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www.kdnuggets.com/2023/02/7-aipowered-tools-enhance-productivity-data-scientists.html
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本文将讨论 7 款 AI 驱动的工具，这些工具可以帮助你提高作为数据科学家的生产力。这些工具可以帮助你自动化数据清理和特征选择、模型调整等任务，这些任务直接或间接地提高了你的工作效率、准确性和效果，同时也有助于做出更好的决策。
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其中许多工具具有用户友好的界面，非常简单易用。同时，有些工具允许数据科学家与其他成员共享和协作项目，这有助于提高团队的生产力。
DataRobot 是一个基于网页的平台，帮助你自动化构建、部署和维护机器学习模型。它支持许多功能和技术，如深度学习、集成学习和时间序列分析。它使用先进的算法和技术，帮助快速而准确地构建模型，同时还提供维护和监控已部署模型的功能。
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它还允许数据科学家与他人共享和协作项目，使团队在复杂项目上的协作变得更容易。
H20.ai 是一个开源平台，提供了专业的数据科学工具。它的主要特点是自动化机器学习（AutoML），该功能自动化了构建和调整机器学习模型的过程。它还包括如梯度提升、随机森林等算法。
作为一个开源平台，数据科学家可以根据自己的需求自定义源代码，以便将其集成到现有系统中。
图片由H20.ai提供
它使用一个版本控制系统来跟踪所有的更改和代码修改。H2O.ai 还可以在云端和边缘设备上运行，并支持一个大型且活跃的用户和开发者社区，这些人贡献于该平台。
BigPanda 用于自动化 IT 操作中的事件管理和异常检测。简单来说，异常检测是识别数据集中显著偏离预期行为的模式、事件或观察结果。它用于识别可能指示问题的异常或不正常的数据点。
它使用各种 AI 和 ML 技术来分析日志数据并识别潜在问题。它可以自动解决事件，减少手动干预的需求。
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BigPanda 可以实时监控系统，有助于快速识别和解决问题。此外，它可以帮助识别事件的根本原因，使解决问题变得更加容易，并防止问题再次发生。
HuggingFace 用于自然语言处理 (NLP)，提供预训练模型，允许数据科学家快速实现 NLP 任务。它执行许多功能，如文本分类、命名实体识别、问答和语言翻译。它还提供了在特定任务和数据集上微调预训练模型的能力，从而提高性能。
其预训练模型在各种基准测试中达到了最先进的性能，因为它们在大量数据上进行了训练。这可以节省数据科学家的时间和资源，让他们能够快速构建模型，而不必从头开始训练。
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该平台还允许数据科学家对特定任务和数据集上的预训练模型进行微调，从而提高模型的性能。这可以通过简单的 API 完成，即使是那些 NLP 经验有限的人也能轻松使用。
CatBoost 库用于梯度提升任务，并专门设计用于处理分类数据。它在许多数据集上实现了最先进的性能，并支持通过并行 GPU 计算加速模型训练过程。
图片来源：CatBoost
CatBoost 对过拟合和数据噪声的稳定性和鲁棒性最好，这可以提高模型的泛化能力。它使用一种称为“有序提升”的算法，迭代填补缺失值后再进行预测。
CatBoost 提供了特征重要性，这可以帮助数据科学家理解每个特征对模型预测的贡献。
Optuna 也是一个开源库，主要用于超参数调整和优化。这帮助数据科学家找到机器学习模型的最佳参数。它使用了一种称为“贝叶斯优化”的技术，可以自动搜索给定模型的最佳超参数。
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其另一个主要特性是可以轻松与各种机器学习框架和库，如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 集成。它还可以同时优化多个目标，从而在性能和其他指标之间取得良好的平衡。
这是一个提供预训练模型的平台，旨在方便开发者将这些模型集成到现有的应用程序或服务中。
它还提供了各种 API，如语音转文本或自然语言处理。语音转文本 API 用于从音频或视频文件中获取文本，具有高准确性。此外，自然语言 API 可以帮助处理情感分析、图像实体识别、文本摘要等任务。
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训练一个机器学习模型包括数据收集和准备、探索性数据分析、特征工程、模型选择和训练、模型评估，最后是模型部署。要完成所有这些任务，你需要了解各种工具和命令。这七种工具可以帮助你以最小的努力训练和部署你的模型。
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Aryan Garg 是一名电气工程学的 B.Tech.学生，目前在本科最后一年。他的兴趣在于网页开发和机器学习。他已经追求了这个兴趣，并渴望在这些方向上继续工作。