12 데이터 과학 워크 플로우를위한 최고의 AI 도구 - 분석 Vidhya

소개

오늘날의 데이터 중심 세계에서 고급 AI 기술을 활용하는 것은 경쟁 우위와 효율성을 높이는 비즈니스에 중요합니다. 다양한 강력한 도구를 통해 데이터 과학자, 분석가 및 개발자가 기계 학습 모델을 효과적으로 구축, 배포 및 관리 할 수 ​​있습니다. 이 기사는 현대 데이터 과학 워크 플로에 필수적인 일부 주요 AI 도구 및 플랫폼을 탐구합니다.

목차

• 클라우드 기반 플랫폼
  • Amazon Sagemaker & Bedrock
  • Google Cloud Vertex AI
  • Microsoft Azure 머신 러닝 스튜디오
• 머신 러닝 및 딥 러닝 라이브러리/플랫폼
  • 텐서 플로
  • 포옹 얼굴
  • Pytorch
  • Scikit-Learn
  • 폴라
• 데이터 시각화 및보고를위한 AI 도구
  • tableau
  • 파워 BI
• AI 기반 생산성 도구
  • chatgpt
  • 당황한 ai

클라우드 기반 플랫폼

Amazon Sagemaker & Bedrock

Amazon Sagemaker는 개발자 및 데이터 과학자를위한 간소화 된 생성, 교육 및 기계 학습 모델의 간소화 된 생성, 교육 및 배포를 가능하게하는 완전 관리 서비스를 제공합니다. Sagemaker를 보완하는 것은 기초 모델을 사용하여 생성 AI 애플리케이션의 개발 및 스케일링을 촉진하는 관리 서비스 인 Amazon Bedrock입니다.

주요 기능 :

• ML 워크 플로의 통합 개발 환경 (IDE).
• 자동화 된 모델 구축 및 교육을위한 자동 기계 학습 (자동 기계 학습).
• 효율적인 기능 관리를위한 중앙 집중식 기능 저장.
• 엔드 투 엔드 ML 워크 플로 자동화를위한 CI/CD 파이프 라인.
• 포괄적 인 모델 디버깅, 모니터링 및 프로파일 링 도구.
• 고품질 교육 데이터 생성을위한 데이터 라벨링 서비스.
• 생성 AI 작업을위한 기초 모델 (Jurassic-2, GPT 등)에 대한 액세스.

가격 : Sagemaker 가격은 사용 기반이며 컴퓨팅, 스토리지 및 인스턴스 시간을 포함하며 서비스 사용 (교육, 추론 등)에 따라 다양한 계층이 있습니다. 기반암 가격은 특정 기초 모델과 활용 된 자원을 계산하여 결정됩니다.

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Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI는 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 관리하기위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 데이터 수집 및 준비에서 모델 교육, 평가 및 배포에 이르기까지 전체 ML 라이프 사이클을 간소화합니다.

주요 기능 :

• 효율적인 고품질 모델 교육을위한 자동 기계 학습.
• 모델 개발 및 실험을위한 Jupyter 기반 환경.
• 최적의 성능을위한 지속적인 모델 모니터링 및 재교육.
• ML 기능을 관리하고 서비스하기위한 기능 저장소.
• 강력한 ML 파이프 라인 생성, 관리 및 모니터링 도구.
• Google의 데이터웨어 하우스와 완벽한 데이터 통합.
• 모델 해석 성 및 예측 이해 도구.

가격 : Vertex AI 가격은 다양한 구성 요소 (AI 플랫폼 교육, 예측, Automl)로 구성되며 사용자 선택에 따라 비용이 다릅니다.

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Microsoft Azure 머신 러닝 스튜디오

Microsoft Azure Machine Learning Studio는 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하도록 설계된 클라우드 기반 IDE입니다. 이 플랫폼은 데이터 과학자 및 개발자에게 협업적인 저 코드 환경을 제공합니다.

주요 기능 :

• 단순화 된 모델 생성을위한 시각적 인터페이스.
• 자동화 된 알고리즘 및 하이퍼 파라미터 선택.
• Azure Services와의 원활한 통합 (Azure Data Lake, Databricks, SQL 데이터베이스).
• Jupyter 노트북을 사용한 협업 개발.
• 모델 관리, 배포 및 모니터링을위한 통합 도구.
• Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn 등을 지원합니다.
• Azure의 클라우드 인프라를 활용하는 확장 가능한 컴퓨팅.

가격 : Azure Machine Learning Studio는 Pay-as-You-Go 모델을 사용하여 소비 자원 (가상 머신, 스토리지, 컴퓨팅 시간)에 대해서만 사용자에게 요금을 부과하며 다양한 가격 계층 및 할인을 사용할 수 있습니다.

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머신 러닝 및 딥 러닝 라이브러리/플랫폼

텐서 플로

Google에서 개발 한 오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크 인 Tensorflow는 기계 학습 모델, 특히 딥 러닝 모델을 구축, 교육 및 배포하는 데 널리 사용됩니다. 연구에서 생산 배포에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램을 제공합니다.

주요 기능 :

• Tensorflow 코어, Tensorflow Lite, Tensorflow Extended (TFX) 및 Tensorflow.js를 포함합니다.
• 열망하는 실행 및 그래프 모드를 모두 지원합니다.
• 고위급 API (KERA)와 사용자 정의를위한 하위 레벨 API를 제공합니다.
• 다양한 플랫폼 (클라우드, 모바일, 웹, IoT)에서 모델을 배포하기위한 도구.
• 광범위한 문서, 튜토리얼 및 활기찬 커뮤니티.
• 모델 교육 시각화 도구.

가격 : 텐서 플로우는 무료이며 오픈 소스입니다. 비용은 일반적으로 GCP와 같은 클라우드 서비스를 통해 관리되는 교육 및 배포에 사용되는 컴퓨팅 리소스 (GPU, TPU)와 관련이 있습니다.

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포옹 얼굴

Hugging Face는 NLP (Natural Language Processing) 및 Transformer 모델에 중점을 둔 주요 플랫폼입니다. 인기있는 오픈 소스 트랜스포머 라이브러리를 제공하여 다양한 NLP 작업 및 협업 모델 공유 플랫폼에 대한 미리 훈련 된 모델을 제공합니다.

주요 기능 :

• 다양한 NLP 작업을위한 최첨단 미리 훈련 된 모델에 대한 액세스.
• 모델을 발견, 공유 및 배포하기위한 플랫폼.
• 모델 교육 및 평가를위한 데이터 세트 수집.
• 생산 모델 배포를위한 사용자 친화적 인 API.
• 단순화 된 모델 교육 및 미세 조정.
• 텍스트 전처리를위한 효율적인 토큰 화 도구.

가격 : Hugging Face는 무료 및 유료 계획을 모두 제공하며 개인 모델 호스팅, 가속화 된 추론 및 프리미엄 지원과 같은 기능을 제공하는 유료 계획을 제공합니다.

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Pytorch

Meta AI Research에서 개발 한 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리 인 Pytorch는 유연성과 사용 편의성으로 인해 딥 러닝, 특히 연구 및 산업 환경에서 널리 사용됩니다.

주요 기능 :

• 직관적이고 유연한 모델 빌딩.
• Computer Vision 및 NLP 용 Torchvision 및 Torchtext와 같은 라이브러리.
• Numpy 및 Scipy와의 원활한 통합.
• 더 빠른 계산을위한 GPU 가속도.
• 풍부한 튜토리얼 및 리소스를 통한 강력한 커뮤니티 지원.
• 모델 내보내기 및 상호 운용성에 대한 ONX 지원.

가격 : Pytorch는 무료이며 오픈 소스입니다. 비용은 모델 교육 및 배포를위한 컴퓨팅 리소스 (GPU/TPU 인스턴스)와 관련이 있습니다.

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Scikit-Learn

Scikit-Learn은 분류, 회귀 및 클러스터링을위한 다양한 알고리즘을 제공하는 널리 사용되는 오픈 소스 파이썬 머신 러닝 라이브러리입니다. Numpy, Scipy 및 Matplotlib에 기반을두고 있습니다.

주요 기능 :

• 데이터 마이닝 및 분석을위한 다목적 알고리즘.
• 다양한 기계 학습 작업에 대한 사용자 친화적 인 API.
• 포괄적 인 문서 및 API 참조.
• 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 감소를위한 알고리즘.
• 교차 검증, 그리드 검색 및 성능 평가 도구.
• 다른 Python 라이브러리와의 원활한 통합 (Pandas, Matplotlib).

가격 : Scikit-Learn은 무료이며 오픈 소스입니다. 비용은 라이브러리를 운영하는 데 필요한 계산 자원과 관련이 있습니다.

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폴라

Polars는 Rust and Python 용 고성능 다중 스레드 데이터 프레임 라이브러리로 팬더의 빠른 대안으로 효율적인 대형 다타 세트 처리를 위해 설계되었습니다.

주요 기능 :

• 속도 최적화를위한 다중 스레드 실행.
• 대형 데이터 세트를 처리하기위한 메모리 오버 헤드.
• 성능 향상에 대한 게으른 계산.
• 사용 편의성을위한 판다와 같은 API.

가격 : 폴라는 무료이며 오픈 소스입니다. 비용은 전적으로 데이터 처리에 사용되는 계산 리소스와 관련이 있습니다.

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데이터 시각화 및보고를위한 AI 도구

tableau

Tableau는 주요 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구로 사용자가 데이터를 효과적으로 시각화하고 이해할 수 있도록합니다. 데이터 분석 및 통찰력 생성을위한 대화식 대시 보드 생성을 용이하게합니다.

주요 기능 :

• 대화식 및 시각적으로 매력적인 대시 보드 생성.
• 다양한 데이터 소스 (데이터베이스, 스프레드 시트, 클라우드 서비스)에 대한 연결.
• 데이터 정리, 혼합 및 변환 도구.
• 내장 분석 (추세선, 예측, 통계 요약).
• Tableau Server/Online을 통한 대시 보드 공유 및 협업.
• 모바일 대시 보드 액세스.
• 고급 분석을위한 R 및 Python과의 통합.

가격 : Tableau는 무료 공개 옵션 및 개별 및 기업 사용자를위한 계층 구독 계획을 포함한 다양한 가격 계획을 제공합니다.

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파워 BI

Microsoft Power BI는 대화식 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 기능을 제공하는 비즈니스 분석 서비스입니다. 보고서 및 대시 보드 생성을위한 사용자 친화적 인 인터페이스를 특징으로합니다.

주요 기능 :

• 대화식 대시 보드 및 보고서 작성 및 배포.
• 다양한 데이터 소스 (클라우드 서비스, Excel, SQL 데이터베이스)에 대한 연결.
• 전원 쿼리 및 DAX를 통한 고급 데이터 모델링.
• 예측 및 통찰력을위한 통합 머신 러닝 및 AI.
• 공유 대시 보드 및 보고서를 통한 실시간 협업.
• 전력 BI 보고서에 대한 모바일 액세스.

가격 : Power BI는 개인 및 기업 사용자를위한 무료 데스크톱 버전 및 다양한 가입 계획을 제공합니다.

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AI 기반 생산성 도구

chatgpt

OpenAI의 AI 언어 모델 인 ChatGpt는 대화 AI, 콘텐츠 생성 등을 포함한 다양한 응용 프로그램에 혁명을 일으켰습니다.

주요 기능 :

• 다양한 주제에 걸친 텍스트 이해와 세대.
• 콘텐츠 제작 지원 (기사, 요약).
• 코드 작성 및 디버깅 지원.
• 전문 애플리케이션을위한 미세 조정.

가격 : 무료 및 유료 가입 계층을 제공합니다.

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당황한 ai

Perplexity AI는 질문에 답변하고 대화 방식으로 정보를 제공하도록 설계된 AI 챗봇입니다.

주요 기능 :

• 사용자 쿼리에 대한 정확하고 관련성있는 답변.
• 자연적이고 대화식 대화 참여 참여.
• 웹 사이트, 응용 프로그램 및 플랫폼으로의 통합.
• 포괄적 인 답변을 위해 다양한 데이터 소스의 활용.
• 특정 비즈니스 요구에 대한 사용자 정의.

가격 : 일반적으로 고객 요구와 사용에 따라 사용자 정의 가격을 제공합니다.

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결론

데이터 과학의 진화하는 환경은 실무자들에게 점점 더 강력하고 다양한 도구와 플랫폼을 제공합니다. 이 AI 기반 도구는 모델 구축, 배포, 데이터 시각화 및 생산성 향상을 포함하는 다양한 데이터 과학 작업을위한 포괄적 인 솔루션을 제공합니다. 최적의 도구 조합을 선택함으로써 조직은 데이터 과학 워크 플로우를 크게 향상시켜 통찰력을 향상시키고, 간소화 된 프로세스 및 데이터 중심 이니셔티브에서 더 큰 성공을 거둘 수 있습니다.

위 내용은 12 데이터 과학 워크 플로우를위한 최고의 AI 도구 - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!