7 інструментів на основі штучного інтелекту для підвищення продуктивності спеціалістів із обробки даних

Зображення автора 

У цій статті обговорюватимуться інструменти на основі 7-AI, які можуть допомогти вам підвищити вашу продуктивність як спеціаліста з обробки даних. Ці інструменти можуть допомогти вам автоматизувати такі завдання, як очищення даних і вибір функцій, налаштування моделі тощо, які прямо чи опосередковано роблять вашу роботу більш ефективною, точною та дієвою, а також допомагають приймати кращі рішення.

Багато з них мають зручний інтерфейс і дуже прості у використанні. Водночас деякі з них дозволяють дослідникам обробки даних ділитися та співпрацювати над проектами з іншими учасниками, що допомагає підвищити продуктивність команд.

DataRobot — це веб-платформа, яка допомагає вам автоматизувати створення, розгортання та підтримку моделей машинного навчання. Він підтримує багато функцій і методів, як-от глибоке навчання, ансамблеве навчання та аналіз часових рядів. Він використовує вдосконалені алгоритми та методи, які допомагають швидко й точно створювати моделі, а також надає функції для підтримки та моніторингу розгорнутої моделі.

Зображення на DataRobot 

Це також дозволяє дослідникам даних ділитися та співпрацювати над проектами з іншими, полегшуючи роботу в команді над складними проектами.

H20.ai — це платформа з відкритим вихідним кодом, яка надає професійні інструменти для науковців із обробки даних. Його головною особливістю є автоматизоване машинне навчання (AutoML), яке автоматизує процес створення та налаштування моделей машинного навчання. Він також включає такі алгоритми, як збільшення градієнта, випадкові ліси тощо.
Будучи платформою з відкритим вихідним кодом, дослідники даних можуть налаштувати вихідний код відповідно до своїх потреб, щоб вони могли вмістити його у свої існуючі системи.

 

Зображення на H20.ai 

Він використовує систему контролю версій, яка відстежує всі зміни та модифікації, внесені в код. H2O.ai також може працювати на хмарних і периферійних пристроях і підтримує велику й активну спільноту користувачів і розробників, які роблять внесок у платформу.

Big Panda використовується для автоматизації управління інцидентами та виявлення аномалій в ІТ-операціях. Простіше кажучи, виявлення аномалій — це ідентифікація шаблонів, подій або спостережень у наборі даних, які суттєво відрізняються від очікуваної поведінки. Він використовується для виявлення незвичайних або ненормальних точок даних, які можуть вказувати на проблему.

Він використовує різні методи AI та ML для аналізу даних журналу та виявлення потенційних проблем. Він може автоматично вирішувати інциденти та зменшувати потребу в ручному втручанні.

Зображення на Велика панда 

Big Panda може контролювати системи в режимі реального часу, що може допомогти швидко виявити та вирішити проблеми. Крім того, це може допомогти визначити першопричину інцидентів, полегшуючи вирішення проблем і запобігаючи їх повторенню.

HuggingFace використовується для обробки природної мови (NLP) і надає попередньо підготовлені моделі, що дозволяє дослідникам даних швидко виконувати завдання NLP. Він виконує багато функцій, таких як класифікація тексту, розпізнавання іменованих об’єктів, відповіді на запитання та мовний переклад. Він також надає можливість точного налаштування попередньо навчених моделей для конкретних завдань і наборів даних, що дозволяє підвищити продуктивність.

Його попередньо навчені моделі досягли найсучаснішої продуктивності на різних тестах, оскільки вони навчені на великих обсягах даних. Це може заощадити час і ресурси спеціалістів із обробки даних, дозволяючи їм швидко створювати моделі, не навчаючись з нуля.

Зображення на Обіймати обличчя 

Платформа також дозволяє дослідникам даних точно налаштовувати попередньо підготовлені моделі для конкретних завдань і наборів даних, що може покращити продуктивність моделей. Це можна зробити за допомогою простого API, який спрощує використання навіть для тих, хто має обмежений досвід НЛП.

Бібліотека CatBoost використовується для завдань підвищення градієнта та спеціально розроблена для обробки категоріальних даних. Він забезпечує найсучаснішу продуктивність багатьох наборів даних і підтримує прискорення процесу навчання моделі завдяки паралельним обчисленням GPU.

Зображення на CatBoost 

CatBoost є найбільш стабільним і стійким до переобладнання та шуму в даних, що може покращити здатність моделей до узагальнення. Він використовує алгоритм під назвою «впорядковане посилення», щоб ітеративно заповнювати відсутні значення перед тим, як зробити прогноз.

CatBoost забезпечує важливість функції, яка може допомогти дослідникам даних зрозуміти внесок кожної функції в прогнози моделі.

Optuna також є бібліотекою з відкритим кодом, яка в основному використовується для налаштування та оптимізації гіперпараметрів. Це допомагає дослідникам даних знаходити найкращі параметри для своїх моделей машинного навчання. Він використовує техніку під назвою «Байєсова оптимізація», яка може автоматично шукати оптимальні гіперпараметри для даної моделі.

Зображення на Оптуна 

Іншою його головною особливістю є те, що його можна легко інтегрувати з різними фреймворками та бібліотеками машинного навчання, такими як TensorFlow, PyTorch і scikit-learn. Він також може виконувати одночасну оптимізацію кількох цілей, що дає хороший компроміс між продуктивністю та іншими показниками.

Це платформа для надання попередньо навчених моделей, призначених для полегшення розробникам інтеграції цих моделей у свої існуючі програми чи служби.
Він також надає різні API, такі як перетворення мови в текст або обробка природної мови. Speech-to-text API використовується для отримання тексту з аудіо- або відеофайлів з високою точністю. Крім того, API природної мови може допомогти обробляти такі завдання, як аналіз настроїв, розпізнавання об’єктів зображення, узагальнення тексту тощо.

Зображення на ЗбіркаAI

Навчання моделі машинного навчання включає збір і підготовку даних, пошуковий аналіз даних, розробку функцій, вибір моделі та навчання, оцінку моделі та, нарешті, розгортання моделі. Для виконання всіх завдань вам знадобиться знання різних інструментів і команд. Ці сім інструментів можуть допомогти вам навчити та розгорнути вашу модель з мінімальними зусиллями.

На завершення я сподіваюся, що ця стаття вам сподобалася та знайшла її інформативною. Якщо у вас є пропозиції чи відгуки, зв’яжіться зі мною через LinkedIn.

 
 
Арій Гарг є B.Tech. Студент електротехніки, зараз на останньому курсі бакалаврату. Його зацікавлення лежить у сфері веб-розробки та машинного навчання. Він переслідував цей інтерес і прагне працювати далі в цих напрямках.
 

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: 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