1: – Trifacta Wrangler:
Этот удивительный инструмент для подготовки данных помогает в очистке, структурировании и подготовке беспорядочных данных для анализа. Alteryx предоставляет ведущую платформу автоматизации аналитики. Он обеспечивает простую сквозную автоматизацию обработки данных, аналитики, отчетности, машинного обучения и обработки данных, позволяя предприятиям во всем мире демократизировать аналитику данных в своих организациях для широкого спектра вариантов использования. Вы можете посетить https://www.triacta.com для получения дополнительной информации.
2:- NLTK (Набор инструментов для работы с естественным языком):
Библиотека Python для задач НЛП, таких как предварительная обработка текста, анализ настроений и распознавание именованных сущностей. NLTK — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов и лексических ресурсов, таких как WordNet, а также набор библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантического анализа, оболочки для промышленных библиотек НЛП, и активный дискуссионный форум.
3:- spaCy:
Библиотека Python для сложных задач НЛП, таких как распознавание сущностей, анализ зависимостей и классификация текста. Он имеет множество функций, таких как поддержка 72+ языков, 80 обученных конвейеров для 24 языков. Многозадачное обучение с предварительно обученными трансформерами, такими как BERT. Компоненты для распознавания именованных объектов, тегирования частей речи, разбора зависимостей, сегментации предложений, классификации текста, лемматизации, морфологического анализа, связывания объектов. Поддержка пользовательских моделей в PyTorch, TensorFlow и других платформах и т. д.
Он предоставляет возможности AutoML для автоматизации выбора модели, настройки гиперпараметров и развертывания модели. H2O — это распределенная платформа машинного обучения в памяти с полностью открытым исходным кодом и линейной масштабируемостью. H2O поддерживает наиболее широко используемые статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, включая машины с градиентным усилением, обобщенные линейные модели, глубокое обучение и многое другое. H2O также обладает ведущей в отрасли функциональностью AutoML, которая автоматически выполняет все алгоритмы и их гиперпараметры для создания рейтинга лучших моделей. Платформа H2O используется более чем 18 000 организаций по всему миру и чрезвычайно популярна в сообществах R и Python.
5:-Пророк (Инструмент анализа временных рядов):-
Библиотека Python для прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook Core Data Science. Это процедура прогнозирования данных временных рядов на основе аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой, еженедельной и ежедневной сезонности, а также праздничным эффектам. Он лучше всего работает с временными рядами, которые имеют сильные сезонные эффекты и несколько сезонов исторических данных. Пророк устойчив к отсутствующим данным и сдвигам в тренде и обычно хорошо справляется с выбросами. Он доступен для загрузки на CRAN и PyPI.
Надеюсь, вам понравилась эта статья и она будет полезна для вас. Эти инструменты ИИ могут упростить и автоматизировать различные аспекты анализа данных, включая подготовку данных, визуализацию, обработку естественного языка, машинное обучение, анализ временных рядов. Используя эти инструменты, аналитики данных/специалисты по данным могут сэкономить время, повысить точность и получить более глубокое понимание своих данных.
