosti za uporabo. Hkrati nekateri podatkovnim znanstvenikom omogočajo deljenje in sodelovanje pri projektih z drugimi člani, kar pomaga pri povečanju produktivnosti ekip.

DataRobot je spletna platforma, ki vam pomaga avtomatizirati gradnjo, uvajanje in vzdrževanje modelov strojnega učenja. Podpira številne funkcije in tehnike, kot so globoko učenje, ansambelsko učenje in analiza časovnih vrst. Uporablja napredne algoritme in tehnike, ki pomagajo pri hitri in natančni izdelavi modelov ter zagotavlja funkcije za vzdrževanje in spremljanje razporejenega modela.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih DataRobot

Prav tako omogoča podatkovnim znanstvenikom, da delijo in sodelujejo pri projektih z drugimi, kar olajša timsko delo pri kompleksnih projektih.

H20.ai je odprtokodna platforma, ki ponuja profesionalna orodja za podatkovne znanstvenike. Njegova glavna značilnost je avtomatizirano strojno učenje (AutoML), ki avtomatizira proces gradnje in prilagajanja modelov strojnega učenja. Vključuje tudi algoritme, kot so gradientno povečanje, naključni gozdovi itd.
Ker gre za odprtokodno platformo, lahko podatkovni znanstveniki prilagodijo izvorno kodo glede na svoje potrebe, tako da jo lahko prilagodijo svojim obstoječim sistemom.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih H20.ai

Uporablja sistem za nadzor različic, ki spremlja vse spremembe in modifikacije, potisnjene v kodo. H2O.ai lahko deluje tudi na oblačnih in robnih napravah ter podpira veliko in aktivno skupnost uporabnikov in razvijalcev, ki prispevajo k platformi.

Big Panda se uporablja za avtomatizacijo upravljanja incidentov in odkrivanje anomalij v operacijah IT. Preprosto povedano, odkrivanje nepravilnosti je prepoznavanje vzorcev, dogodkov ali opazovanj v nizu podatkov, ki bistveno odstopa od pričakovanega vedenja. Uporablja se za prepoznavanje neobičajnih ali nenormalnih podatkovnih točk, ki lahko kažejo na težavo.

Uporablja različne tehnike AI in ML za analizo dnevniških podatkov in prepoznavanje morebitnih težav. Lahko samodejno razreši incidente in zmanjša potrebo po ročnem posredovanju.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih Velika panda

Big Panda lahko spremlja sisteme v realnem času, kar lahko pomaga pri hitrem prepoznavanju in reševanju težav. Pomaga lahko tudi pri odkrivanju temeljnih vzrokov za incidente, kar olajša reševanje težav in prepreči, da bi se ponovile.

HuggingFace se uporablja za obdelavo naravnega jezika (NLP) in zagotavlja vnaprej usposobljene modele, ki podatkovnim znanstvenikom omogočajo hitro izvajanje nalog NLP. Izvaja številne funkcije, kot je razvrščanje besedila, prepoznavanje poimenovanih entitet, odgovarjanje na vprašanja in jezikovno prevajanje. Zagotavlja tudi možnost natančnega prilagajanja vnaprej usposobljenih modelov za specifične naloge in nize podatkov, kar omogoča izboljšanje učinkovitosti.

Njegovi vnaprej usposobljeni modeli so dosegli najsodobnejšo zmogljivost na različnih merilih uspešnosti, ker so usposobljeni za velike količine podatkov. To lahko znanstvenikom za podatke prihrani čas in vire, saj jim omogoči hitro izdelavo modelov, ne da bi jih učili od začetka.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih Objemni obraz

Platforma prav tako omogoča podatkovnim znanstvenikom, da natančno prilagodijo vnaprej usposobljene modele za posebne naloge in nize podatkov, kar lahko izboljša učinkovitost modelov. To je mogoče storiti s preprostim API-jem, ki olajša uporabo tudi tistim z omejenimi NLP izkušnjami.

Knjižnica CatBoost se uporablja za naloge povečanja gradienta in je posebej zasnovana za obdelavo kategoričnih podatkov. Dosega najsodobnejšo zmogljivost na številnih nizih podatkov in podpira pospešitev procesa usposabljanja modela zaradi vzporednih izračunov GPE.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih CatBoost

CatBoost je najbolj stabilen in robusten na prekomerno prilagajanje in šum v podatkih, kar lahko izboljša sposobnost posploševanja modelov. Uporablja algoritem, imenovan »naloženo povečanje«, da iterativno zapolni manjkajoče vrednosti, preden naredi napoved.

CatBoost zagotavlja pomembnost funkcij, ki lahko znanstvenikom pomaga razumeti prispevek vsake funkcije k napovedim modela.

Optuna je tudi odprtokodna knjižnica, ki se uporablja predvsem za uravnavanje in optimizacijo hiperparametrov. To pomaga podatkovnim znanstvenikom, da najdejo najboljše parametre za svoje modele strojnega učenja. Uporablja tehniko, imenovano "Bayesova optimizacija", ki lahko samodejno išče optimalne hiperparametre za dani model.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih Optuna

Njegova druga glavna značilnost je, da ga je mogoče enostavno integrirati z različnimi ogrodji in knjižnicami strojnega učenja, kot so TensorFlow, PyTorch in scikit-learn. Izvaja lahko tudi sočasne optimizacije več ciljev, kar daje dober kompromis med uspešnostjo in drugimi meritvami.

Je platforma za zagotavljanje vnaprej usposobljenih modelov, zasnovanih tako, da razvijalcem olajšajo integracijo teh modelov v njihove obstoječe aplikacije ali storitve.
Ponuja tudi različne API-je, kot je obdelava govora v besedilo ali naravnega jezika. API za pretvorbo govora v besedilo se uporablja za pridobivanje besedila iz zvočnih ali video datotek z visoko natančnostjo. Poleg tega lahko API naravnega jezika pomaga pri obdelavi nalog, kot je analiza razpoloženja, prepoznavanje slikovnih entitet, povzemanje besedila itd.

7 orodij, ki jih poganja AI za izboljšanje produktivnosti podatkovnih znanstvenikov
Slike, ki jih MontažaAI

Usposabljanje modela strojnega učenja vključuje zbiranje in pripravo podatkov, raziskovalno analizo podatkov, inženiring funkcij, izbiro in usposabljanje modela, vrednotenje modela in končno uvajanje modela. Za izvedbo vseh nalog potrebujete znanje o različnih orodjih in ukazih, ki so vključeni. Teh sedem orodij vam lahko pomaga pri usposabljanju in uvajanju vašega modela z minimalnim naporom.

Na koncu naj povem, da upam, da vam je bil ta članek všeč in da je bil informativen. Če imate kakršne koli predloge ali povratne informacije, se obrnite name prek LinkedIn.

Aryan Garg je B.Tech. Študent elektrotehnike, trenutno v zadnjem letniku dodiplomskega študija. Njegovo zanimanje je področje spletnega razvoja in strojnega učenja. Zasledoval je to zanimanje in si želi še več delati v teh smereh.