Tujuh alat berasaskan AI ini memperkasakan saintis data

Penterjemah |. >Tujuh alat

berasaskan AI yang boleh membantu saintis data meningkatkan kecekapan kerja mereka

. Alat ini boleh membantu secara automatik mengendalikan pembersihan data, pemilihan ciri, penalaan modelpengoptimuman dan seumpamanya tugasan, secara langsung atau tidak langsung menjadikan anda berfungsi lebih cekap, lebih tepat, Dan membantu membuat keputusan yang lebih baik. Banyak alat ini mempunyai mesra pengguna UI, ia sangat mudah digunakan. Pada masa yang sama, beberapa

alat membenarkan saintis data berkongsi dan bekerjasama dalam projek dengan ahli lain, yang boleh membantu meningkatkan produktiviti pasukan. 1 DataRobotDataRobot ialah platform berdasarkan Web yang boleh membantu Membina, menggunakan dan menyelenggara model pembelajaran mesin secara automatik. Ia menyokong banyak ciri dan teknik, seperti pembelajaran mendalam, pembelajaran ensemble dan analisis berjujukan. Ia menggunakan algoritma dan teknologi lanjutan yang boleh

membantu

anda membina model dengan cepat dan tepat, juga Menyediakan fungsi untuk menyelenggara dan memantau model penggunaan. Ia juga membenarkan saintis data berkongsi dan bekerjasama dengan orang lain pada projek, dengan itu memudahkan pasukan untuk bekerjasama dalam projek kompleks

.

2. H2O.aiH2O.ai ialah spesies Platform sumber terbuka yang menyediakan alatan profesional untuk saintis data. Fungsi utamanya ialah pembelajaran mesin automatik

(

AutoML) , boleh mengautomasikan proses membina dan menala model pembelajaran mesin . Ia juga termasuk algoritma seperti peningkatan kecerunan dan hutan rawak. Memandangkan ia adalah platform sumber terbuka, saintis data boleh menyesuaikan Kod sumber perlu disesuaikan untuk menyepadukannya ke dalam sistem sedia ada .

Ia menggunakan sistem kawalan versi untuk menjejak semua perubahan dan pengubahsuaian yang ditambahkan pada kod . H2O.ai juga berjalan pada peranti awan dan tepi, menyokong kumpulan pengguna dan pembangun yang besar dan aktif yang menyumbang kod kepada platform atau komuniti.

3 Panda Besar

Big Panda digunakan untuk mengendalikan operasi IT secara automatik. Pengurusan acara dan pengesanan anomali. Ringkasnya, pengesanan anomali ialah pengenalpastian corak, peristiwa atau pemerhatian dalam set data yang menyimpang dengan ketara daripada gelagat yang dijangkakan apabila . Ia digunakan untuk mengenal pasti titik data yang mungkin menunjukkan luar biasa atau luar biasa isu yang mungkin menunjukkan mempunyai masalah .

Ia menggunakan pelbagai teknologi AI dan ML untuk menganalisis data log

, dan mengenal pasti isu yang berpotensi. Ia secara automatik boleh menyelesaikan insiden dan mengurangkan keperluan untuk campur tangan manual.

Panda Besar boleh memantau sistem dalam masa nyata, yang membantu mengenal pasti dan menyelesaikan masalah dengan cepat. Selain itu, ia boleh membantu menentukan punca kejadian, menjadikan penyelesaian masalah

lebih mudah dan mengelakkan masalah daripada berulang . 4. HuggingFace

HuggingFace digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi

(NLP ) , dan menyediakan model pra-latihan, membolehkan saintis data melaksanakan tugas NLP dengan pantas. Ia melaksanakan banyak fungsi, seperti pengkelasan teks, pengecaman entiti bernama, menjawab soalan dan terjemahan bahasa. Ia juga menyediakan keupayaan untuk memperhalusi model pra-latihan untuk tugasan dan set data khusus , sekali gus memudahkan 🎜> Tingkatkantingkatkan prestasi. Model latihan pranya telah mencapai tahap terkini pada

berbilang penunjuk tanda aras prestasi kerana mereka dilatih dengan sejumlah besar data . Ini membolehkan saintis data membina model dengan pantas tanpa perlu melatihnya dari awal , justeru menjimatkan masa mereka dan sumber .

Platform ini juga membenarkan saintis data memperhalusi model pra-latihan untuk khusus tugasan dan set data, yang Ia boleh meningkatkan prestasi model. Ini boleh dilakukan menggunakan API mudah dengan walaupun NLPdengan pengalamanterhad Ia juga mudah untuk digunakan oleh orang ramai.

5 CatBoost

Pustaka CatBoost digunakan untuk kecerunan meningkatkan tugasan dan adalah. direka khusus untuk Direka bentuk untuk mengendalikan data kategori . Ia mencapai prestasi terkini pada banyak set data dan menyokong proses latihan model dipercepatkan kerana pengkomputeran GPU selari.

CatBoost

adalah yang paling stabil, tahan terhadap overfitting dalam data Paling serasi dengan hingar , yang boleh meningkatkan keupayaan generalisasi model. Ia menggunakan algoritma yang dipanggil "memerintahkan rangsangan" kepada sebelum membuat ramalan Lelaran cara mengisi nilai yang tiada.

CatBoost memberikan kepentingan ciri, yang boleh membantu saintis data

memahami sumbangan setiap ciri kepada ramalan model . 6 Optuna

Optuna juga merupakan perpustakaan sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk pelarasan hiperparameter

dan pengoptimuman. Ini membantu saintis data mencari parameter terbaik untuk model pembelajaran mesin mereka. Ia menggunakan teknik yang dipanggil "Pengoptimuman Bayesian " untuk mencari secara automatik hiperparameter Optimal khusus untuk tertentu model.

Satu lagi ciri utamanya

ialah ia mudah berhubung dengan pelbagai Pelbagai rangka kerja pembelajaran mesin dan integrasi perpustakaan, seperti TensorFlow, PyTorch dan scikit-learn. Ia juga boleh mengoptimumkan berbilang sasaran pada masa yang sama, dalam prestasi dan metrik lain menyediakan pertukaran yang baik. 7 AssemblyAI

Ia

ialah platform yang menyediakan model pra-latihan, bertujuan untuk membolehkan pembangun menyepadukan Model ini

mudah disepadukan ke dalam aplikasi atau perkhidmatan sedia ada.

Ia juga menyediakan pelbagai API, seperti ucapan ke teksAPI atau Pemprosesan Bahasa SemulajadiAPI. API Ucapan ke teks digunakan untuk mendapatkan teks daripada fail audio atau video dengan ketepatan yang tinggi. Selain itu, API bahasa semula jadi boleh membantu dengan tugas seperti analisis sentimen, pengecaman entiti imej dan ringkasan teks. KesimpulanMelatih model pembelajaran mesin termasuk pengumpulan data

dan

Penyediaan, analisis data penerokaan, kejuruteraan ciri, pemilihan model

dan

latihan, penilaian model dan penggunaan model. Untuk melaksanakan semua tugasan, anda hanya perlu mengetahui pelbagai alatan dan arahan yang terlibat. Tujuh alat ini boleh membantu anda membelanjakan minimum tenaga untuk latihan dan Gunakan model. Tajuk asal: Kedudukan universiti sains data dan teknologi data besar

oleh Aryan Garg

Atas ialah kandungan terperinci Tujuh alat berasaskan AI ini memperkasakan saintis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!