12個最佳數據科學工作流程的AI工具-Analytics Vidhya

介紹

在當今以數據為中心的世界中，利用先進的AI技術對於尋求競爭優勢和提高效率的企業至關重要。一系列強大的工具使數據科學家，分析師和開發人員有效地建立，部署和管理機器學習模型。本文探討了一些領先的AI工具和平台，這是現代數據科學工作流程不可或缺的一部分。

目錄

• 基於雲的平台
  • 亞馬遜薩吉馬人和基石
  • Google Cloud Vertex AI
  • Microsoft Azure機器學習工作室
• 機器學習和深度學習庫/平台
  • 張量
  • 擁抱臉
  • Pytorch
  • Scikit-Learn
  • 方面
• AI可視化和報告的AI工具
  • Tableau
  • Power BI
• AI驅動的生產力工具
  • chatgpt
  • 困惑AI

基於雲的平台

亞馬遜薩吉馬人和基石

Amazon Sagemaker提供了一項完全管理的服務，可為開發人員和數據科學家提供精簡的創建，培訓和部署機器學習模型。薩吉人的補充是亞馬遜基岩，這是一項託管服務，可利用基礎模型的生成AI應用程序的開發和擴展。

關鍵功能：

• ML工作流程的綜合開發環境（IDE）。
• 自動化機器學習（AUTOML），用於自動化模型構建和培訓。
• 集中式功能商店，用於有效的功能管理。
• CI/CD管道用於端到端ML工作流程自動化。
• 全面的模型調試，監視和分析工具。
• 用於高質量培訓數據創建的數據標籤服務。
• 訪問生成AI任務的基礎模型（Jurassic-2，GPT等）。

定價： SageMaker定價是基於用法的，包括計算，存儲和實例時間，根據服務使用（培訓，推理等）的不同層次。基岩定價由特定的基礎模型和計算資源確定。

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Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI提供了一個統一的平台，用於構建，部署和管理機器學習模型。它簡化了整個ML生命週期，從數據攝入和準備工作到建模培訓，評估和部署。

關鍵功能：

• 自動化機器學習，用於高效高質量模型培訓。
• 基於Jupyter的模型開發和實驗環境。
• 連續模型監視和重新培訓，以獲得最佳性能。
• 功能存儲用於管理和服務ML功能。
• 強大的ML管道創建，管理和監視工具。
• 與Google的數據倉庫無縫數據集成。
• 建模可解釋性和預測理解工具。

定價：頂點AI定價由各種組件（AI平台培訓，預測，汽車）組成，其成本根據用戶選擇而變化。

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Microsoft Azure機器學習工作室

Microsoft Azure Machine Learning Studio是一種基於雲的IDE，旨在構建，培訓和部署機器學習模型。該平台為數據科學家和開發人員提供了一個協作，低編碼的環境。

關鍵功能：

• 簡化模型創建的可視接口。
• 自動化算法和超參數選擇。
• 與Azure Services（Azure Data Lake，Databricks，SQL數據庫）無縫集成。
• 使用Jupyter筆記本電腦的協作開發。
• 用於模型管理，部署和監視的集成工具。
• 支持TensorFlow，Pytorch，Scikit-Learn等。
• 可擴展的計算利用Azure的雲基礎架構。

定價： A​​zure Machine Learning Studio採用付費模型，僅向用戶收取消費資源（虛擬機，存儲，計算時間）的費用，並提供各種定價層和折扣。

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機器學習和深度學習庫/平台

張量

TensorFlow是由Google開發的開源機器學習框架，廣泛用於構建，培訓和部署機器學習模型，尤其是深度學習模型。從研究到生產部署，它都可以滿足廣泛的應用。

關鍵功能：

• 包括TensorFlow Core，TensorFlow Lite，TensorFlow Extended（TFX）和TensorFlow.js。
• 支持急切的執行和圖形模式。
• 提供高級API（KERAS）和低級API進行自定義。
• 用於在各種平台（雲，移動，Web，IoT）中部署模型的工具。
• 廣泛的文檔，教程和充滿活力的社區。
• 模型培訓可視化工具。

價格：張量流是免費的和開源的。成本與用於培訓和部署的計算資源（GPU，TPU）相關，通常通過GCP等雲服務進行管理。

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擁抱臉

擁抱面是一個專注於自然語言處理（NLP）和變壓器模型的領先平台。它提供了流行的開源變壓器庫，為各種NLP任務和協作模型共享平台提供了預訓練的模型。

關鍵功能：

• 訪問各種NLP任務的最先進的預訓練模型。
• 發現，共享和部署模型的平台。
• 收集用於模型培訓和評估的數據集。
• 用於生產模型部署的用戶友好的API。
• 簡化的模型培訓和微調。
• 用於文本預處理的高效令牌化工具。

定價：擁抱面提供免費計劃和付費計劃，帶薪計劃提供了諸如私人模型，加速推理和高級支持之類的功能。

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Pytorch

Pytorch是由Meta AI研究開發的開源機器學習庫，由於其靈活性和易用性，在深度學習中廣泛使用。

關鍵功能：

• 直觀且靈活的模型構建。
• 用於計算機視覺和NLP的Torchvision和TorchText等庫。
• 與Numpy和Scipy的無縫集成。
• GPU加速度用於更快的計算。
• 有豐富的教程和資源的強大社區支持。
• ONNX支持模型導出和互操作性。

價格： Pytorch是免費的和開源的。成本與用於模型培訓和部署的計算資源（GPU/TPU實例）有關。

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Scikit-Learn

Scikit-Learn是一種廣泛使用的開源Python機器學習庫，提供了一系列用於分類，回歸和聚類的算法。它建立在numpy，scipy和matplotlib上。

關鍵功能：

• 用於數據挖掘和分析的多功能算法。
• 用於各種機器學習任務的用戶友好的API。
• 全面的文檔和API參考。
• 用於分類，回歸，聚類和降低維度的算法。
• 交叉驗證，網格搜索和性能評估的工具。
• 與其他Python庫（Pandas，Matplotlib）的無縫集成。

價格： Scikit-Learn是免費的和開源的。成本與運行庫所需的計算資源有關。

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方面

Polars是Rust和Python的高性能，多線程數據框庫，旨在有效的大數據庫處理，作為PANDAS的更快替代品。

關鍵功能：

• 多線程執行以進行速度優化。
• 低內存開銷，用於處理大型數據集。
• 懶惰計算以改進性能。
• 像熊貓一樣的API，易於使用。

定價： Polars是免費的和開源的。成本完全與用於數據處理的計算資源有關。

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AI可視化和報告的AI工具

Tableau

Tableau是一種領先的數據可視化和商業智能工具，使用戶能夠有效地可視化和了解其數據。它有助於創建交互式儀表板，以進行數據分析和洞察力生成。

關鍵功能：

• 創建交互式和視覺上吸引人的儀表板。
• 連接到各種數據源（數據庫，電子表格，雲服務）。
• 數據清潔，混合和轉換工具。
• 內置分析（趨勢線，預測，統計摘要）。
• 通過Tableau Server/Online共享儀表板共享和協作。
• 移動儀表板訪問。
• 與R和Python集成進行高級分析。

定價： Tableau提供了各種定價計劃，包括免費的公共選擇和個人和企業用戶的分層訂閱計劃。

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Power BI

Microsoft Power BI是一項業務分析服務，提供交互式可視化和商業智能功能。它具有用於報告和儀表板創建的用戶友好界面。

關鍵功能：

• 交互式儀表板並報告創建和分發。
• 連接到各種數據源（雲服務，Excel，SQL數據庫）。
• 電源查詢和DAX的高級數據建模。
• 集成的機器學習和AI，以進行預測和見解。
• 通過共享儀表板和報告實時協作。
• 移動訪問權力BI報告。

定價： Power BI為個人和企業用戶提供免費的桌面版本和各種訂閱計劃。

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AI驅動的生產力工具

chatgpt

openai的AI語言模型Chatgpt徹底改變了各種應用程序，包括對話AI，內容生成等。

關鍵功能：

• 跨不同主題的文本理解和產生。
• 內容創建援助（文章，摘要）。
• 代碼編寫和調試協助。
• 專門應用程序進行微調。

定價：提供免費和付費訂閱層。

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困惑AI

困惑AI是一種AI聊天機器人，旨在以對話方式回答問題並提供信息，利用高級NLP來查詢理解和響應生成。

關鍵功能：

• 對用戶查詢的準確答案。
• 自然而互動的對話參與。
• 集成到網站，應用程序和平台中。
• 利用各種數據源來綜合答案。
• 定制特定業務需求。

定價：通常根據客戶需求和用法提供自定義定價。

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結論

數據科學不斷發展的景觀為從業者提供了越來越強大且通用的工具和平台。這些AI驅動的工具為各種數據科學任務提供了全面的解決方案，包括模型構建，部署，數據可視化和生產率提高。通過選擇工具的最佳組合，組織可以顯著增強其數據科學工作流程，從而改善洞察力，簡化過程以及在數據驅動的計劃中取得更大的成功。

以上是12個最佳數據科學工作流程的AI工具-Analytics Vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！