데이터 과학자에게 힘을 실어주는 7가지 AI 기반 도구

번역가 | Bugatti

리뷰어 | Sun Shujuan

이 기사에서는 작업 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 7가지 AI 기반 기술에 대해 설명합니다. 도구. 이러한 도구는 데이터 정리 , 기능 선택, 모델 조정 최적화 및 기타 작업을 직간접적으로 자동으로 처리하여 작업을 더욱 효율적으로 효율적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 정확하고 및 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구 중 상당수는

사용자 친화적인

UI 기능을 갖추고 있으며 사용이 매우 쉽습니다. 동시에 일부 tools를 사용하면 데이터 과학자가 다른 구성원과 프로젝트를 공유하고 협업할 수 있어 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. 1. DataRobotDataRobot은 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 배포 및 유지하는 데 도움을 줄 수 있는

W

eb 기반 플랫폼입니다. 딥

학습, 앙상블 학습 및 순차 분석 분석과 같은 다양한 기능과 기술을 지원합니다. 이는 도움 모델을 빠르고 정확하게 구축할 수 있고 배포된 모델을 유지 관리하고 모니터링하는 기능도 제공할 수 있는 고급 알고리즘과 기술을 사용합니다. ㅋㅋㅋ . 2. H2O.aiH2O.ai

은 데이터 과학자를 위한 전문 도구를 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다.

주요 기능 은 자동화된 기계 학습 (AutoML) 으로, 은 기계 학습 모델 구축 및 조정 프로세스 를 자동화할 수 있습니다.

. 또한 그라디언트

부스팅 및

random Forest와 같은 알고리즘도 포함되어 있습니다. 이것은 일종의 오픈 소스 플랫폼이므로 데이터 과학자는 소스 코드를 필요에 맞게 사용자 정의하여 기존 시스템 에 통합할 수 있습니다.

버전 관리 시스템을 사용하여 코드에 추가된 모든 변경 및 수정 을 추적합니다. H2O.ai는 클라우드 및 에지 장치에서도 실행되어 플랫폼에 code 기여하는 사용자 및 개발자 로 구성된 크고 활동적인 커뮤니티를 지원합니다.

3. Big Panda

Big Panda는 IT 운영에서 사고 관리 및 이상 탐지를 자동으로 처리하는 데 사용됩니다. 간단히 말해서, 이상 탐지는 데이터 세트에서 예상 동작에서 크게 벗어난 패턴, 이벤트 또는 관찰을 식별하는 것입니다. 이는 에 비정상적이거나 특이한 문제 가 있음을 나타낼 수 있는 데이터 포인트를 식별하는 데 사용됩니다. 다양한 AI 및 ML 기술을 사용하여 로그 데이터를 분석,

하고 잠재적인 문제를 식별합니다.

사건을 자동으로 해결하고 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다. Big Panda는 시스템을 실시간으로 모니터링할 수 있어 문제를 빠르게 파악하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 사고의 근본 원인을 파악하여

문제 해결을 더 쉽게 하고

문제가 다시 발생하는 것을

방지할 수 있습니다 . 4. HuggingFaceHuggingFace는 자연어 처리에 사용되며

(

NLP

) 사전 훈련된 모델을 제공하므로 데이터 과학자가 NLP 작업을 빠르게 구현할 수 있습니다. 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식, 질문 답변 및 언어 번역과 같은 많은 기능을 수행합니다. 또한 기능 을 제공하여 특정 작업 및 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 모델을 미세 조정하므로 성능을 쉽게 향상 할 수 있습니다. 사전에 훈련된 모델은 많은 양의 데이터

로 훈련되었기 때문에

여러 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 처음부터 교육 없이 신속하게 모델을 구축 하여 시간 과 리소스 을 절약 할 수 있습니다.

이 플랫폼을 사용하면 데이터 과학자 가 특정 작업 및 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 모델을 미세 조정할 수 있어 모델 성능을 향상 할 수 있습니다. 이는 NLP에서 제한된 경험 을 가진 사람들도 사용하기 쉬운 간단한 API를 사용하여 수행할 수 있습니다. 5. CatBoost

CatBoost 라이브러리는 그라데이션

부스팅

작업에 사용되며 카테고리 데이터 처리를 위해 특별히 설계되었습니다. 많은 데이터 세트 에서 최첨단 성능 을 달성하고 병렬 GPU 컴퓨팅으로 인해 가속화된 모델 훈련 프로세스를 지원합니다. catboostbo는 가장 안정적이며, 데이터에서 과적으로 과적하고 소음이있는 가장 호환되는

이 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. "Ordered Boosting " 이라는 알고리즘을 사용하여 예측을 하기 전에 반복 방식 으로 결측값 ​​을 채웁니다. CatBoost는 데이터 과학자가 각 기능이 모델 예측에 어떻게 기여하는지 이해 하는 데 도움이 되는 기능 중요도를 제공합니다. 6. Optuna

Optuna는 오픈 소스 라이브러리이기도 하며 주로 하이퍼파라미터 조정 및 최적화에 사용됩니다. 이는 데이터 과학자가 기계 학습 모델에 가장 적합한 매개 변수를 찾는 데 도움이 됩니다. "Bayesian Optimization"

이라는

기술을 사용하여 특정 모델의 최적 하이퍼파라미터를 자동으로 검색합니다. 또 다른 주요 특징은 TensorFlow, PyTorch 및 scikit-learn과 같은 다양한 기계 학습 프레임워크 및 라이브러리와 쉽게 통합할 수 있다는 것입니다. 또한 여러 대상을 동시에 최적화 하여

성능

과

기타 측정 항목 간의 적절한 균형을 제공할 수 있습니다. 7. AssemblyAI It 은 개발자가 이러한 모델을 기존 애플리케이션이나 서비스에 쉽게 통합할 수 있도록 설계된 사전 훈련된 모델을 제공하는 플랫폼입니다.

또한 음성을 텍스트로API또는 자연어 처리API와 같은 다양한 API, 도 제공합니다. 음성-텍스트 API는 오디오 또는 비디오 파일에서 높은 정확도로 텍스트를 얻는 데 사용됩니다. 또한 자연어 API는 감정분석, 이미지 엔터티 인식, 텍스트 요약과 같은 작업에 도움이 될 수 있습니다.

결론

기계 학습 모델 교육에는 데이터 수집 및 준비, 탐색적 데이터 분석, 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 교육, 모델 평가 및 배포 . 모든 작업을 수행하려면 단지관련된 다양한 도구와 명령을 알아야 합니다. 이 7가지 도구를 사용하면 최소한의 에너지를 소비하여 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다.

원제: Ranking of Data Science and Big Data Technology Colleges, 저자: Aryan Garg

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