這七款基於AI的工具讓資料科學家如虎添翼

譯者| 布加迪

審查| 孫淑娟

本文將討論七款可以幫助資料科學家提高工作效率的基於AI的工具。這些工具可以幫助自動處理資料清理、#特徵選擇、模型調優之類的任務，直接或間接地使您#的工作更有效率、更準確，#並有助於做出更好的決策。

其中許多工具擁有對使用者友善的##UI #，用起來非常簡單。同時，一些工具允許資料科學家與其他成員共享和協作項目，這有助於提高團隊的生產力。

1. DataRobot

DataRobot是一個基於Web的平台，可以幫助自動建置、部署和維護機器學習模型。它支援許多特性和技術，例如深度學習、整合學習和時序分析。它使用先進的演算法和技術，可幫助你快速準確地建立模型，也提供維護和監控部署模型的功能。

它也讓資料科學家與其他人共享和協作專案 #，因而使團隊更容易合作開發複雜專案#。

2. H2O.ai

H2O.ai是一種 為資料科學家提供專業工具的開源平台。 其主要功能是自動化機器學習（AutoML），可以讓建構和調優機器學習模型的過程實現自動化。它還包括梯度提升和隨機森林之類的演算法。

由於它是一#開源平台，資料科學家可以根據自己的需要自訂原始程式碼，以便將其整合到現有系統#中。

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它使用版本控制系統來追蹤新增到程式碼中的所有更改和修改。 H2O.ai還可以在雲端和邊緣設備上運行，支援為平台貢獻程式碼的龐大而活躍的用戶和開發者社群。

3. Big Panda

Big Panda用於自動處理IT營運中的事件管理和異常檢測。簡單來說，異常偵測就是辨識資料集當中明顯偏離預期行為的模式、事件或觀察結果。它用於識別可能表明有問題的不尋常或異常的資料點。

它使用各種AI和ML技術來分析日誌資料，#並識別潛在問題。它可以自動解決事件，並減少人工幹預的需要。

Big Panda可以即時監控系統，這有助於快速識別和解決問題。此外，它可以幫助確定事件的根本原因，使解決問題來得更容易，並防止問題再發生。

4. HuggingFace

HuggingFace用於自然語言處理（NLP ），並提供預先訓練的模型，讓資料科學家快速實現NLP任務。它執行許多功能，例如文字分類、命名實體識別、問題回答和語言翻譯。它也提供針對特定的任務和資料集微調預訓練模型的功能，因而便於提升效能。

其預訓練模型在多項基準指標上達到了最先進的效能，因為它們是用大量資料來訓練的。 這讓資料科學家可以快速建立模型，無需從頭開始訓練#，因而節省了他們的時間和資源。

該平台還允許資料科學家針對特定#的任務和資料集微調預訓練的模型，這可以提升模型的效能。這可以使用簡單的API來完成，就連NLP方面經驗##有限的人也很容易使用。

5. CatBoostCatBoost函式庫用於梯度提升任務，是專門為處理類別資料而設計的。它在許多資料集方面實現了最先進的效能，因並行GPU運算而支援加速模型訓練流程。

CatBoost最穩定，對資料中的過度擬合和雜訊最相容，這可以提高模型的泛化能力。它使用一種名為“有序提升”#的演算法，在做出預測之前以迭代方式填滿缺少的值。

CatBoost提供特徵重要性，可以幫助資料科學家了解每個特徵對模型預測的貢獻。

6. OptunaOptuna也是開源函式庫，主要用於超參數調整和優化。這有助於資料科學家為他們的機器學習模型找到最佳參數。它使用一種名為「貝葉斯優化」的技術，可以自動搜尋某個特定模型的最優超參數。

它的另#一個主要特點是很容易與各種機器學習框架和函式庫集成，例如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn。它也可以同時優化多個目標，在#效能與其他指標之間提供了很好的權衡。

7. AssemblyAI#它是一個提供預訓練模型的平台，旨在使開發人員將這些模型輕鬆整合到現有的應用程式或服務中。

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它也提供各種API，例如語音到文字##API##或自然語言處理API。語音到文字API用於從音訊或視訊檔案中高精度地獲取文字。此外，自然語言API可以幫助處理情緒分析、圖像實體辨識、文字摘要之類的任務。

結論

#訓練機器學習模型包括資料收集 #準備、探索性資料分析、特徵工程、模型選擇及訓練、模型評估、以及模型部署。要執行所有任務，您就需要了解所涉及的各種工具和命令。這七款工具可以幫助您花#最小的有精力 訓練和部署模型。

原文標題：#資料科學與大數據技術專業大學排名，作者：Aryan Garg

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