12 Beste KI -Tools für den Datenwissenschafts -Workflow - Analytics Vidhya

Einführung

In der heutigen datenzentrierten Welt ist die Nutzung fortschrittlicher KI-Technologien für Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil und eine verbesserte Effizienz suchen, von entscheidender Bedeutung. Eine Reihe leistungsstarker Tools ermöglichen Datenwissenschaftlern, Analysten und Entwicklern, maschinelle Lernmodelle effektiv zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. In diesem Artikel werden einige führende KI -Tools und -plattformen untersucht, die für den modernen Datenwissenschafts -Workflow integriert sind.

Inhaltsverzeichnis

• Cloud-basierte Plattformen
  • Amazon Sagemaker & Grundgestein
  • Google Cloud -Scheitelpunkt AI
  • Microsoft Azure Machine Learning Studio
• Bibliotheken/Plattformen für maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Tensorflow
  • Umarmtes Gesicht
  • Pytorch
  • Scikit-Learn
  • Polare
• KI -Tools zur Datenvisualisierung und -berichterstattung
  • Tableau
  • Power Bi
• Produktivitätstools mit AI-betrieben
  • Chatgpt
  • Verwirrung Ai

Cloud-basierte Plattformen

Amazon Sagemaker & Grundgestein

Amazon Sagemaker bietet einen vollständig verwalteten Service, der eine optimierte Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen für Entwickler und Datenwissenschaftler ermöglicht. Der Sagemaker ergänzt Amazon Bedrock, ein verwalteter Service, der die Entwicklung und Skalierung generativer KI -Anwendungen unter Verwendung von Grundmodellen erleichtert.

Schlüsselfunktionen:

• Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für ML -Workflows.
• Automatisiertes maschinelles Lernen (Automated Machine Learning) für automatisierte Modellbildung und Schulung.
• Zentraler Feature -Store für effizientes Feature -Management.
• CI/CD-Pipelines für End-to-End-ML-Workflow-Automatisierung.
• Umfassende Modelldebugging-, Überwachungs- und Profilierungswerkzeuge.
• Datenkennzeichnungsdienst für qualitativ hochwertige Schulungsdatenerstellung.
• Zugang zu grundlegenden Modellen (Jurassic-2, GPT usw.) für generative KI-Aufgaben.

Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von Sagemaker ist nutzungsbasiert und umfasst Rechen-, Speicher- und Instanzstunden, wobei je nach Serviceverbrauch (Training, Inferenz usw.) unterschiedliche Ebenen abhängig sind. Die Grundgesteinungspreise werden durch die spezifischen Grundmodelle und Berechnung der verwendeten Ressourcen bestimmt.

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Google Cloud -Scheitelpunkt AI

Google Cloud Vertex AI bietet eine einheitliche Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen. Es rationalisiert den gesamten ML -Lebenszyklus, von der Aufnahme und Vorbereitung von Daten bis hin zur Modellierung, Bewertung und Bereitstellung.

Schlüsselfunktionen:

• Automatisches maschinelles Lernen für effizientes hochwertiges Modelltraining.
• Jupyter-basierte Umgebung für Modellentwicklung und Experimente.
• Kontinuierliche Modellüberwachung und Umschulung für eine optimale Leistung.
• Feature Store zum Verwalten und Servieren von ML -Funktionen.
• Robuste ML -Pipeline -Erstellung, Management und Überwachungsinstrumente.
• Nahlose Datenintegration in das Data Warehouse von Google.
• Modellinterpretierbarkeit und Vorhersage verstehen Tools.

Preisgestaltung: Die Vertex -KI -Preise bestehen aus verschiedenen Komponenten (AI -Plattform -Training, Vorhersage, Automl), wobei die Kosten je nach Benutzerauswahl variieren.

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Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio ist eine Cloud-basierte IDE, die zum Aufbau, Training und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Diese Plattform bietet Datenwissenschaftlern und Entwicklern eine kollaborative Umgebung mit niedrigem Code.

Schlüsselfunktionen:

• Visuelle Schnittstelle zur vereinfachten Modellerstellung.
• Automatisierter Algorithmus und Hyperparameterauswahl.
• Nahlose Integration in Azure Services (Azure Data Lake, Databricks, SQL -Datenbank).
• Kollaborative Entwicklung mit Jupyter -Notizbüchern.
• Integrierte Tools für Modellverwaltung, Bereitstellung und Überwachung.
• Unterstützung für Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn und mehr.
• Skalierbares Computing, das die Cloud -Infrastruktur von Azure nutzt.

Preisgestaltung: Azure Machine Learning Studio verwendet ein Pay-as-You-Go-Modell, das Benutzer nur für konsumierte Ressourcen (virtuelle Maschinen, Speicher, Berechnung) mit verschiedenen Preisstichen und Rabatten erhält.

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Bibliotheken/Plattformen für maschinelles Lernen und Deep Learning

Tensorflow

TensorFlow, ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, wird häufig zum Erstellen, Training und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen, insbesondere Deep-Learning-Modelle, verwendet. Es richtet sich an eine breite Palette von Anwendungen, von der Forschung bis zur Produktionsbereitstellung.

Schlüsselfunktionen:

• Beinhaltet Tensorflow Core, Tensorflow Lite, TensorFlow Extended (TFX) und TensorFlow.js.
• Unterstützt sowohl die eifrige Ausführung als auch den Graph -Modus.
• Bietet hochrangige APIs (Keras) und APIs auf niedrigerer Ebene zur Anpassung.
• Tools zum Bereitstellen von Modellen auf verschiedenen Plattformen (Cloud, Mobile, Web, IoT).
• Umfangreiche Dokumentation, Tutorials und eine lebendige Gemeinschaft.
• Modelltraining -Visualisierungstools.

Preisgestaltung: Tensorflow ist kostenlos und Open-Source. Die Kosten sind mit den Rechenressourcen (GPUs, TPUs) verbunden, die für Schulungen und Bereitstellungen verwendet werden und in der Regel über Cloud -Dienste wie GCP verwaltet werden.

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Umarmtes Gesicht

Umarmung ist eine führende Plattform, die sich auf die natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und Transformatormodelle konzentriert. Es bietet die beliebte Open-Source-Transformers-Bibliothek und bietet vorgebildete Modelle für verschiedene NLP-Aufgaben und eine kollaborative Modell-Sharing-Plattform.

Schlüsselfunktionen:

• Zugang zu modernen vorgeborenen Modellen für verschiedene NLP-Aufgaben.
• Plattform zum Entdecken, Teilen und Bereitstellen von Modellen.
• Sammlung von Datensätzen für Modelltraining und Bewertung.
• Benutzerfreundliche API für die Bereitstellung des Produktionsmodells.
• Vereinfachtes Modelltraining und Feinabstimmung.
• Effiziente Tokenisierungstools für die Vorverarbeitung von Text.

Preisgestaltung: Das Umarmungsgesicht bietet sowohl kostenlose als auch bezahlte Pläne mit bezahlten Plänen, die Funktionen wie privates Modell -Hosting, beschleunigte Inferenz und Premium -Support bieten.

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Pytorch

Pytorch, eine von der Meta-AI-Forschung entwickelte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, wird aufgrund seiner Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit im Deep-Lernen, insbesondere in Forschungs- und Branchenumgebungen entwickelt, häufig eingesetzt.

Schlüsselfunktionen:

• Intuitive und flexible Modellbildung.
• Bibliotheken wie Torchvision und Torchtext für Computer Vision und NLP.
• Nahlose Integration in Numpy und Scipy.
• GPU -Beschleunigung für eine schnellere Berechnung.
• Starke Unterstützung der Gemeinschaft mit reichlich vorhandenen Tutorials und Ressourcen.
• ONNX -Unterstützung für Modellexport und Interoperabilität.

Preisgestaltung: Pytorch ist kostenlos und Open-Source. Die Kosten sind mit Rechenressourcen (GPU/TPU -Instanzen) für Modelltraining und Bereitstellung verbunden.

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Scikit-Learn

Scikit-Learn ist eine weit verbreitete Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine Reihe von Algorithmen zur Klassifizierung, Regression und Clusterbildung bietet. Es basiert auf Numpy, Scipy und Matplotlib.

Schlüsselfunktionen:

• Vielseitige Algorithmen für Data Mining und Analyse.
• Benutzerfreundliche API für verschiedene maschinelle Lernaufgaben.
• Umfassende Dokumentation und API -Referenzen.
• Algorithmen zur Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und Dimensionalitätsreduzierung.
• Tools zur Quervalidierung, der Gittersuche und zur Leistungsbewertung.
• Nahtlose Integration in andere Python -Bibliotheken (Pandas, Matplotlib).

Preisgestaltung: Scikit-Learn ist kostenlos und Open-Source. Die Kosten sind mit den Rechenressourcen verbunden, die für die Ausführung der Bibliothek erforderlich sind.

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Polare

Polars ist eine leistungsstarke, multi-threadd-Datenframe-Bibliothek für Rust und Python, die für eine effiziente Verarbeitung großer Datensatz als schnellere Alternative zu Pandas ausgelegt ist.

Schlüsselfunktionen:

• Multi-Thread-Ausführung für die Geschwindigkeitsoptimierung.
• Niedriger Speicheraufwand zum Umgang mit großen Datensätzen.
• Faule Berechnung für Leistungsverbesserungen.
• Pandas-ähnliche API für die Benutzerfreundlichkeit.

Preisgestaltung: Polar ist kostenlos und Open-Source. Die Kosten hängen ausschließlich mit den für die Datenverarbeitung verwendeten Rechenressourcen zusammen.

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KI -Tools zur Datenvisualisierung und -berichterstattung

Tableau

Tableau ist ein führendes Tool zur Datenvisualisierung und des Business Intelligence, mit dem Benutzer ihre Daten effektiv visualisieren und verstehen können. Es erleichtert die Erstellung interaktiver Dashboards für die Datenanalyse und Erkenntnis.

Schlüsselfunktionen:

• Schaffung interaktiver und visuell ansprechender Dashboards.
• Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen (Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud -Dienste).
• Datenreinigung, Mischen und Transformationstools.
• Integrierte Analysen (Trendlinien, Prognose, statistische Zusammenfassungen).
• Dashboard -Freigabe und -Kollaboration über Tableau Server/Online.
• Mobile Dashboard -Zugriff.
• Integration mit R und Python für fortschrittliche Analysen.

Preisgestaltung: Tableau bietet verschiedene Preispläne an, einschließlich kostenloser öffentlicher Optionen und abgestuften Abonnementplänen für individuelle und unternehmerische Benutzer.

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Power Bi

Microsoft Power BI ist ein Business Analytics -Service, der interaktive Visualisierungen und Business Intelligence -Funktionen bietet. Es verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Erstellung von Bericht und Dashboard.

Schlüsselfunktionen:

• Interaktive Dashboard- und Berichtserstellung und -verteilung.
• Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen (Cloud -Dienste, Excel, SQL -Datenbanken).
• Erweiterte Datenmodellierung mit Power -Abfrage und DAX.
• Integriertes maschinelles Lernen und KI für Prognose und Erkenntnisse.
• Echtzeit-Zusammenarbeit durch gemeinsame Dashboards und Berichte.
• Mobiler Zugang zu Power BI -Berichten.

Preisgestaltung: Power BI bietet kostenlose Desktop -Versionen und verschiedene Abonnementpläne für individuelle und unternehmerische Benutzer.

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Produktivitätstools mit AI-betrieben

Chatgpt

Chatgpt, ein KI -Sprachmodell von OpenAI, hat verschiedene Anwendungen revolutioniert, einschließlich der Konversations -KI, der Inhaltsgenerierung und vielem mehr.

Schlüsselfunktionen:

• Textverständnis und Generation über verschiedene Themen hinweg.
• Unterstützung bei der Erstellung von Inhalten (Artikel, Zusammenfassungen).
• Code -Schreib- und Debugging -Unterstützung.
• Feinabstimmung für spezielle Anwendungen.

Preisgestaltung: bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Abonnements.

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Verwirrung Ai

Die Verwirrung der KI ist ein KI -Chatbot, mit dem Fragen beantwortet und Informationen auf konversende Weise geliefert werden sollen, wodurch erweiterte NLP für das Verständnis von Abfragen und die Reaktionsgenerierung eingesetzt wird.

Schlüsselfunktionen:

• Genaue und relevante Antworten auf Benutzeranfragen.
• Natürliches und interaktives Konversations -Engagement.
• Integration in Websites, Anwendungen und Plattformen.
• Nutzung verschiedener Datenquellen für umfassende Antworten.
• Anpassung für bestimmte Geschäftsanforderungen.

Preisgestaltung: bietet in der Regel benutzerdefinierte Preise basierend auf den Kundenbedürfnissen und -nutzung.

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Abschluss

Die sich entwickelnde Landschaft der Datenwissenschaft bietet Praktikern immer leistungsfähigere und vielseitige Werkzeuge und Plattformen. Diese KI-betriebenen Tools bieten umfassende Lösungen für verschiedene Datenwissenschaftsaufgaben und umfassen Modellaufbau, Bereitstellung, Datenvisualisierung und Produktivitätsverbesserung. Durch die Auswahl der optimalen Kombination von Tools können Unternehmen ihre Datenwissenschafts-Workflows erheblich verbessern und zu verbesserten Erkenntnissen, optimierten Prozessen und einem größeren Erfolg bei datengesteuerten Initiativen führen.

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