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5 acceleratori hardware che ogni Data Scientist dovrebbe sfruttare

La professione della scienza dei dati è diventata molto complessa negli ultimi anni. Le aziende di scienza dei dati stanno prendendo nuove iniziative per semplificare molte delle loro funzioni principali e ridurre al minimo alcuni dei problemi più comuni che devono affrontare. Stanno usando strumenti come Amazon SageMaker per trarre vantaggio da capacità di apprendimento automatico più potenti.

Amazon SageMaker è una piattaforma di accelerazione hardware che utilizza la tecnologia di apprendimento automatico basata sul cloud. Aiuta gli sviluppatori a creare e mantenere applicazioni di apprendimento automatico altamente efficaci che operano nel cloud. Anche se è principalmente basato sul cloud, SageMaker funziona anche su sistemi embedded.

Anche se SageMaker è diventato un acceleratore hardware popolare da quando è stato lanciato nel 2017, ci sono molti altri acceleratori hardware trascurati sul mercato. Se volete semplificare varie parti del processo di sviluppo della scienza dei dati, allora dovreste essere consapevoli di tutte le vostre opzioni. L’acceleratore hardware giusto può aiutare in modo significativo.

Ecco alcuni degli acceleratori hardware più comuni.

Morphware è un acceleratore hardware più recente, ma sta già diventando molto popolare. Si tratta di un acceleratore hardware con capacità di calcolo altamente potenti che sono in grado di gestire compiti di apprendimento automatico all’avanguardia. Permette alle persone con risorse di calcolo in eccesso di venderle ai Data Scientist in cambio di criptovalute.

Uno dei maggiori vantaggi di Morphware rispetto a molti altri acceleratori hardware è che è un mercato a due lati. I Data Scientist possono accedere alla potenza di calcolo remota attraverso reti sofisticate. Le aziende e gli individui con la potenza di calcolo di cui i Data Scientist potrebbero aver bisogno sono in grado di venderla in cambio di criptovalute.

Ci sono un sacco di potenti vantaggi nell’offrire un approccio basato sugli incentivi come acceleratori hardware. Tra gli altri vantaggi, questo aiuta ad assicurarsi che le risorse di calcolo globali siano utilizzate nel modo più efficiente possibile e permette alle aziende di scienza dei dati di sfruttare queste risorse ad un costo ridotto.

IBM Watson Studio è una soluzione molto popolare per gestire i compiti di apprendimento automatico e di scienza dei dati. È molto popolare tra le aziende che sviluppano strumenti di intelligenza artificiale. Le aziende che lavorano sulla tecnologia AI possono usarlo per migliorare la scalabilità e ottimizzare il processo decisionale.

Ci sono una serie di punti di vendita principali di IBM Watson Studio che includono:

Una caratteristica nota come AutoAI. Questa funzione aiuta ad automatizzare molte parti del processo di preparazione dei dati e di sviluppo del modello di dati. Questo riduce significativamente la quantità di tempo necessario per impegnarsi in compiti di scienza dei dati.

Un’interfaccia di analisi del testo che aiuta a ricavare intuizioni utilizzabili da set di dati non strutturati.

Un’interfaccia di visualizzazione dei dati nota come SPSS Modeler.

Ci sono diverse ragioni per cui IBM Watson Studio è un acceleratore hardware molto popolare tra i Data Scientist.

Neptune.AI è un altro popolare acceleratore hardware. Permette ai Data Scientist di registrare, memorizzare, condividere, confrontare e cercare metadati importanti che vengono utilizzati per costruire modelli per applicazioni di scienza dei dati.

Ci sono una serie di grandi vantaggi di Neptune.AI Alcuni dei maggiori vantaggi sono i seguenti:

Può essere integrato con oltre 25 strumenti che possono essere utilizzati per scalare e semplificare le attività di scienza dei dati.

I Data Scientist possono facilmente collaborare tra loro e condividere intuizioni.

Ci sono un sacco di filtri molto avanzati che possono essere utilizzati per cercare metadati rilevanti più facilmente e condurre esperimenti utili.

Neptune.ai potrebbe non avere lo stesso riconoscimento del marchio come Amazon SageMaker o IBM Watson. Tuttavia, è ancora un acceleratore hardware molto potente che offre grandi caratteristiche per il suo prezzo.

Google è un gigante della tecnologia che non ha bisogno di presentazioni. Tuttavia, potresti ancora non aver mai sentito parlare della Google Cloud AI Platform. Si tratta di un acceleratore hardware molto popolare che offre un sacco di grandi vantaggi ai Data Scientist.

È possibile utilizzare Google Cloud AI Platform per costruire intricati modelli di apprendimento automatico. Uno dei più grandi punti di vendita di questa interfaccia è la versatilità. È possibile creare modelli di apprendimento automatico di qualsiasi dimensione che funzionano con ogni tipo di dati che potrebbero essere necessari.

I Data Scientist utilizzano la piattaforma Google cloud AI per molte applicazioni diverse. Tuttavia, alcune delle più popolari sono state la creazione di strumenti interattivi di assistenza clienti come i chatbot.

Si potrebbe pensare che sia a mani basse il migliore sul mercato. Tuttavia, ha alcuni lati negativi. Le sue capacità prestazionali hanno un costo. Uno dei più grandi lati negativi è che ha un’interfaccia utente contorta che è difficile da navigare. Alcuni clienti hanno detto che questo lo rende più difficile da usare. È uno dei motivi per cui c’è una maggiore curva di apprendimento, quindi questo potrebbe non essere l’acceleratore hardware più popolare per gli scienziati di dati inesperti o quelli con piccoli team che lavorano su progetti meno complessi.

Comet è un acceleratore hardware molto potente che viene utilizzato per vari progetti di scienza dei dati. Viene utilizzato per gestire, semplificare e migliorare ogni fase del ciclo di vita del machine learning. Può migliorare il tracciamento degli esperimenti, la raccolta dei dati e il monitoraggio dello sviluppo dei modelli.

Uno dei maggiori vantaggi di Comet è che permette di gestire i compiti in tempo reale. Lo Data Scientist può vedere come i vari elementi del modello si comportano bene in qualsiasi fase del ciclo di vita.

Ci sono anche altri vantaggi nell’usare Comet. È possibile integrare facilmente l’acceleratore hardware con altri strumenti. Viene anche fornito con una serie di grandi spazi di lavoro e strumenti di gestione degli utenti. Inoltre, ci sono potenti strumenti di visualizzazione per gestire vari flussi di lavoro.

Ciao, sono Michele!

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