データサイエンスワークフローのための12のベストAIツール-AnalyticsVidhya

導入

今日のデータ中心の世界では、競争力と効率の向上を求める企業にとって、高度なAIテクノロジーを活用することが重要です。さまざまな強力なツールにより、データサイエンティスト、アナリスト、開発者が機械学習モデルを効果的に構築、展開、管理することができます。この記事では、最新のデータサイエンスワークフローに不可欠ないくつかの主要なAIツールとプラットフォームについて説明します。

目次

• クラウドベースのプラットフォーム
  • Amazon Sagemaker＆Bedrock
  • Google Cloud Vertex AI
  • Microsoft Azure Machine Learning Studio
• 機械学習とディープラーニングライブラリ/プラットフォーム
  • Tensorflow
  • 顔を抱き締める
  • Pytorch
  • Scikit-Learn
  • ポーラー
• データの視覚化とレポートのためのAIツール
  • タブロー
  • パワーバイ
• AI搭載の生産性ツール
  • chatgpt
  • 困惑AI

クラウドベースのプラットフォーム

Amazon Sagemaker＆Bedrock

Amazon Sagemakerは、開発者とデータサイエンティスト向けの機械学習モデルの作成、トレーニング、および展開を可能にする完全に管理されたサービスを提供します。補完的なサージメーカーは、基礎モデルを使用して生成AIアプリケーションの開発とスケーリングを促進するマネージドサービスであるAmazon Bedrockです。

重要な機能：

• MLワークフロー用の統合開発環境（IDE）。
• 自動モデルの構築とトレーニング用の自動機械学習（Automl）。
• 効率的な機能管理のための集中機能ストア。
• エンドツーエンドMLワークフローオートメーション用のCI/CDパイプライン。
• 包括的なモデルのデバッグ、監視、プロファイリングツール。
• 高品質のトレーニングデータ作成のためのデータラベリングサービス。
• 生成AIタスクの基礎モデル（Jurassic-2、GPTなど）へのアクセス。

価格設定： Sagemakerの価格設定は、サービスの使用（トレーニング、推論など）に応じてさまざまなティアを備えた、計算、ストレージ、インスタンスの時間を網羅する使用法ベースです。岩盤の価格設定は、特定の基礎モデルによって決定され、使用されているリソースを計算します。

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Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AIは、機械学習モデルの構築、展開、管理のための統一されたプラットフォームを提供します。データの摂取や準備から、モデルのトレーニング、評価、展開まで、MLライフサイクル全体を合理化します。

重要な機能：

• 効率的な高品質モデルトレーニングのための自動機械学習。
• モデル開発と実験のためのJupyterベースの環境。
• 最適なパフォーマンスのための継続的なモデルモニタリングと再訓練。
• ML機能を管理および提供するための機能ストア。
• 堅牢なMLパイプラインの作成、管理、および監視ツール。
• Googleのデータウェアハウスとのシームレスなデータ統合。
• モデルの解釈可能性と予測理解ツール。

価格設定： Vertex AI価格は、さまざまなコンポーネント（AIプラットフォームトレーニング、予測、Automl）で構成されており、ユーザーの選択に基づいてコストが異なります。

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Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studioは、機械学習モデルの構築、トレーニング、展開用に設計されたクラウドベースのIDEです。このプラットフォームは、データサイエンティストと開発者に共同の低コード環境を提供します。

重要な機能：

• 単純化されたモデル作成用の視覚インターフェイス。
• 自動アルゴリズムとハイパーパラメーターの選択。
• Azure Services（Azure Data Lake、Databricks、SQL Database）とのシームレスな統合。
• Jupyterノートブックを使用した共同開発。
• モデル管理、展開、監視のための統合ツール。
• Tensorflow、Pytorch、Scikit-Learnなどのサポート。
• Azureのクラウドインフラストラクチャを活用するスケーラブルなコンピューティング。

価格設定： Azure Machine Learning Studioは、消費されたリソース（仮想マシン、ストレージ、コンピューテ時間）に対してのみユーザーを充電し、さまざまな価格設定層と割引を利用できます。

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機械学習とディープラーニングライブラリ/プラットフォーム

Tensorflow

Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークであるTensorflowは、機械学習モデル、特にディープラーニングモデルの構築、トレーニング、展開に広く使用されています。調査から生産展開まで、幅広いアプリケーションに対応しています。

重要な機能：

• Tensorflow Core、Tensorflow Lite、Tensorflow Extended（TFX）、およびTensorflow.jsが含まれます。
• 熱心な実行モードとグラフモードの両方をサポートします。
• カスタマイズのために、高レベルのAPI（Keras）と低レベルのAPIを提供します。
• さまざまなプラットフォーム（クラウド、モバイル、Web、IoT）にモデルを展開するためのツール。
• 広範なドキュメント、チュートリアル、そして活気のあるコミュニティ。
• モデルトレーニング視覚化ツール。

価格設定： Tensorflowは無料でオープンソースです。コストは、通常、GCPなどのクラウドサービスを介して管理されるトレーニングと展開に使用されるコンピューテリソース（GPU、TPU）に関連付けられています。

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顔を抱き締める

ハギングフェイスは、自然言語処理（NLP）およびトランスモデルに焦点を当てた主要なプラットフォームです。人気のあるオープンソーストランスライブラリを提供し、さまざまなNLPタスクと共同モデル共有プラットフォームの事前に訓練されたモデルを提供します。

重要な機能：

• さまざまなNLPタスクの最先端の事前訓練モデルへのアクセス。
• モデルを発見、共有、展開するためのプラットフォーム。
• モデルトレーニングと評価のためのデータセットの収集。
• 生産モデルの展開用のユーザーフレンドリーAPI。
• 簡素化されたモデルトレーニングと微調整。
• テキスト前処理用の効率的なトークン化ツール。

価格設定： Hugging Faceは、無料のプランと有料プランの両方を提供し、プライベートモデルのホスティング、加速推論、プレミアムサポートなどの機能を提供します。

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Pytorch

Meta AI Researchが開発したオープンソースの機械学習ライブラリであるPytorchは、柔軟性と使いやすさのために、特に研究および業界の設定で深い学習に広く使用されています。

重要な機能：

• 直感的で柔軟なモデルビルディング。
• コンピュータービジョンやNLPのTorchVisionやTorchTextなどのライブラリ。
• NumpyおよびScipyとのシームレスな統合。
• より高速な計算のためのGPU加速。
• 豊富なチュートリアルとリソースを備えた強力なコミュニティサポート。
• モデルのエクスポートと相互運用性のONNXサポート。

価格設定： Pytorchは無料でオープンソースです。コストは、モデルトレーニングと展開のための計算リソース（GPU/TPUインスタンス）に関連付けられています。

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Scikit-Learn

Scikit-Learnは、分類、回帰、クラスタリングのためのさまざまなアルゴリズムを提供する広く使用されているオープンソースPython Machine Learning Libraryです。 Numpy、Scipy、Matplotlibの上に構築されています。

重要な機能：

• データマイニングと分析のための汎用性の高いアルゴリズム。
• さまざまな機械学習タスクのユーザーフレンドリーAPI。
• 包括的なドキュメントとAPI参照。
• 分類、回帰、クラスタリング、および次元削減のためのアルゴリズム。
• 相互検証、グリッド検索、パフォーマンス評価のためのツール。
• 他のPythonライブラリ（Pandas、Matplotlib）とのシームレスな統合。

価格設定： Scikit-Learnは無料でオープンソースです。コストは、ライブラリを実行するために必要な計算リソースに関連付けられています。

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ポーラー

Polarsは、Pandasのより速い代替品として効率的な大型ダタセット処理用に設計された、RustおよびPython用の高性能でマルチリードデータフレームライブラリです。

重要な機能：

• 速度最適化のためのマルチスレッド実行。
• 大きなデータセットを処理するための低メモリオーバーヘッド。
• パフォーマンスの改善のための怠zyな計算。
• 使いやすさのパンダのようなAPI。

価格設定： Polarsは無料でオープンソースです。コストは、データ処理に使用される計算リソースにのみ関連しています。

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データの視覚化とレポートのためのAIツール

タブロー

Tableauは、ユーザーがデータを効果的に視覚化および理解できるようにする、主要なデータ視覚化およびビジネスインテリジェンスツールです。データ分析と洞察生成のためのインタラクティブなダッシュボードの作成を容易にします。

重要な機能：

• インタラクティブで視覚的に魅力的なダッシュボードの作成。
• さまざまなデータソース（データベース、スプレッドシート、クラウドサービス）への接続。
• データクリーニング、ブレンド、変換ツール。
• 組み込み分析（トレンドライン、予測、統計的要約）。
• Tableau Server/Onlineを介したダッシュボードの共有とコラボレーション。
• モバイルダッシュボードアクセス。
• 高度な分析のためのRおよびPythonとの統合。

価格： Tableauは、無料のパブリックオプションや、個人およびエンタープライズユーザー向けの階層化されたサブスクリプションプランなど、さまざまな価格設定プランを提供しています。

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パワーバイ

Microsoft Power BIは、インタラクティブな視覚化とビジネスインテリジェンス機能を提供するビジネス分析サービスです。レポートとダッシュボードの作成用のユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えています。

重要な機能：

• インタラクティブなダッシュボードと作成と配布をレポートします。
• 多様なデータソースへの接続（クラウドサービス、Excel、SQLデータベース）。
• 電源クエリとDAXを使用した高度なデータモデリング。
• 予測と洞察のための統合機械学習とAI。
• 共有されたダッシュボードとレポートによるリアルタイムコラボレーション。
• Power BIレポートへのモバイルアクセス。

価格設定： Power BIは、無料のデスクトップバージョンと、個人およびエンタープライズユーザー向けのさまざまなサブスクリプションプランを提供しています。

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AI搭載の生産性ツール

chatgpt

OpenaiのAI言語モデルであるChatGptは、会話型AI、コンテンツ生成など、さまざまなアプリケーションに革命をもたらしました。

重要な機能：

• 多様なトピック全体のテキストの理解と生成。
• コンテンツ作成支援（記事、要約）。
• コードライティングとデバッグ支援。
• 特殊なアプリケーションの微調整。

価格設定：無料および有料のサブスクリプション層の両方を提供します。

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困惑AI

Perplexity AIは、質問に答え、会話的な方法で情報を提供するように設計されたAIチャットボットであり、クエリの理解と応答生成のために高度なNLPを活用します。

重要な機能：

• ユーザークエリに対する正確で関連する回答。
• 自然でインタラクティブな会話のエンゲージメント。
• Webサイト、アプリケーション、およびプラットフォームへの統合。
• 包括的な回答のための多様なデータソースの利用。
• 特定のビジネスニーズのカスタマイズ。

価格設定：通常、クライアントのニーズと使用に基づいてカスタム価格設定を提供します。

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結論

データサイエンスの進化する景観は、実践者にますます強力で多目的なツールとプラットフォームを提供します。これらのAI搭載ツールは、モデルの構築、展開、データの視覚化、生産性の向上を含む、さまざまなデータ科学タスクの包括的なソリューションを提供します。ツールの最適な組み合わせを選択することにより、組織はデータサイエンスワークフローを大幅に強化し、洞察、合理化されたプロセス、およびデータ駆動型のイニシアチブの成功を改善することができます。

以上がデータサイエンスワークフローのための12のベストAIツール-AnalyticsVidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。