Veri Bilimcileri için Üretkenliği Artıracak Yapay Zeka Destekli 7 Araç

Yazara göre resim 

Bu makale, bir veri bilimcisi olarak üretkenliğinizi artırmanıza yardımcı olabilecek 7-AI Destekli araçları ele alacaktır. Bu araçlar, işinizi doğrudan veya dolaylı olarak daha verimli, doğru ve etkili hale getiren ve aynı zamanda daha iyi kararlar almanıza yardımcı olan veri temizleme ve özellik seçimi, model ayarlama vb. görevleri otomatikleştirmenize yardımcı olabilir.

Birçoğunun kullanıcı dostu kullanıcı arayüzleri vardır ve kullanımı çok basittir. Aynı zamanda, bazıları veri bilimcilerin diğer üyelerle projeler üzerinde paylaşımda bulunmalarına ve işbirliği yapmalarına izin verir, bu da ekiplerin üretkenliğini artırmaya yardımcı olur.

DataRobot, makine öğrenimi modellerini oluşturmayı, dağıtmayı ve sürdürmeyi otomatikleştirmenize yardımcı olan web tabanlı bir platformdur. Derin öğrenme, toplulukla öğrenme ve zaman serisi analizi gibi birçok özelliği ve tekniği destekler. Modelleri hızlı ve doğru bir şekilde oluşturmaya yardımcı olan gelişmiş algoritmalar ve teknikler kullanır ve ayrıca dağıtılan modeli sürdürmek ve izlemek için işlevler sağlar.

Image Veri Robotu 

Ayrıca, veri bilimcilerin projeleri başkalarıyla paylaşmasına ve işbirliği yapmasına olanak tanıyarak, karmaşık projelerde ekip olarak çalışmayı kolaylaştırır.

H20.ai, veri bilimcileri için profesyonel araçlar sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Ana özelliği, makine öğrenimi modellerini oluşturma ve ayarlama sürecini otomatikleştiren Otomatik Makine Öğrenimidir (AutoML). Ayrıca gradyan artırma, rastgele ormanlar vb. gibi algoritmalar içerir.
Açık kaynaklı bir platform olan veri bilimcileri, kaynak kodunu mevcut sistemlerine sığdırabilmeleri için ihtiyaçlarına göre özelleştirebilir.

 

Image H20.ai 

Kodda itilen tüm değişiklikleri ve modifikasyonları takip eden bir sürüm kontrol sistemi kullanır. H2O.ai ayrıca bulut ve uç cihazlarda çalışabilir ve platforma katkıda bulunan geniş ve aktif bir kullanıcı ve geliştirici topluluğunu destekler.

Big Panda, BT operasyonlarında olay yönetimini ve anormallik tespitini otomatikleştirmek için kullanılır. Basit bir ifadeyle, anormallik tespiti, bir veri kümesindeki beklenen davranıştan önemli ölçüde sapan kalıpları, olayları veya gözlemleri belirlemektir. Bir soruna işaret edebilecek olağandışı veya anormal veri noktalarını belirlemek için kullanılır.

Günlük verilerini analiz etmek ve olası sorunları belirlemek için çeşitli yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Olayları otomatik olarak çözebilir ve manuel müdahale ihtiyacını azaltabilir.

Image Büyük Panda 

Big Panda, sistemleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve bu da sorunları hızla belirlemeye ve çözmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, olayların temel nedeninin belirlenmesine yardımcı olabilir, sorunların çözümünü kolaylaştırır ve tekrarlanmalarını önler.

HuggingFace, doğal dil işleme (NLP) için kullanılır ve önceden eğitilmiş modeller sunarak veri bilimcilerin NLP görevlerini hızlı bir şekilde uygulamasına olanak tanır. Metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, soru cevaplama ve dil çevirisi gibi birçok işlevi yerine getirir. Ayrıca, önceden eğitilmiş modellerde belirli görevler ve veri kümeleri üzerinde ince ayar yapma yeteneği sağlayarak performansı iyileştirmeye olanak tanır.

Önceden eğitilmiş modelleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitildikleri için çeşitli kıyaslamalarda son teknoloji performans elde etti. Bu, veri bilimcilerin modelleri sıfırdan eğitmeden hızlı bir şekilde oluşturmalarına olanak tanıyarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.

Image Sarılma Yüz 

Platform ayrıca, veri bilimcilerin önceden eğitilmiş modellerde belirli görevler ve veri kümeleri üzerinde ince ayar yapmasına olanak tanıyarak modellerin performansını artırabilir. Bu, sınırlı NLP deneyimine sahip olanlar için bile kullanımı kolaylaştıran basit bir API kullanılarak yapılabilir.

CatBoost kitaplığı, gradyan artırma görevleri için kullanılır ve kategorik verileri işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. Birçok veri kümesinde en son teknolojiye sahip performans elde eder ve paralel GPU hesaplamaları sayesinde model eğitim sürecini hızlandırmayı destekler.

Image Kedi Takviyesi 

CatBoost, modellerin genelleştirme yeteneğini geliştirebilen verilerdeki aşırı uyum ve gürültüye karşı en kararlı ve sağlamdır. Bir tahminde bulunmadan önce eksik değerleri yinelemeli olarak doldurmak için "sıralı artırma" adı verilen bir algoritma kullanır.

CatBoost, veri bilimcilerin her bir özelliğin model tahminlerine katkısını anlamalarına yardımcı olabilecek özellik önemi sağlar.

Optuna ayrıca, esas olarak hiperparametre ayarı ve optimizasyonu için kullanılan açık kaynaklı bir kitaplıktır. Bu, veri bilimcilerin makine öğrenimi modelleri için en iyi parametreleri bulmalarına yardımcı olur. Belirli bir model için en uygun hiperparametreleri otomatik olarak arayabilen "Bayes optimizasyonu" adlı bir teknik kullanır.

Image Optuna 

Diğer ana özelliği ise TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn gibi çeşitli makine öğrenimi çerçeveleri ve kitaplıklarıyla kolayca entegre olabilmesidir. Ayrıca, performans ve diğer metrikler arasında iyi bir denge sağlayan birden çok hedef için eşzamanlı optimizasyonlar gerçekleştirebilir.

Geliştiricilerin bu modelleri mevcut uygulamalarına veya hizmetlerine entegre etmelerini kolaylaştırmak için tasarlanmış, önceden eğitilmiş modeller sağlamaya yönelik bir platformdur.
Ayrıca konuşmadan metne veya doğal dil işleme gibi çeşitli API'ler sağlar. Speech-to-text API, ses veya video dosyalarından metni yüksek doğrulukla almak için kullanılır. Ayrıca, doğal dil API'si duygu analizi, görüntü-varlık tanıma, metin özetleme vb. gibi görevlerin işlenmesine yardımcı olabilir.

Image MontajAI

Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi, veri toplama ve hazırlama, keşif amaçlı veri analizi, özellik mühendisliği, model seçimi ve eğitimi, model değerlendirmesi ve son olarak model dağıtımını içerir. Tüm görevleri gerçekleştirmek için, ilgili çeşitli araçlar ve komutlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. Bu yedi araç, modelinizi minimum çabayla eğitmenize ve dağıtmanıza yardımcı olabilir.

Sonuç olarak, umarım bu makaleyi beğenmişsinizdir ve bilgilendirici bulmuşsunuzdur. Herhangi bir öneriniz veya geri bildiriminiz varsa, lütfen benimle iletişime geçin. LinkedIn.

 
 
Aryan Garg bir B.Tech'tir. Elektrik Mühendisliği öğrencisi, şu anda lisans eğitiminin son yılında. İlgi alanı Web Geliştirme ve Makine Öğrenimi alanında yatmaktadır. Bu ilginin peşinden gitti ve bu yönlerde daha fazla çalışmak için can atıyorum.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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