12 meilleurs outils d'IA pour le flux de travail de la science des données - Analytics Vidhya

Introduction

Dans le monde actuel centré sur les données, la mise à profit des technologies avancées d'IA est cruciale pour les entreprises qui recherchent un avantage concurrentiel et une efficacité accrue. Une gamme d'outils puissants permet aux scientifiques des données, aux analystes et aux développeurs de construire, de déployer et de gérer efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Cet article explore certains principaux outils et plateformes d'IA intégrés au flux de travail de la science des données moderne.

Table des matières

• Plates-formes basées sur le cloud
  • Amazon Sagemaker & Boutrque
  • Google Cloud Vertex AI
  • Microsoft Azure Machine Learning Studio
• Bibliothèques / plateformes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur
  • Tensorflow
  • Visage étreint
  • Pytorch
  • Scikit-apprend
  • Polaires
• Outils d'IA pour la visualisation et les rapports des données
  • Tableau
  • Power Bi
• Outils de productivité alimentés par l'IA
  • Chatte
  • Perplexité AI

Plates-formes basées sur le cloud

Amazon Sagemaker & Boutrque

Amazon Sagemaker fournit un service entièrement géré permettant la création, la formation et le déploiement rationalisés de modèles d'apprentissage automatique pour les développeurs et les scientifiques des données. Le sagemaker complémentaire est Amazon Bedrock, un service géré facilitant le développement et la mise à l'échelle des applications d'IA génératives à l'aide de modèles fondamentaux.

Capacités clés:

• Environnement de développement intégré (IDE) pour les flux de travail ML.
• Apprentissage automatique automatisé (Automl) pour la construction et la formation automatisées.
• Store de fonctionnalités centralisés pour une gestion efficace des fonctionnalités.
• Pipelines CI / CD pour l'automatisation du flux de travail ML de bout en bout.
• Outils complets de débogage, de surveillance et de profilage du modèle.
• Service d'étiquetage de données pour la création de données de formation de haute qualité.
• Accès aux modèles fondamentaux (Jurassic-2, GPT, etc.) pour les tâches généatives de l'IA.

Prix: La tarification Sagemaker est basée sur l'utilisation, englobant le calcul, le stockage et les heures d'instance, avec des niveaux variables en fonction de l'utilisation du service (formation, inférence, etc.). La tarification du fondement est déterminée par les modèles fondamentaux spécifiques et les ressources de calcul utilisés.

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Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI propose une plate-forme unifiée pour la construction, le déploiement et la gestion des modèles d'apprentissage automatique. Il rationalise l'ensemble du cycle de vie ML, de l'ingestion de données et de la préparation à la formation, à l'évaluation et au déploiement des modèles.

Capacités clés:

• Apprentissage automatique automatisé pour une formation efficace de modèle de haute qualité.
• Environnement basé sur Jupyter pour le développement et l'expérimentation du modèle.
• Surveillance et recyclage continue du modèle pour des performances optimales.
• Store de fonctions pour gérer et servir les fonctionnalités ML.
• Des outils robustes de création de pipelines ML, de gestion et de surveillance.
• Intégration de données transparente avec l'entrepôt de données de Google.
• Outils d'interprétabilité et de prédiction du modèle.

Prix: Le prix du sommet AI est composé de divers composants (formation de plate-forme AI, prédiction, Automl), avec des coûts variant en fonction des choix d'utilisateurs.

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Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio est un IDE basé sur le cloud conçu pour la construction, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Cette plate-forme propose un environnement collaboratif à faible code pour les scientifiques des données et les développeurs.

Capacités clés:

• Interface visuelle pour la création de modèle simplifiée.
• Algorithme automatisé et sélection d'hyperparamètre.
• Intégration transparente avec Azure Services (Azure Data Lake, Databricks, SQL Database).
• Développement collaboratif à l'aide de cahiers Jupyter.
• Outils intégrés pour la gestion, le déploiement et la surveillance des modèles.
• Prise en charge de Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn, et plus encore.
• L'informatique évolutive tirant parti de l'infrastructure cloud d'Azure.

Prix: Azure Machine Learning Studio utilise un modèle de paiement, facturant les utilisateurs uniquement pour les ressources consommées (machines virtuelles, stockage, heures de calcul), avec divers niveaux de prix et des remises disponibles.

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Bibliothèques / plateformes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur

Tensorflow

Tensorflow, un cadre d'apprentissage automatique open source développé par Google, est largement utilisé pour la construction, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, en particulier les modèles d'apprentissage en profondeur. Il s'adresse à un large éventail d'applications, du déploiement de la recherche au déploiement de la production.

Capacités clés:

• Comprend TensorFlow Core, TensorFlow Lite, TensorFlow Extended (TFX) et Tensorflow.js.
• Prend en charge à la fois l'exécution impatient et le mode graphique.
• Offre des API de haut niveau (KERAS) et des API de niveau inférieur pour la personnalisation.
• Outils pour déployer des modèles sur diverses plates-formes (cloud, mobile, web, IoT).
• Documentation approfondie, tutoriels et communauté dynamique.
• Outils de visualisation de la formation de modèle.

Prix: TensorFlow est gratuit et open-source. Les coûts sont associés aux ressources de calcul (GPU, TPU) utilisées pour la formation et le déploiement, généralement gérées via des services cloud comme GCP.

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Visage étreint

Le visage des câlins est une plate-forme de premier plan axée sur le traitement du langage naturel (NLP) et les modèles de transformateurs. Il fournit la populaire bibliothèque des transformateurs open source, offrant des modèles pré-formés pour diverses tâches NLP et une plate-forme de partage de modèles collaboratifs.

Capacités clés:

• Accès à des modèles pré-formés de pointe pour diverses tâches NLP.
• Plateforme pour découvrir, partager et déploier des modèles.
• Collection d'ensembles de données pour la formation et l'évaluation du modèle.
• API conviviale pour le déploiement du modèle de production.
• Formation de modèle simplifiée et réglage fin.
• Outils de tokenisation efficaces pour le prétraitement du texte.

Prix: Hugging Face propose des plans gratuits et payants, avec des plans payants fournissant des fonctionnalités telles que l'hébergement de modèles privés, l'inférence accélérée et le support premium.

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Pytorch

Pytorch, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Meta AI Research, est largement utilisée dans l'apprentissage en profondeur, en particulier dans les milieux de recherche et de l'industrie, en raison de sa flexibilité et de sa facilité d'utilisation.

Capacités clés:

• Bâtiment de modèle intuitif et flexible.
• Des bibliothèques comme TorchVision et TorchText pour la vision par ordinateur et NLP.
• Intégration transparente avec Numpy et Scipy.
• Accélération du GPU pour un calcul plus rapide.
• Soutien communautaire solide avec abondants tutoriels et ressources.
• Prise en charge ONNX pour l'exportation et l'interopérabilité du modèle.

Prix: Pytorch est gratuit et open-source. Les coûts sont associés aux ressources de calcul (instances GPU / TPU) pour la formation et le déploiement du modèle.

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Scikit-apprend

Scikit-Learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python à source ouverte largement utilisée fournissant une gamme d'algorithmes pour la classification, la régression et le clustering. Il est construit sur Numpy, Scipy et Matplotlib.

Capacités clés:

• Algorithmes polyvalents pour l'exploration de données et l'analyse.
• API conviviale pour diverses tâches d'apprentissage automatique.
• Documentation complète et références API.
• Algorithmes pour la classification, la régression, le regroupement et la réduction de la dimensionnalité.
• Outils pour la validation croisée, la recherche de grille et l'évaluation des performances.
• Intégration transparente avec d'autres bibliothèques Python (Pandas, Matplotlib).

Prix: Scikit-Learn est gratuit et open-source. Les coûts sont associés aux ressources de calcul nécessaires pour exécuter la bibliothèque.

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Polaires

Polar est une bibliothèque de données de données multipliées haute performance pour la rouille et le python, conçu pour un traitement efficace à grande dataset comme une alternative plus rapide aux pandas.

Capacités clés:

• Exécution multithread pour l'optimisation de la vitesse.
• Surcharge de mémoire basse pour gérer de grands ensembles de données.
• Calcul paresseux pour les améliorations des performances.
• API de type pandas pour faciliter l'utilisation.

Prix: Polaires est libre et open-source. Les coûts sont uniquement liés aux ressources de calcul utilisées pour le traitement des données.

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Outils d'IA pour la visualisation et les rapports des données

Tableau

Tableau est un outil de visualisation de données et de renseignement commercial leader permettant aux utilisateurs de visualiser et de comprendre efficacement leurs données. Il facilite la création de tableaux de bord interactifs pour l'analyse des données et la génération d'informations.

Capacités clés:

• Création de tableaux de bord interactifs et visuellement attrayants.
• Connectivité à diverses sources de données (bases de données, feuilles de calcul, services cloud).
• Outils de nettoyage, de mélange et de transformation des données.
• Analyse intégrée (lignes de tendance, prévision, résumés statistiques).
• Partage et collaboration du tableau de bord via Tableau Server / Online.
• Accès du tableau de bord mobile.
• Intégration avec R et Python pour l'analyse avancée.

Prix: Tableau propose divers plans de prix, y compris des options publiques gratuites et des plans d'abonnement à plusieurs niveaux pour les utilisateurs individuels et d'entreprise.

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Power Bi

Microsoft Power BI est un service d'analyse commerciale offrant des visualisations interactives et des capacités d'intelligence commerciale. Il dispose d'une interface conviviale pour le rapport et la création de tableau de bord.

Capacités clés:

• Tableau de bord interactif et création et distribution de rapport.
• Connectivité à diverses sources de données (Cloud Services, Excel, Bases de données SQL).
• Modélisation avancée des données avec Query Power et DAX.
• L'apprentissage automatique intégré et l'IA pour les prévisions et les informations.
• Collaboration en temps réel via des tableaux de bord et des rapports partagés.
• Accès mobile aux rapports Power BI.

Prix: Power BI propose des versions de bureau gratuites et divers plans d'abonnement pour les utilisateurs individuels et d'entreprise.

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Outils de productivité alimentés par l'IA

Chatte

Chatgpt, un modèle de langue AI d'OpenAI, a révolutionné diverses applications, notamment l'IA conversationnelle, la génération de contenu, etc.

Capacités clés:

• Compréhension et génération du texte sur divers sujets.
• Assistance à la création de contenu (articles, résumés).
• Assistance de rédaction et de débogage de code.
• Affinage pour les applications spécialisées.

Prix: propose des niveaux d'abonnement gratuits et payants.

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Perplexité AI

Perplexity AI est un chatbot d'IA conçu pour répondre aux questions et fournir des informations de manière conversationnelle, en tirant parti de la PNL avancée pour la compréhension des requêtes et la génération de réponse.

Capacités clés:

• Réponses précises et pertinentes aux requêtes utilisateur.
• Engagement conversationnel naturel et interactif.
• Intégration dans les sites Web, les applications et les plateformes.
• Utilisation de diverses sources de données pour des réponses complètes.
• Personnalisation pour des besoins commerciaux spécifiques.

Prix: offre généralement des prix personnalisés en fonction des besoins et de l'utilisation des clients.

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Conclusion

Le paysage évolutif de la science des données offre aux praticiens des outils et plateformes de plus en plus puissants et polyvalents. Ces outils alimentés en IA offrent des solutions complètes pour diverses tâches de science des données, englobant la construction de modèles, le déploiement, la visualisation des données et l'amélioration de la productivité. En sélectionnant la combinaison optimale d'outils, les organisations peuvent améliorer considérablement leurs flux de travail en science des données, ce qui a conduit à des informations améliorées, des processus rationalisés et un plus grand succès dans les initiatives axées sur les données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!