Diese sieben KI-basierten Tools unterstützen Datenwissenschaftler

Übersetzer |. Bugatti

Rezensent |. Sun Shujuan# 🎜 🎜 #In diesem Artikel geht es um

Sieben Methoden, die Datenwissenschaftlern ihre Fähigkeiten verbessern können#🎜🎜 # KI-basierte Tools für Effizienz. Diese Tools können helfenautomatisch Datenbereinigung, Funktionsauswahl, Modelloptimierung Ausgezeichnete Aufgaben, direkt oder indirekt machen Sie Ihre Arbeit effizienter, # 🎜🎜#Update# 🎜🎜# ist genau, und hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. Viele dieser Tools verfügen über benutzerfreundliche Funktionen 🎜#UI, die sehr einfach zu bedienen sind. Gleichzeitig ermöglichen einige Tools Datenwissenschaftlern, Projekte mit anderen Mitgliedern zu teilen und daran zusammenzuarbeiten, was zur Steigerung der Teamproduktivität beiträgt.

1. DataRobotDataRobot ist eine Software, die auf der Plattform von 🎜#eb basiert Helfen Sie dabei, Modelle für maschinelles Lernen automatisch zu erstellen, bereitzustellen und zu warten. Es unterstützt viele Funktionen und Techniken, wie Deep Learning, Ensemble Learning und sequentielle Analyse. Es verwendet fortschrittliche Algorithmen und Technologien, die dabei helfen können, Sie Modelle schnell und genau zu erstellen,# 🎜 🎜# bietet auch die Funktion zur Pflege und Überwachung des Bereitstellungsmodells. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern auch den Austausch und die Zusammenarbeit mit anderen

#🎜🎜 #

Projekt

, und macht es so für Teams einfacher#🎜🎜 # zur Zusammenarbeit bei der Entwicklung Komplexes Projekt. 2. 🎜🎜#kindEine Open-Source-Plattform, die professionelle Tools für Datenwissenschaftler bereitstellt. Seine Hauptfunktion ist automatisiertes maschinelles Lernen (#🎜 🎜#AutoML

)

,

ermöglicht das Erstellen und Optimieren von Modellen für maschinelles Lernen Prozess ist automatisiert . Es umfasst auch Algorithmen wie Gradient Boosting und Random Forest. Weil es 一irgendwie ist # 🎜🎜#Open-Source-Plattform, Datenwissenschaftler können den Quellcode entsprechend ihren Bedürfnissen anpassen, um ihn

in

bestehende Systeme#🎜🎜 zu integrieren # .

Es verwendet ein Versionskontrollsystem, um alle Änderungen und Modifikationen zu verfolgen, die zum Code hinzugefügt wurden. H2O.ai läuft auch auf Cloud- und Edge-Geräten und unterstützt eine große und aktive Community von Benutzern und Entwicklern , die Code zur Plattform beitragen.

3. Big PandaBig Panda wird zur automatischen Abwicklung des Vorfallmanagements und der Anomalieerkennung im IT-Betrieb eingesetzt. Vereinfacht ausgedrückt ist Anomalieerkennung die Identifizierung von Mustern, Ereignissen oder Beobachtungen in einem Datensatz, die erheblich vom erwarteten Verhalten abweichen. Es wird verwendet, um Datenpunkte zu identifizieren, die darauf hinweisen können, dass ein Problem hat, das ungewöhnlich oder ungewöhnlich ist.

Es nutzt verschiedene KI- und ML-Technologien, um Protokolldaten zu analysieren

, und potenzielle Probleme zu identifizieren. Es kann Vorfälle automatisch beheben und den Bedarf an manuellen Eingriffen reduzieren.

Big Panda kann das System in Echtzeit überwachen, was dabei hilft, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen. Darüber hinaus kann es dabei helfen, die Grundursache eines Vorfalls zu ermitteln, wodurch es

einfacher wird, das Problem zu beheben und zu verhindern , dass das Problem erneut auftritt . 4. HuggingFace

HuggingFace wird für die Verarbeitung natürlicher Sprache

(NLP) verwendet und stellt vorab trainierte Modelle bereit, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, NLP-Aufgaben schnell umzusetzen. Es führt viele Funktionen aus, wie Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten, Beantwortung von Fragen und Sprachübersetzung. Es bietet außerdem die Funktion zur Feinabstimmung vorab trainierter Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze und erleichtert so die Verbesserung der Leistung. Seine vorab

trainierten Modelle erzielen bei

mehreren Benchmarks eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik, weil sie mit großen Datenmengen trainiert werden. Dadurch können Datenwissenschaftler schnell Modelle ohne Schulung von Grund auf erstellen und so Zeit und Ressourcen sparen.

Die Plattform ermöglicht es Datenwissenschaftlern auch, vorab trainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze zu optimieren, was die Leistung des Modells verbessern kann. Dies kann mithilfe einer einfachen API erfolgen, die selbst für Personen mit begrenzter Erfahrung in NLP einfach zu verwenden ist. 5. Die CatBoost-Bibliothek wird für Gradienten-Boosting-Aufgaben verwendet und ist speziell für die Verarbeitung von Kategoriedaten konzipiert. Es erreicht modernste Leistung bei vielen Datensätzen und

unterstützt einen beschleunigten Modelltrainingsprozess durch

paralleles GPU-Computing. CatBoost ist am stabilsten, ist am kompatibelsten mit Überanpassung und Rauschen in den Daten, dies

kann die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern. Es verwendet einen Algorithmus namens

„

Ordered Boosting “ , um fehlende Werte auf iterative Weise auszufüllen, bevor eine Vorhersage getroffen wird. CatBoost bietet Feature-Wichtigkeit, die Datenwissenschaftlern dabei helfen kann, zu verstehen, wie jedes Feature zu Modellvorhersagen beiträgt. 6. OptunaOptuna ist ebenfalls eine Open-Source-Bibliothek, die hauptsächlich für die Anpassung von Hyperparametern und die Optimierung verwendet wird. Dies hilft Datenwissenschaftlern, die besten Parameter für ihre Modelle für maschinelles Lernen zu finden. Es verwendet eine

Technik namens „Bayesianische Optimierung“, um automatisch nach den optimalen Hyperparametern eines bestimmten

Modells zu suchen.

Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die einfache Integration in verschiedene Frameworks und Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Es kann auch mehrere Ziele gleichzeitig optimieren und so einen guten Kompromiss zwischen der Leistung und anderen Kennzahlen bieten. 7. AssemblyAI Es handelt es sich um eine Plattform, die vorab trainierte Modelle bereitstellt, die es Entwicklern ermöglichen soll, diese Modelle einfach

in bestehende Anwendungen oder Dienste zu integrieren.

Es bietet auch verschiedene API, z. B. Speech-to-Text-APIAPIoder Verarbeitung natürlicher SpracheAPI. Die Speech-to-Text-API wird verwendet, um Text mit hoher Genauigkeit aus Audio- oder Videodateien zu erhalten. Darüber hinaus kann die Natural Language API bei Aufgaben wie SentimentanalyseAnalyse, Bildentitätserkennung, Textzusammenfassung hilfreich sein.

Conclusion

training Ein maschinelles Lernmodell umfasst die Datenerfassung und Vorbereitung, explorative Datenanalyse, Feature Engineering, Modellauswahl und Training, Modellbewertung und Modellbereitstellung . Um alle Aufgaben auszuführen, müssen Sie nurdie verschiedenen beteiligten Werkzeuge und Befehle kennen. Diese sieben Tools können Ihnen dabei helfen, minimale Energie aufzuwenden, um Modelle zu trainieren und einzusetzen.

Originaltitel: Ranking of Data Science and Big Data Technology Colleges, Autor: Aryan Garg

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