{"id":3177,"date":"2023-02-20T19:49:31","date_gmt":"2023-02-21T01:49:31","guid":{"rendered":"https:\/\/pulsecoder.com.mx\/?p=3177"},"modified":"2023-02-20T20:02:57","modified_gmt":"2023-02-21T02:02:57","slug":"7-herramientas-de-ia-para-los-cientificos-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulsecoder.com.mx\/index.php\/2023\/02\/20\/7-herramientas-de-ia-para-los-cientificos-de-datos\/","title":{"rendered":"7 herramientas de IA para los cient\u00edficos de datos"},"content":{"rendered":"\n

Ent\u00e9rate de estas imprescindibles herramientas con las que podr\u00e1s mejorar tu productividad como cient\u00edfico de datos, basadas en IA: DataRobot, H2O AI, Big Panda, Hugging Face, Cat Boost, Optuna y Assembly AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfDe que va el siguiente art\u00edculo? <\/p>\n\n\n\n

Este art\u00edculo analizar\u00e1 las 7 herramientas basadas en IA que pueden ayudarte a aumentar tu productividad como cient\u00edfico de datos. Puedes automatizar tareas, hacer un procesos de limpieza de datos, ajuste de modelos, etc.<\/p>\n\n\n\n

Como es costumbre, las interfaces de usuario suelen ser sencillas y f\u00e1ciles de usar. Al mismo tiempo, algunas de estas herramientas te permiten compartir proyectos con otros miembros y colaboraci\u00f3n fundamental para aumentar la productividad de los trabajos.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

DataRobot<\/h2>\n\n\n\n

Es una plataforma basada en WEB que te permite automatizar la creaci\u00f3n, implementaci\u00f3n y mantenimiento de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Admite muchas caracter\u00edsticas y t\u00e9cnicas como el aprendizaje profundo, el aprendizaje conjunto y el an\u00e1lisis de las series temporales.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Utiliza algoritmos y t\u00e9cnicas avanzadas que ayudan a construir modelos de forma r\u00e1pida y precisa. Tambi\u00e9n proporciona funciones para mantener y monitorear el modelo implementado.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, permite a los cient\u00edficos de datos compartir y colaborar en proyectos con otros miembros facilitando el trabajo en equipo, sobre todo en proyectos complejos.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen de DataRobot<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

H2O.ai<\/h2>\n\n\n\n

Es una plataforma de c\u00f3digo abierto<\/strong> que proporciona herramientas profesionales para cient\u00edficos de datos. Su caracter\u00edstica principal es el aprendizaje autom\u00e1tico (AutoML)<\/strong> que permite realizar los procesos de creaci\u00f3n y ajuste de modelos de manera automatizada. Utiliza algoritmos Gradient Boosting<\/strong> y ramdom forests<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Al ser una plataforma de c\u00f3digo abierto, los Data Scientist<\/strong> pueden personalizar el c\u00f3digo fuente seg\u00fan sus necesidades. Esta flexibilidad, hace adaptable a cualquier sistema existente.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen por H2O.ai<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Utiliza un sistema de control Keeps Tracks<\/em> que garantiza un seguimiento ordenado de todos los cambios y modificaciones que se introducen al c\u00f3digo. H2O.ia<\/strong> tambi\u00e9n puede ejecutarse en la nube y en dispositivos perimetrales adem\u00e1s de dar acceso y soporte a una gran comunidad de usuarios y desarrolladores quienes contribuyen de manera peri\u00f3dica con la plataforma.<\/p>\n\n\n\n

Big Panda<\/h2>\n\n\n\n

Plataforma que se utiliza para automatizar la gesti\u00f3n de incidentes y la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en las operaciones de TI. En t\u00e9rminos simples, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas 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.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen por Big Panda<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Big Panda<\/strong> es un sistema de tiempo real que trabaja como monitor y detector anomal\u00edas<\/strong>, cuenta con las grandes ventajas de dar respuestas r\u00e1pidas en la resoluci\u00f3n problemas.<\/p>\n\n\n\n

HuggingFace<\/h2>\n\n\n\n

Se usa para el procesamiento del lenguaje natural (NLP)<\/strong> y proporciona modelos previamente entrenados, lo que permite a los cient\u00edficos de datos implementar tareas r\u00e1pidamente. <\/p>\n\n\n\n

Realiza funciones como la clasificaci\u00f3n de texto, reconocimiento de entidades nombradas, respuestas a preguntas y traducci\u00f3n de idiomas. Tambi\u00e9n brinda la capacidad de ajustar los modelos previamente entrenados en tareas y conjuntos de datos espec\u00edficos, mejorando el rendimiento peri\u00f3dicamente. <\/p>\n\n\n\n

Sus modelos pre-entrenados<\/strong> han logrado un rendimiento de vanguardia en varios puntos de referencia porque est\u00e1n asociados en grandes cantidades de datos. <\/p>\n\n\n\n

El ahorro de tiempo y de recursos, ayuda a los Data Scientist<\/strong> a construir modelos de manera m\u00e1s efectiva y con mayor rapidez, a diferencia de entrenarlos desde cero. <\/p>\n\n\n\n

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Imagen por Hugging Face<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La plataforma tambi\u00e9n permite a los desarrolladores ajustar los modelo previamente entrenados en tareas y conjuntos de datos espec\u00edficos. Esto se logra con la ayuda de una API simple, permitiendo un uso sencillo incluso para aquellos con experiencia limitada en PNL.<\/p>\n\n\n\n

Cat Boost<\/h2>\n\n\n\n

La biblioteca CatBoost<\/strong> se usa para tareas de aumento de gradiente. Est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para manejar datos categ\u00f3ricos. <\/p>\n\n\n\n

CatBoost<\/strong> logra un rendimiento de vanguardia en muchos conjuntos de datos y admite la aceleraci\u00f3n del proceso de entrenamiento del modelo debido a los c\u00e1lculos paralelos de GPU.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen por CatBoost<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Es m\u00e1s estable, resistente al sobreajuste y al ruido de los datos, mejorando las capacidades de la generalizaci\u00f3n de los modelos. Adem\u00e1s, el algoritmo que utiliza \u201cordered boosting\u201d<\/strong><\/em>, completa interactivamente los valores faltantes antes de arrojar una predicci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

CatBoost ofrece una variada gama de gran herramientas que ayudan para los cient\u00edficos de datos a comprender cada caracter\u00edsticas y predicciones del modelo.<\/p>\n\n\n\n

Optuna<\/h2>\n\n\n\n

Al igual que CatBoost, Optuna tambi\u00e9n es una biblioteca de c\u00f3digo abierto que se utiliza principalmente para el ajuste y optimizaci\u00f3n de los hiper-par\u00e1metros. Esto facilita encontrar mejores performances a los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para los data scientist. <\/p>\n\n\n\n

Emplea una t\u00e9cnica llamada \u201cBayesian Optimization\u201d que logra una b\u00fasqueda autom\u00e1tica de los hiper-par\u00e1metros \u00f3ptimos para un modelo determinado.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen por Optuna<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Otra caracter\u00edstica importante es la integraci\u00f3n sencilla con varios marcos y bibliotecas de aprendizaje autom\u00e1tico, como el populares TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn<\/strong>. Tambi\u00e9n puede realizar optimizaciones simult\u00e1neas de m\u00faltiples metas. Esta cualidad brinda una buena compensaci\u00f3n entre rendimiento y otras m\u00e9tricas.<\/p>\n\n\n\n

Assembly AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es una plataforma para proporcionar modelos pre-entrenados<\/strong> dise\u00f1ados para facilitar a los desarrolladores la integraci\u00f3n de estos modelos en sus aplicaciones o servicios existentes. Cuenta con varias API, como procesamiento de voz a texto o lenguaje natural.<\/p>\n\n\n\n

La API de voz a texto se utiliza obtener el texto de archivos de audio y video con alta precisi\u00f3n. Adem\u00e1s, la API de lenguaje natural puede ayudar a procesar tareas de an\u00e1lisis de sentimientos, reconocimiento de entidades de imagen, resumen de texto, etc.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen de Assembly AI<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n

El entrenamiento de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico incluye la recopilaci\u00f3n y preparaci\u00f3n de datos, el an\u00e1lisis exploratorios de data; feature engineering, selecci\u00f3n y entrenamiento; evaluaci\u00f3n y por \u00faltimo la implementaci\u00f3n de modelos.<\/p>\n\n\n\n

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. <\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/p>\n\n\n\n

Art\u00edculo Original de Aryan Garg<\/a><\/strong> en KDnuggets<\/strong><\/p>\n<\/body>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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