これら 7 つの AI ベースのツールはデータ サイエンティストを支援します

翻訳者|Bugatti

改訂者|Sun Shujuan

##この記事では#について説明します##データ サイエンティスト の作業効率の向上を支援できる 7 つの AI ベースの ツール 。これらのツールは、データ クリーニング、特徴選択、モデル チューニングなどを自動的に処理するのに役立ちます タスクは、直接的または間接的に あなたの 作業をより効率的にし、 をより正確にし、 そして はより良い意思決定をするのに役立ちます。 これらの ツールの多くは、ユーザーフレンドリーな UI## を備えています。 ＃、使い方はとても簡単です。同時に、一部の

ツール を使用すると、データ サイエンティストが他のメンバーとプロジェクトを共有して共同作業できるため、チームの生産性の向上に役立ちます。 1. DataRobotDataRobot は、WWeb に基づくプラットフォームであり、機械学習モデルを自動的に構築、デプロイ、保守します。ディープ学習、アンサンブル学習、逐次的

分析

など、多くの機能とテクノロジーをサポートしています。高度なアルゴリズムとテクノロジーを使用して、できる支援モデルを迅速かつ正確に構築できます。まだ## デプロイメントモデルを保守および監視するための機能を提供します。 # データ サイエンティストは、他のユーザーと共有して共同作業することもできます。 #, これにより、チーム が 複雑なプロジェクト で共同作業することが容易になります。

2. H2O.ai

H2O.ai は 種 データ サイエンティスト向けのプロフェッショナル ツールを提供するオープンソース プラットフォーム。 その メイン 関数 は自動機械学習 (

AutoML

##) #)

、 は、機械学習モデルの構築と調整の プロセス # を自動化できます。また、勾配 ブースティングや ランダム フォレスト などの アルゴリズムも含まれています。 one#オープン ソース プラットフォームであるため、データ サイエンティストはカスタマイズすることができます。ソース コードは、 を既存のシステム に統合できるようにカスタマイズする必要があります。

バージョン管理システムを使用して、 コードに追加されたすべての 変更と修正を追跡します。 H2O.ai はクラウドおよびエッジ デバイスでも実行され、code に貢献する大規模でアクティブなユーザーおよび開発者ベースをサポートします。プラットフォーム 者コミュニティ。 3. Big Panda

B

ig Panda は、自動的に

IT 運用を処理するために使用されます イベント管理と異常検出。簡単に言うと、異常検出とは、予想される動作から大きく逸脱したデータセット内のパターン、イベント、または観察を特定することです。これは、異常または異常な # または # を示す可能性がある データ ポイントを識別するために使用されます。 問題があります。 さまざまな AI および ML テクノロジーを使用して、ログ データ

、

を分析し、潜在的な問題を特定します。 インシデントを自動的に解決し、手動介入の必要性を軽減します。 #Big Panda はシステムをリアルタイムで監視できるため、問題を迅速に特定して解決できます。さらに、インシデントの根本原因を特定するのに役立ち、問題

## を容易にし、

# を防ぎます。問題が再び発生しないようにします。 4.HuggingFaceHuggingFace は自然言語処理に使用されます（

NLP##）

#)

は、事前トレーニングされたモデルを提供し、データ サイエンティストが NLP タスクを迅速に実装できるようにします。これは、テキスト分類、固有表現認識、質問応答、言語翻訳など、多くの機能を実行します。また、特定の タスクおよびデータセット 、 用に事前トレーニングされたモデルを微調整する機能も提供し、# を容易にします。 ##パフォーマンスを向上させます。 その事前トレーニング済みモデル は、 複数のベンチマーク指標#において最先端の水準に達しています。 ## のパフォーマンス。 は 大量のデータ # を使用して トレーニングされているためです。

これにより、データ サイエンティストは

モデルを最初からトレーニングすることなく、モデルを迅速に構築できるため、時間を節約できます。 とリソース。

このプラットフォームを使用すると、データ サイエンティスト は、特定の タスクやデータセットに合わせて事前トレーニングされたモデルを微調整することもできます。 改善 モデルのパフォーマンスを向上させます。これは、シンプルな API を使用して実行できます。evenNLP experiencelimited## これは、人々にとっても簡単に使用できます。 5. CatBoostCatBoost ライブラリは、勾配

boost

タスクに使用され、

category データを処理するために特別に設計されています。 多くのデータセット 、 で最先端のパフォーマンスを実現し、 並列 GPU コンピューティングによりモデル トレーニング プロセスの高速化を可能にします。 CatBoost

最も安定しており、データ内で過学習します 最も互換性がありますノイズ

、thisを使用すると、モデルの一般化能力を向上させることができます。予測を行う前に、"Ordered Boosting" to というアルゴリズムを使用します。 反復方法欠損値を埋めます。 CatBoost は機能の重要性を提供します。これは、データ サイエンティストが 各機能のモデル予測への貢献を理解するのに役立ちます。

#6. Optuna#Optuna もオープン ソース ライブラリであり、主にハイパーパラメータ adjustment# に使用されます。 # #そして最適化。これは、データ サイエンティストが機械学習モデルに最適なパラメーターを見つけるのに役立ちます。これは、「

Bayesian Optimization

」と呼ばれる

テクノロジーを使用しており、 最適なハイパーパラメータを自動的に検索できます。特定の モデル。 もう 1 つの主な特徴は、さまざまなさまざまな機能と簡単に対話できることです。機械学習フレームワークとライブラリの統合、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn など。また、 複数のターゲットを同時に最適化し、

パフォーマンス

および

他のメトリクスを提供することもできます。良いトレードオフです。 7. AssemblyAIIt は、開発者が統合できるように設計された、事前トレーニングされたモデルを提供するプラットフォームです。これらのモデルは既存のアプリケーションやサービスに簡単に統合できます。

さまざまな API、speech to textAPI## なども提供します。 # または自然言語処理API。 Speech to Text API は、オーディオ ファイルまたはビデオ ファイルからテキストを高精度で取得するために使用されます。さらに、自然言語 API は、感情分析、画像エンティティ認識、テキスト要約などの タスクにも役立ちます。 結論機械学習モデルのトレーニングにはデータ収集が含まれます##&

準備、探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデルの選択

と

トレーニング、モデルの評価

、およびモデルのデプロイメント。すべてのタスクを実行するには、#必要なさまざまなツールやコマンドを理解する必要があります。これら 7 つの ツールは、モデルのトレーニングとデプロイに最小限の 労力を費やすのに役立ちます。 原題: ##データサイエンス・ビッグデータを専門とする大学・短大ランキングテクノロジー Aryan Garg 著 #

以上がこれら 7 つの AI ベースのツールはデータ サイエンティストを支援しますの詳細内容です。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。