提高数据科学家工作效率的 7 个人工智能工具

由柏拉图重新发布

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提高数据科学家生产力的 7 个人工智能工具
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本文将讨论 7-AI 驱动的工具，这些工具可以帮助您提高数据科学家的工作效率。这些工具可以帮助您将数据清理和特征选择、模型调优等任务自动化，直接或间接地使您的工作更加高效、准确和有效，也有助于做出更好的决策。

其中许多具有用户友好的用户界面，并且使用起来非常简单。同时，有些允许数据科学家与其他成员共享和协作项目，这有助于提高团队的生产力。

DataRobot 是一个基于 Web 的平台，可帮助您自动构建、部署和维护机器学习模型。它支持许多功能和技术，如深度学习、集成学习和时间序列分析。它使用先进的算法和技术帮助快速准确地构建模型，并提供维护和监控已部署模型的功能。

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图片由 DataRobot

它还允许数据科学家与其他人共享和协作项目，从而更容易作为一个团队在复杂项目上工作。

H20.ai 是一个为数据科学家提供专业工具的开源平台。它的主要功能是自动机器学习 (AutoML)，它可以自动执行构建和调整机器学习模型的过程。它还包括梯度提升、随机森林等算法。
作为一个开源平台，数据科学家可以根据自己的需要定制源代码，以便将其融入现有系统。

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图片由 H20.ai

它使用版本控制系统来跟踪代码中推送的所有更改和修改。 H2O.ai 还可以在云和边缘设备上运行，并支持为该平台做出贡献的庞大而活跃的用户和开发人员社区。

Big Panda 用于自动化 IT 运营中的事件管理和异常检测。简而言之，异常检测是识别数据集中明显偏离预期行为的模式、事件或观察结果。它用于识别可能指示问题的异常或异常数据点。

它使用各种人工智能和机器学习技术来分析日志数据并识别潜在问题。它可以自动解决事件并减少人工干预的需要。

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图片由大熊猫

Big Panda 可以实时监控系统，有助于快速识别和解决问题。此外，它还可以帮助确定事件的根本原因，使问题更容易解决并防止它们再次发生。

HuggingFace 用于自然语言处理 (NLP)，并提供预训练模型，让数据科学家能够快速实现 NLP 任务。它执行许多功能，如文本分类、命名实体识别、问答和语言翻译。它还提供了针对特定任务和数据集微调预训练模型的能力，从而提高性能。

它的预训练模型已经在各种基准测试中取得了最先进的性能，因为它们是在大量数据上训练的。这可以让数据科学家快速构建模型而无需从头开始训练，从而节省时间和资源。

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图片由拥抱脸

该平台还允许数据科学家针对特定任务和数据集微调预训练模型，从而提高模型的性能。这可以使用一个简单的 API 来完成，这使得即使对于那些 NLP 经验有限的人来说也很容易使用。

CatBoost 库用于梯度提升任务，专为处理分类数据而设计。它在许多数据集上实现了最先进的性能，并支持由于并行 GPU 计算而加速模型训练过程。

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图片由猫助推器

CatBoost对数据中的过拟合和噪声最为稳定和鲁棒，可以提高模型的泛化能力。它使用一种称为“有序提升”的算法在进行预测之前迭代地填充缺失值。

CatBoost 提供特征重要性，可以帮助数据科学家了解每个特征对模型预测的贡献。

Optuna 也是一个开源库，主要用于超参数调整和优化。这有助于数据科学家为其机器学习模型找到最佳参数。它使用一种称为“贝叶斯优化”的技术，可以自动搜索给定模型的最佳超参数。

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图片由奥图纳

它的另一个主要特点是它可以很容易地与各种机器学习框架和库集成，如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。它还可以同时执行多个目标的优化，从而在性能和其他指标之间进行良好的权衡。

它是一个提供预训练模型的平台，旨在使开发人员可以轻松地将这些模型集成到他们现有的应用程序或服务中。
它还提供各种 API，如语音到文本或自然语言处理。 Speech-to-text API 用于高精度地从音频或视频文件中获取文本。此外，自然语言 API 可以帮助处理情感分析、图像实体识别、文本摘要等任务。

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图片由装配AI