أفضل 8 منصات لرصد البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي لأغراض التعلم الآلي الخاصة بك
أفضل 8 منصات لرصد البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي لأغراض تعلم الآلة الخاصة بك لن يكون بناء طرز الذكاء الاصطناعي في التصنيع بمثابة دورة تدريبية لمرة واحدة. إنه مسار تكراري للمكان الذي يتم فيه تعديل وتحسين مجموعة البيانات والأزياء والمعلمات الفائقة بشكل متكرر لتحسين دقة الموضات وسرعتها.
في هذه الدورة التدريبية التكرارية ، من الضروري توثيق التفاصيل حول مجموعات البيانات والأزياء والمعلمات الفائقة للرجوع إليها في المستقبل. هذا هو المكان الذي تتوفر فيه البيانات الوصفية.
ما هي البيانات الوصفية في ML؟
ببساطة ، البيانات الوصفية هي معرفة بالمعرفة. في سياق دراسة الآلة ، البيانات الوصفية هي المعرفة المتولدة عن المراحل المختلفة تمامًا لدورة حياة الآلة التي تدرس. يحتوي هذا على معلومات حول القطع الأثرية والأزياء ومجموعات البيانات المعنية في كل مرحلة.
سيتم تقييم هذا النص من بين أفضل منصات تتبع البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي لأغراض التعلم الآلي.
دعنا نكتشف!
AimStack
AimStack هو أداة تعقب سهلة الاستخدام ومفتوحة المصدر في بيانات تعريف ML الخاصة بك. نتيجة لمصدره المفتوح ، يمكنك استضافة هدفك الذاتي. يتم تطبيقه كحزمة Python خفيفة الوزن يجب عليك استخدامها لتسجيل نفاد ML الخاص بك من التعليمات البرمجية الخاصة بك.
بالإضافة إلى أنه يوفر واجهة مستخدم تجعل من السهل تصور البيانات الوصفية الخاصة بك. يمكنك أيضًا إجراء استعلامات آلية باستخدام SDK. يتكامل بشكل صحيح مع أدوات ML القياسية المشابهة لـ PyTorch و TensorFlow و MLflow.
Nept une
يوفر Nept une نظامًا أساسيًا واحدًا للاستفادة منه للتعامل مع البيانات الوصفية الخاصة بك. تحتوي المنصة على خطط تبدأ من أشخاص معينين مجانيين إلى خطط المجموعات والمشاريع المدفوعة.
باستخدام Neptune ، يمكنك تسجيل البيانات الوصفية واعتبارها في لوحة معلومات تفاعلية عبر الإنترنت. ستكون قادرًا على إنشاء سجلات تتعلق بمجموعة البيانات المستخدمة ، والمعلمات الفائقة ، والباقي بشكل أساسي خلال سير عمل التعلم الآلي. يتيح لك ذلك مراقبة التجارب ومراقبتها.
يتكامل Neptune مع أدوات ML القياسية المشابهة لـ Hugging Face و Sci-Equipment Study و Keras.
Domino
Domino عبارة عن منصة MLOps مؤسسية محبوبة جيدًا تستخدمها المجموعات لتطوير ، ونشر ، ومتابعة ، ومعالجة أزياء دراسة الآلة بشكل متكرر.
كمنصة ، يتكون Domino من عدد من العناصر. العنصر الرئيسي المستخدم في إدارة البيانات الوصفية هو نظام عناصر التقرير. بهذه الخاصية ، يقوم Domino بانتظام بفحص وتتبع التعديلات على الكود ، والأدوات ، والمعرفة عبر إدارة النموذج. يمكنك أيضًا تسجيل المقاييس والتحف وكل المعلومات الأخرى.
Viso
Viso عبارة عن نظام أساسي متعدد الإمكانات لا يحتوي على تعليمات برمجية لإنشاء أجهزة كمبيوتر محمولة للأغراض التخيلية والعلمية. باستخدام Viso ، يمكنك أتمتة عمل الكتيب وإنشاء أزياء قابلة للتطوير. يحتوي على خيارات تريدها في دورة حياة تحسين أغراض دراسة جهازك.
تتضمن هذه الأدوات لتشكيلة المعرفة ، والتعليق على المعرفة ، والتدريب ، والإبداع ، والنشر ، من بين أمور أخرى. باستخدام مشرف نشر Viso ، يمكنك مراقبة الموضات الخاصة بك لتحديد النقاط.
يمكنك أيضًا مراقبة المناسبات والمقاييس داخل السحابة وتحديثها في لوحات المعلومات التفاعلية للمجموعة لعرضها والتعاون.
استوديو بواسطة Iterative AI
الاستوديو عبارة عن منصة للمعرفة وإدارة عارضة أزياء تم إنشاؤها بواسطة Iterative AI . يوفر خططًا مختلفة تمامًا ، إلى جانب خطة مجانية للأشخاص.
يحتوي Studio على سجل عارضة أزياء للاحتفاظ بمراقبة أزياء التعلم الآلي الخاصة بك باستخدام مستودعات Git. تحتوي المنصة أيضًا على مراقبة للتجارب والتصور والتعاون.
كما أنه يساعدك على أتمتة سير عمل التعلم الآلي وإنشاء واجهة مستخدم بدون رمز. إنه يتكامل مع موردي Git القياسيين ، على غرار GitLab و GitHub و BitBucket.
Seldon
يبسط Seldon تقديم وإدارة الماكينة لدراسة الموضات على نطاق واسع. إنه يعمل بشكل صحيح مع أدوات مشابهة لـ Tensorflow و SciKit-Study و Hugging Face.
من بين الطرق المختلفة ، يساعدك Seldon على تعزيز الفعالية من خلال مراقبة أزياءك وإدارتها. يسمح لك بمراقبة نسب عارضة الأزياء الخاصة بك ، واستخدام إدارة النموذج للحفاظ على مراقبة معرفتك وأزياءك وإنشاء سجلات لكل البيانات الوصفية الأخرى.
Val ohai
يجعل Val ohai من السهل على المنشئين تسجيل البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي للقيام بالتجارب ومجموعات البيانات والأزياء. يسمح هذا للشركات بإنشاء قاعدة بيانات لعمليات التعلم الآلي أو عملياتها.
يتكامل مع أدوات مشابهة لـ Snowflake و BigQuery و RedShift. إنه مخصص في المقام الأول لعملاء المؤسسات. تتضمن خيارات الاستخدام استخدامها كخدمة SaaS أو في حسابك السحابي أو البنية التحتية الجسدية.
Arize
Arize عبارة عن منصة MLOps تتيح لمهندسي دراسة الماكينة اكتشاف النقاط بأزياءهم ، والتلميح إلى أسباب المشكلات وحلها وتحسين أزياءهم.
قدراتها كمحور مركزي لرصد رفاهية عارضة الأزياء. مع Arize ، يمكنك مراقبة مشكلات مشابهة لانجراف عارضة الأزياء والكفاءة والمعرفة عالية الجودة. يقوم أيضًا بفحص مخطط عارضة الأزياء والخيارات ويقارن التعديلات من خلال أشكال مختلفة تمامًا.
يسهل Arize إجراء مقارنات A / B بعد الاختبارات. ستتمكن من طرح أسئلة حول المقاييس باستخدام لغة تشبه SQL. يمكنك أيضًا إدخاله عن طريق واجهة برمجة التطبيقات البرمجية لـ GraphQL.
العبارات المتبقية
في هذه المقالة ، ذهبنا عبر البيانات الوصفية ولماذا ستكون مهمة في تحسين الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بتغليف الأدوات الأكثر نموذجية وأفضلها لإدارة البيانات الوصفية التي يتم إنتاجها في مهام سير عمل "الدراسة الآلية".
بعد ذلك ، ألق نظرة على منصات الذكاء الاصطناعي لبناء برنامجك العصري.