7 công cụ hỗ trợ AI để nâng cao năng suất cho các nhà khoa học dữ liệu

Hình ảnh của Tác giả 

Bài viết này sẽ thảo luận về các công cụ 7-AI Powered có thể giúp bạn tăng năng suất với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Những công cụ này có thể giúp bạn tự động hóa các tác vụ như dọn dẹp dữ liệu và lựa chọn tính năng, điều chỉnh mô hình, v.v., trực tiếp hoặc gián tiếp giúp công việc của bạn hiệu quả, chính xác và hiệu quả hơn, đồng thời giúp đưa ra quyết định tốt hơn.

Nhiều người trong số họ có giao diện người dùng thân thiện với người dùng và rất đơn giản để sử dụng. Đồng thời, một số cho phép các nhà khoa học dữ liệu chia sẻ và cộng tác trong các dự án với các thành viên khác, giúp tăng năng suất của các nhóm.

DataRobot là một nền tảng dựa trên web giúp bạn tự động hóa việc xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình máy học. Nó hỗ trợ nhiều tính năng và kỹ thuật như học sâu, học đồng bộ và phân tích chuỗi thời gian. Nó sử dụng các thuật toán và kỹ thuật tiên tiến giúp xây dựng mô hình nhanh chóng và chính xác, đồng thời cung cấp các chức năng để duy trì và giám sát mô hình đã triển khai.

Hình ảnh của dữ liệuRobot 

Nó cũng cho phép các nhà khoa học dữ liệu chia sẻ và cộng tác trong các dự án với những người khác, giúp làm việc theo nhóm trong các dự án phức tạp dễ dàng hơn.

H20.ai là một nền tảng mã nguồn mở cung cấp các công cụ chuyên nghiệp cho các nhà khoa học dữ liệu. Tính năng chính của nó là Học máy tự động (AutoML) giúp tự động hóa quá trình xây dựng và điều chỉnh các mô hình học máy. Nó cũng bao gồm các thuật toán như tăng cường độ dốc, rừng ngẫu nhiên, v.v.
Là một nền tảng nguồn mở, các nhà khoa học dữ liệu có thể tùy chỉnh mã nguồn theo nhu cầu của họ để họ có thể phù hợp với các hệ thống hiện có của mình.

 

Hình ảnh của H20.ai 

Nó sử dụng một hệ thống kiểm soát phiên bản để theo dõi tất cả các thay đổi và sửa đổi được đưa vào mã. H2O.ai cũng có thể chạy trên đám mây và các thiết bị biên, đồng thời hỗ trợ một cộng đồng người dùng và nhà phát triển lớn và tích cực, những người đóng góp cho nền tảng.

Big Panda được sử dụng để tự động hóa quản lý sự cố và phát hiện bất thường trong hoạt động CNTT. Nói một cách đơn giản, phát hiện bất thường là xác định các mẫu, sự kiện hoặc quan sát trong tập dữ liệu sai lệch đáng kể so với hành vi dự kiến. Nó được sử dụng để xác định các điểm dữ liệu bất thường hoặc bất thường có thể chỉ ra sự cố.

Nó sử dụng các kỹ thuật AI và ML khác nhau để phân tích dữ liệu nhật ký và xác định các vấn đề tiềm ẩn. Nó có thể tự động giải quyết các sự cố và giảm nhu cầu can thiệp thủ công.

Hình ảnh của Gấu trúc lớn 

Big Panda có thể giám sát các hệ thống trong thời gian thực, điều này có thể giúp xác định và giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng. Ngoài ra, nó có thể giúp xác định nguyên nhân cốt lõi của sự cố, giúp giải quyết vấn đề dễ dàng hơn và ngăn ngừa chúng tái diễn.

HuggingFace được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và cung cấp các mô hình được đào tạo trước, cho phép các nhà khoa học dữ liệu thực hiện các nhiệm vụ NLP một cách nhanh chóng. Nó thực hiện nhiều chức năng như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể được đặt tên, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ. Nó cũng cung cấp khả năng tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước trên các tác vụ và bộ dữ liệu cụ thể, cho phép cải thiện hiệu suất.

Các mô hình được đào tạo trước của nó đã đạt được hiệu suất cao nhất trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau vì chúng được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên của các nhà khoa học dữ liệu bằng cách cho phép họ xây dựng các mô hình một cách nhanh chóng mà không cần đào tạo chúng từ đầu.

Hình ảnh của Ôm mặt 

Nền tảng này cũng cho phép các nhà khoa học dữ liệu tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước trên các tác vụ và bộ dữ liệu cụ thể, điều này có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một API đơn giản, giúp dễ dàng sử dụng ngay cả đối với những người có kinh nghiệm NLP hạn chế.

Thư viện CatBoost được sử dụng cho các tác vụ tăng cường độ dốc và được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu phân loại. Nó đạt được hiệu suất cao nhất trên nhiều bộ dữ liệu và hỗ trợ đẩy nhanh quá trình đào tạo mô hình nhờ tính toán GPU song song.

Hình ảnh của CátBoost 

CatBoost ổn định và mạnh mẽ nhất đối với tình trạng thừa và nhiễu trong dữ liệu, điều này có thể cải thiện khả năng khái quát hóa của các mô hình. Nó sử dụng một thuật toán gọi là "tăng cường theo thứ tự" để lặp đi lặp lại việc điền vào các giá trị còn thiếu trước khi đưa ra dự đoán.

CatBoost cung cấp tầm quan trọng của tính năng, có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu hiểu được đóng góp của từng tính năng đối với dự đoán mô hình.

Optuna cũng là một thư viện mã nguồn mở chủ yếu được sử dụng để điều chỉnh và tối ưu hóa siêu tham số. Điều này giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm ra các thông số tốt nhất cho mô hình học máy của họ. Nó sử dụng một kỹ thuật gọi là “Tối ưu hóa Bayesian” có thể tự động tìm kiếm các siêu tham số tối ưu cho một mô hình nhất định.

Hình ảnh của tùy chọn 

Tính năng chính khác của nó là có thể dễ dàng tích hợp với các thư viện và khuôn khổ máy học khác nhau như TensorFlow, PyTorch và scikit-learning. Nó cũng có thể thực hiện tối ưu hóa đồng thời nhiều mục tiêu, mang lại sự đánh đổi tốt giữa hiệu suất và các chỉ số khác.

Nó là một nền tảng cung cấp các mô hình được đào tạo trước được thiết kế để giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mô hình này vào các ứng dụng hoặc dịch vụ hiện có của họ.
Nó cũng cung cấp các API khác nhau như chuyển lời nói thành văn bản hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Speech-to-text API được sử dụng để lấy văn bản từ các tệp âm thanh hoặc video với độ chính xác cao. Ngoài ra, API ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp xử lý các tác vụ như phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể hình ảnh, tóm tắt văn bản, v.v.

Hình ảnh của hộiAI

Đào tạo một mô hình học máy bao gồm thu thập và chuẩn bị dữ liệu, phân tích dữ liệu khám phá, kỹ thuật tính năng, lựa chọn và đào tạo mô hình, đánh giá mô hình và cuối cùng là triển khai mô hình. Để thực hiện tất cả các tác vụ, bạn cần có kiến ​​thức về các công cụ và lệnh khác nhau có liên quan. Bảy công cụ này có thể giúp bạn đào tạo và triển khai mô hình của mình với nỗ lực tối thiểu.

Tóm lại, tôi hy vọng bạn thích bài viết này và thấy nó có nhiều thông tin. Nếu bạn có bất kỳ đề xuất hoặc phản hồi nào, vui lòng liên hệ với tôi qua LinkedIn.

 
 
Garg Aryan là một B.Tech. Sinh viên khoa Điện, hiện đang học năm cuối đại học. Mối quan tâm của anh ấy là lĩnh vực Phát triển web và Học máy. Anh ấy đã theo đuổi sở thích này và háo hức làm việc nhiều hơn theo những hướng này.
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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