ภาพโดยผู้เขียน
This article will discuss 7-AI Powered tools that can help you to boost your productivity as a data scientist. These tools can help you to automate the tasks like data cleaning and feature selection, model tuning, etc., which directly or indirectly make your work more efficient, accurate, and effective and also helps to make better decisions.
Many of them have user-friendly UIs and are very simple to use. At the same time, some allow data scientists to share and collaborate on projects with other members, which helps in increasing the productivity of teams.
DataRobot is a web-based platform that helps you automate building, deploying, and maintaining machine learning models. It supports many features and techniques like deep learning, ensemble learning, and time series analysis. It uses advanced algorithms and techniques that help build models quickly and accurately and also provides functions to maintain and monitor the deployed model.
ภาพโดย ดาต้าโรบอท
It also allows data scientists to share and collaborate on projects with others, making it easier to work as a team on complex projects.
H20.ai is an open-source platform that provides professional tools for data scientists. Its main feature is Automated Machine Learning (AutoML) which automates the process of building and tuning the machine learning models. It also includes algorithms like gradient boosting, random forests, etc.
Being an open-source platform, data scientists can customize the source code according to their needs so that they can fit it into their existing systems.
ภาพโดย H20.ไอ
It uses a version control system that keeps track of all changes and modifications pushed in the code. H2O.ai can also run on cloud and edge devices and supports a large and active community of users and developers who contribute to the platform.
Big Panda is used for automating incident management and anomaly detection in IT operations. In simple terms, anomaly detection is identifying patterns, events, or observations in a dataset that deviates significantly from the expected behavior. It is used to identify unusual or abnormal data points that may indicate a problem.
It uses various AI and ML techniques to analyze log data and identify potential issues. It can automatically resolve incidents and reduce the need for manual intervention.
ภาพโดย บิ๊กแพนด้า
Big Panda can monitor systems in real-time, which can help to identify and resolve issues quickly. Also, it can help identify the root cause of incidents, making resolving problems easier and preventing them from happening again.
HuggingFace is used for natural language processing (NLP) and provides pre-trained models, allowing data scientists to implement NLP tasks quickly. It performs many functions like text classification, named entity recognition, question answering, and language translation. It also provides the ability to fine-tune the pre-trained models on specific tasks and datasets, allowing to improve the performance.
Its pre-trained models have achieved state-of-the-art performance on various benchmarks because they are trained on large amounts of data. This can save data scientists time and resources by allowing them to build models quickly without training them from scratch.
ภาพโดย กอดหน้า
The platform also allows data scientists to fine-tune the pre-trained models on specific tasks and datasets, which can improve the performance of the models. This can be done using a simple API, which makes it easy to use even for those with limited NLP experience.
CatBoost library is used for gradient boosting tasks and is specifically designed for handling categorical data. It achieves state-of-the-art performance on many datasets and supports speeding up the model training process due to parallel GPU computations.
ภาพโดย แคทบูสท์
CatBoost is most stable and robust to overfitting and noise in the data, which can improve the generalization ability of the models. It uses an algorithm called “ordered boosting” to iteratively fill in missing values before making a prediction.
CatBoost provides feature importance, which can help data scientists understand each feature’s contribution to the model predictions.
Optuna is also an open-source library mainly used for hyperparameter tuning and optimization. This helps data scientists to find the best parameters for their machine-learning models. It uses a technique called “Bayesian optimization” which can automatically search for the optimal hyperparameters for a given model.
ภาพโดย ออปทูน่า
Its other main feature is that it can be easily integrated with various machine learning frameworks and libraries like TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn. It can also perform simultaneous optimizations of multiple objectives, which gives a good trade-off between performance and other metrics.
It is a platform for providing pre-trained models designed to make it easy for developers to integrate these models into their existing applications or services.
It also provides various APIs like speech-to-text or natural language processing. Speech-to-text API is used to get the text from audio or video files with high accuracy. Also, the natural language API can help processing tasks like sentiment analysis, image-entity recognition, text summarization, etc.
ภาพโดย การประกอบAI
Training a machine learning model includes data collection and preparation, exploratory data analysis, feature engineering, model selection and training, model evaluation, and finally, model deployment. To perform all the tasks, you need the know-how of the various tools and commands involved. These seven tools can help you to train and deploy your model with minimum effort.
In conclusion, I hope you have enjoyed this article and found it informative. If you have any suggestions or feedback, please reach out to me via LinkedIn.
อารยัน การ์ก เป็นบี.เทค. นักศึกษาวิศวกรรมไฟฟ้ากำลังเรียนปีสุดท้ายของปริญญาตรี ความสนใจของเขาอยู่ในสาขาการพัฒนาเว็บและการเรียนรู้ของเครื่อง เขาติดตามความสนใจนี้และกระตือรือร้นที่จะทำงานในทิศทางเหล่านี้มากขึ้น
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: 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
- 7
- a
- ความสามารถ
- ตาม
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- ประสบความสำเร็จ
- ประสบความสำเร็จ
- คล่องแคล่ว
- สูง
- AI
- ขับเคลื่อนด้วย AI
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- จำนวน
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- การตรวจจับความผิดปกติ
- API
- APIs
- การใช้งาน
- บทความ
- เสียง
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- ออโต้เอ็มแอล
- เบย์เซียน
- เพราะ
- ก่อน
- มาตรฐาน
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- เพิ่ม
- การส่งเสริม
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ที่เรียกว่า
- ก่อให้เกิด
- การเปลี่ยนแปลง
- การจัดหมวดหมู่
- การทำความสะอาด
- เมฆ
- รหัส
- ร่วมมือ
- ชุด
- ชุมชน
- ซับซ้อน
- การคำนวณ
- ข้อสรุป
- สนับสนุน
- ผลงาน
- ควบคุม
- ขณะนี้
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล
- จุดข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ดาต้าโรบอท
- ชุดข้อมูล
- การตัดสินใจ
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- ได้รับการออกแบบ
- การตรวจพบ
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- อุปกรณ์
- โดยตรง
- สนทนา
- แต่ละ
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- ขอบ
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- วิศวกรรมไฟฟ้า
- ชั้นเยี่ยม
- เอกลักษณ์
- ฯลฯ
- การประเมินผล
- แม้
- เหตุการณ์
- ที่มีอยู่
- ที่คาดหวัง
- ประสบการณ์
- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- สนาม
- ไฟล์
- ใส่
- สุดท้าย
- ในที่สุด
- หา
- พอดี
- พบ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชั่น
- ได้รับ
- กำหนด
- จะช่วยให้
- ดี
- GPU
- การจัดการ
- ช่วย
- จะช่วยให้
- จุดสูง
- ความหวัง
- HTTPS
- การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
- แยกแยะ
- ระบุ
- การดำเนินการ
- ความสำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- อุบัติการณ์
- รวมถึง
- ที่เพิ่มขึ้น
- แสดง
- โดยอ้อม
- ให้ข้อมูล
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- อยากเรียนรู้
- การแทรกแซง
- ร่วมมือ
- ปัญหา
- IT
- KD นักเก็ต
- ภาษา
- ใหญ่
- การเรียนรู้
- ห้องสมุด
- ห้องสมุด
- ถูก จำกัด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- หลัก
- คุณสมบัติหลัก
- เก็บรักษา
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- การจัดการ
- คู่มือ
- หลาย
- สมาชิก
- ตัวชี้วัด
- ขั้นต่ำ
- หายไป
- ML
- เทคนิค ML
- แบบ
- โมเดล
- การปรับเปลี่ยน
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- หลาย
- ที่มีชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ภาษาธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- NLP
- สัญญาณรบกวน
- วัตถุประสงค์
- โอเพนซอร์ส
- การดำเนินการ
- ดีที่สุด
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- Parallel
- พารามิเตอร์
- รูปแบบ
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- กรุณา
- จุด
- ที่มีศักยภาพ
- ขับเคลื่อน
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- การป้องกัน
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลผลิต
- มืออาชีพ
- โครงการ
- ให้
- การให้
- ผลักดัน
- ไฟฉาย
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- สุ่ม
- มาถึง
- เรียลไทม์
- การรับรู้
- ลด
- การตัดสินใจ
- แหล่งข้อมูล
- แข็งแรง
- ราก
- วิ่ง
- เดียวกัน
- ลด
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- scikit เรียนรู้
- ค้นหา
- การเลือก
- ความรู้สึก
- ชุด
- บริการ
- เจ็ด
- Share
- อย่างมีความหมาย
- ง่าย
- พร้อมกัน
- So
- บาง
- แหล่ง
- รหัสแหล่งที่มา
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- คำพูดเป็นข้อความ
- มั่นคง
- รัฐของศิลปะ
- นักเรียน
- รองรับ
- ระบบ
- ระบบ
- งาน
- ทีม
- ทีม
- เทคโนโลยี
- เทคนิค
- tensorflow
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- การจัดประเภทข้อความ
- พื้นที่
- ที่มา
- ของพวกเขา
- เวลา
- อนุกรมเวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- ลู่
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การแปลภาษา
- เข้าใจ
- ผิดปกติ
- ใช้
- ที่ใช้งานง่าย
- ผู้ใช้
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- รุ่น
- การควบคุมเวอร์ชัน
- ผ่านทาง
- วีดีโอ
- เว็บ
- การพัฒนาเว็บ
- web-based
- ที่
- WHO
- จะ
- ไม่มี
- งาน
- ปี
- ของคุณ
- ลมทะเล