Ces sept outils basés sur l'IA responsabilisent les data scientists

Traducteur | Bugatti

Reviewer | Sun Shujuan

Cet article abordera sept technologies basées sur l'IA qui peuvent aider les data scientists à améliorer leur efficacité de travail outil. Ces outils peuvent aider à gérer automatiquement le nettoyage des données , la la sélection des fonctionnalités, le réglage du modèle l'optimisation et d'autres tâches, directement ou indirectement rendant votre travail plus efficace et plus efficient Précis, et aident à prendre de meilleures décisions.

Beaucoup de ces

outils ont une UI conviviale et sont très faciles à utiliser. Parallèlement, certains outils permettent aux data scientists de partager et de collaborer sur des projets avec d'autres membres, ce qui contribue à augmenter la productivité de l'équipe. 1. DataRobot

DataRobot est une plate-forme basée sur

Web qui peut aider à créer, déployer et maintenir automatiquement des modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge de nombreuses fonctionnalités et technologies, telles que l'apprentissage profond , l'apprentissage d'ensemble et l'analyse séquentielle . Il utilise des algorithmes et des technologies avancés qui peuvent vous aider à créer des modèles rapidement et avec précision, également fournir des fonctions de maintenance et de surveillance des modèles déployés.

Il permet également aux data scientists de partager et de collaborer sur des

projets

avec d'autres, facilitant ainsi la collaboration des équipes sur projets complexes . 2. H2O.ai

H2O.ai

est une plateforme open source qui fournit des outils professionnels aux data scientists.

Sa principale fonctionnalité est l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) , qui peut automatiser le processus de création et de réglage de modèles d'apprentissage automatique . Il comprend également algorithmes comme le gradient boosting et random forest. Comme il s'agit d'une sorte de

plateforme open source, les data scientists peuvent personnaliser le code source selon leurs besoins afin de l'intégrer

dans systèmes existants .

Il utilise un système de contrôle de version pour suivre tous les changements et modifications ajoutés au code . H2O.ai fonctionne également sur les appareils cloud et Edge, prenant en charge une communauté vaste et active d'utilisateurs et de développeurs qui contribuent au code de la plateforme.

3. Big Panda

Big Panda est utilisé pour gérer automatiquement la gestion des incidents et la détection des anomalies dans les opérations informatiques. En termes simples, la détection d'anomalies consiste à identifier des modèles, des événements ou des observations dans un ensemble de données qui s'écartent considérablement du comportement attendu. Il est utilisé pour identifier les points de données qui peuvent indiquer que a un problème inhabituel ou inhabituel . Il utilise diverses technologies d'IA et de ML pour analyser les données des journaux ,

et identifier les problèmes potentiels. Il peut résoudre automatiquement

incidents et réduire le besoin d'intervention manuelle. Big Panda peut surveiller le système en temps réel, ce qui permet d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes. De plus, cela peut aider à déterminer la cause première d'un incident, ce qui facilite

la résolution du problème

et évite

que le problème ne se reproduise . 4. HuggingFace HuggingFace est utilisé pour le traitement du langage naturel

(

NLP

) et fournit des modèles pré-entraînés, permettant aux scientifiques de données de mettre en œuvre rapidement des tâches de PNL. Il remplit de nombreuses fonctions, telles que la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, la réponse aux questions et la traduction linguistique. Il fournit également la fonction permettant d'affiner les modèles pré-entraînés pour des tâches et ensembles de données spécifiques, facilitant ainsi l'amélioration des performances . Ses modèles pré-entraînés atteignent des performances de pointe sur plusieurs benchmarks

car ils

sont formés avec de grandes quantités de données. Cela permet aux data scientists de créer rapidement des modèles sans formation à partir de zéro, économisant ainsi leur temps et leurs ressources .

La plateforme permet également aux data scientists d'affiner des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques , ce qui peut améliorer les performances du modèle. Cela peut être fait à l'aide d'une API simple qui est facile à utiliser même pour les personnes ayant une expérience limitée en NLP. 5. La bibliothèque CatBoost

CatBoost est utilisée pour les tâches de

boosting

de dégradé et est spécialement conçue pour le traitement des données de catégorie. Il atteint des performances de pointe sur de nombreux ensembles de données , et prend en charge le processus de formation de modèles accéléré grâce au calcul GPU parallèle.

CatBoost

est le plus stable,

est le plus compatible avec le surapprentissage et le bruit dans les données, cela peut améliorer la capacité de généralisation du modèle. Il utilise un algorithme appelé "Ordered Boosting " pour remplir les valeurs manquantes de manière itérative avant de faire une prédiction. CatBoost fournit l'importance des fonctionnalités, ce qui peut aider les data scientists

à comprendre

comment chaque fonctionnalité contribue aux prédictions du modèle. 6. Optuna

Optuna est également une bibliothèque open source, principalement utilisée pour l'ajustement

et l'optimisation des hyperparamètres. Cela aide les data scientists à trouver les meilleurs paramètres pour leurs modèles d'apprentissage automatique. Il utilise une

technique appelée "Optimisation bayésienne" pour rechercher automatiquement les hyperparamètres optimaux d'un modèle particulier. Une autre caractéristique majeure est qu'il est facile à intégrer à divers frameworks et bibliothèques d'apprentissage automatique, tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Il peut également

optimiser

plusieurs cibles simultanément,

offrant un bon compromis entre performances et autres mesures. 7. AssemblyAI C'est une plate-forme qui fournit des modèles pré-entraînés, conçue pour permettre aux développeurs d'intégrer ces modèles facilement dans des applications ou des services existants.

Il fournit également diverses API, telles que parole en texteAPIou traitement du langage naturelAPI. L'API de synthèse vocale est utilisée pour obtenir du texte à partir de fichiers audio ou vidéo avec une grande précision. De plus, l'API en langage naturel peut vous aider dans des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités d'image et la synthèse de texte. Conclusion

Controuver un modèle d'apprentissage automatique comprend la collecte de données

et Préparation, analyse exploratoire des données, ingénierie des fonctionnalités, sélection du modèle et Formation, évaluation du modèle et déploiement du modèle . Pour effectuer toutes les tâches, vous justebesoin de connaître les différents outils et commandes impliqués. Ces sept outils peuvent vous aider à dépenser un minimum d'énergie pour former et déployer des modèles.

Titre original :

Classement des collèges de science des données et de technologie Big Data, Auteur : Aryan Garg

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