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加快数据科学项目的五个自动化工具

2019-09-19 14:00:53  来源:IT168网站编译

摘要:数据科学影响了来自不同行业的许多企业。尽管数据科学已经成为“21世纪最吸引人的工作?#20445;?#20294;还有一项技术正变得越来越突出。
关键词: 大数据 自动化
  数据科学影响了来自不同行业的许多企业。尽管数据科学已经成为“21世纪最吸引人的工作”,但还有一项技术正变得越来越突出。
 
  如今,自动化不仅应用于机器人领域,它还与其他领域相结合,使技术人员的工作变得更容易,其中一个领域就是数据科学。有很多公司正在为数据科学领域开发工具和产品。在本文?#26657;?#25105;们将研究数据科学专业人员可以使用的一些自动化工具。
 
  加快数据科学项目的五个自动化工具
 
  1. Auto-Weka
 
  有几种机器学习算法可以直接使用,其?#34892;?#22810;方法都是在Weka包中实现的。然而,每一种ML算法都有自己的超参数,这些超参数可以极大地改变它们的性能,而?#26131;?#20307;上有大量可能的替代方法。
 
  Auto-WEKA最初于2013年发布,它考虑通过同时选择学习算法和设置超参数来解决这个问题。它还解决了使用贝叶斯优化的问题。Auto-Weka还致力于帮助非专业用户更?#34892;?#22320;识别适合其应用程序的ML算法?#32479;?#21442;数设置。
 
  2. Darwin
 
  Darwin是一?#21307;?#31435;人工智能系统以推动最重要利益的公司Sparkcognition开发的,是另一个大规模解决数据科学问题的工具。 它是一种自动化的模型构建工具,允许用户在比传统方法更短的时间内从数据到模型。此外,它还可以实现场景的快速原型设计和高效的洞察力提取。
 
  这个工具是如何工作的?该工具使用基于神经进化的方法,自定义构建模型架构,以确保最适合目前的问题。
 
  3.DataRobot自动机器学习
 
  DataRobot是一个先进的企业AI?#25945;ā?#35813;?#25945;?#34701;合了一些世界领先的数据科学家的知识、经验和最佳实践。谈到自动化,DataRobot的自动化机器学习?#25945;ǎ?#24110;助ML开发人员以前所未有的?#35813;?#24230;自动创建机器学习模型,以帮助理解和信任他们所做的预测。该?#25945;?#37197;备了不同类型的回归技术,从最简单的统计经典回归模型到复杂的统计经典回归模型。此外,这个?#25945;?#26368;好的一点是,它还可?#36234;?#20915;多达100个不同类别的简单问题。
 
  从一开始,DataRobot就一直是数据科学专业人士?#25918;?#30340;?#25945;ā?#35201;了解这个?#25945;?#30340;更多信息,您可以查看他们的官方产品网?#23613;?/div>
 
  加快数据科学项目的五个自动化工具
 
  4. H20.ai
 
  在机器学习自动化方面,H2O已经成为领导者。它是一个开源的分布式内存机器学习?#25945;ǎ?#20855;有线性可伸缩性。该?#25945;?#30340;创建方式支持大多数广泛使用的统计?#31361;?#22120;学习算法。
 
  这个?#25945;?#26368;棒的地方之一是,它具有业界领先的AutoML功能,可以自动运行所有算法及其超参数,生成排行榜的最佳模型。
 
  5. dotData
 
  特性工程被认为是数据科学专业人员最重要、最耗时和最具挑战性的工作之一。打包了最好的人工智能功能的dotData致力于将其自动化。简单地说,该公司只专注于民主化和自动化整个数据科学工作流。
 
  与传统流程相比,在识别用例到将流水线投入生产之间可能需要数月时间,此AI / ML?#25945;?#26377;助于快速,大规模地执行复杂的数据科学项目。

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责编:baiyl
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