7 herramientas de IA para los científicos de datos

Entérate de estas imprescindibles herramientas con las que podrás mejorar tu productividad como científico de datos, basadas en IA: DataRobot, H2O AI, Big Panda, Hugging Face, Cat Boost, Optuna y Assembly AI.

¿De que va el siguiente artículo?

Este artículo analizará las 7 herramientas basadas en IA que pueden ayudarte a aumentar tu productividad como científico de datos. Puedes automatizar tareas, hacer un procesos de limpieza de datos, ajuste de modelos, etc.

Como es costumbre, las interfaces de usuario suelen ser sencillas y fáciles de usar. Al mismo tiempo, algunas de estas herramientas te permiten compartir proyectos con otros miembros y colaboración fundamental para aumentar la productividad de los trabajos.

DataRobot

Es una plataforma basada en WEB que te permite automatizar la creación, implementación y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático. Admite muchas características y técnicas como el aprendizaje profundo, el aprendizaje conjunto y el análisis de las series temporales.

Utiliza algoritmos y técnicas avanzadas que ayudan a construir modelos de forma rápida y precisa. También proporciona funciones para mantener y monitorear el modelo implementado.

Además, permite a los científicos de datos compartir y colaborar en proyectos con otros miembros facilitando el trabajo en equipo, sobre todo en proyectos complejos.

Imagen de DataRobot

H2O.ai

Es una plataforma de código abierto que proporciona herramientas profesionales para científicos de datos. Su característica principal es el aprendizaje automático (AutoML) que permite realizar los procesos de creación y ajuste de modelos de manera automatizada. Utiliza algoritmos Gradient Boosting y ramdom forests.

Al ser una plataforma de código abierto, los Data Scientist pueden personalizar el código fuente según sus necesidades. Esta flexibilidad, hace adaptable a cualquier sistema existente.

Imagen por H2O.ai

Utiliza un sistema de control Keeps Tracks que garantiza un seguimiento ordenado de todos los cambios y modificaciones que se introducen al código. H2O.ia también puede ejecutarse en la nube y en dispositivos perimetrales además de dar acceso y soporte a una gran comunidad de usuarios y desarrolladores quienes contribuyen de manera periódica con la plataforma.

Big Panda

Plataforma que se utiliza para automatizar la gestión de incidentes y la detección de anomalías en las operaciones de TI. En términos simples, la detección de anomalías se emplea para identificar patrones, eventos u observaciones en un conjunto de datos que tienden, significativamente, a comportarse de manera distinta al performance deseado, es decir, se utiliza para detectar puntos de datos inusuales o anormales que puedan significar un problema.

Imagen por Big Panda

Big Panda es un sistema de tiempo real que trabaja como monitor y detector anomalías, cuenta con las grandes ventajas de dar respuestas rápidas en la resolución problemas.

HuggingFace

Se usa para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y proporciona modelos previamente entrenados, lo que permite a los científicos de datos implementar tareas rápidamente.

Realiza funciones como la clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas, respuestas a preguntas y traducción de idiomas. También brinda la capacidad de ajustar los modelos previamente entrenados en tareas y conjuntos de datos específicos, mejorando el rendimiento periódicamente.

Sus modelos pre-entrenados han logrado un rendimiento de vanguardia en varios puntos de referencia porque están asociados en grandes cantidades de datos.

El ahorro de tiempo y de recursos, ayuda a los Data Scientist a construir modelos de manera más efectiva y con mayor rapidez, a diferencia de entrenarlos desde cero.

Imagen por Hugging Face

La plataforma también permite a los desarrolladores ajustar los modelo previamente entrenados en tareas y conjuntos de datos específicos. Esto se logra con la ayuda de una API simple, permitiendo un uso sencillo incluso para aquellos con experiencia limitada en PNL.

Cat Boost

La biblioteca CatBoost se usa para tareas de aumento de gradiente. Está diseñada específicamente para manejar datos categóricos.

CatBoost logra un rendimiento de vanguardia en muchos conjuntos de datos y admite la aceleración del proceso de entrenamiento del modelo debido a los cálculos paralelos de GPU.

Imagen por CatBoost

Es más estable, resistente al sobreajuste y al ruido de los datos, mejorando las capacidades de la generalización de los modelos. Además, el algoritmo que utiliza “ordered boosting”, completa interactivamente los valores faltantes antes de arrojar una predicción.

CatBoost ofrece una variada gama de gran herramientas que ayudan para los científicos de datos a comprender cada características y predicciones del modelo.

Optuna

Al igual que CatBoost, Optuna también es una biblioteca de código abierto que se utiliza principalmente para el ajuste y optimización de los hiper-parámetros. Esto facilita encontrar mejores performances a los modelos de aprendizaje automático para los data scientist.

Emplea una técnica llamada “Bayesian Optimization” que logra una búsqueda automática de los hiper-parámetros óptimos para un modelo determinado.

Imagen por Optuna

Otra característica importante es la integración sencilla con varios marcos y bibliotecas de aprendizaje automático, como el populares TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn. También puede realizar optimizaciones simultáneas de múltiples metas. Esta cualidad brinda una buena compensación entre rendimiento y otras métricas.

Assembly AI

Es una plataforma para proporcionar modelos pre-entrenados diseñados para facilitar a los desarrolladores la integración de estos modelos en sus aplicaciones o servicios existentes. Cuenta con varias API, como procesamiento de voz a texto o lenguaje natural.

La API de voz a texto se utiliza obtener el texto de archivos de audio y video con alta precisión. Además, la API de lenguaje natural puede ayudar a procesar tareas de análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades de imagen, resumen de texto, etc.

Imagen de Assembly AI

El entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático incluye la recopilación y preparación de datos, el análisis exploratorios de data; feature engineering, selección y entrenamiento; evaluación y por último la implementación de modelos.

Para realizar todas las tareas, se necesita el conocimiento de las diversas herramientas y los comandos involucrados. Estas siete herramientas pueden ayudarlo a entrenar e implementar su modelo de manera sencilla.

Fuente:

Artículo Original de Aryan Garg en KDnuggets

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