أفضل 8 منصات لتعقب البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي لتطبيقات ML الخاصة بك

بناء نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج ليس عملية لمرة واحدة. إنها عملية تكرارية يتم فيها تعديل وتحسين مجموعة البيانات والنماذج والمعلمات الفائقة باستمرار لتحسين دقة النماذج وسرعتها.

في هذه العملية التكرارية ، من المهم توثيق المعلومات حول مجموعات البيانات والنماذج والمعلمات الفائقة للرجوع إليها في المستقبل. هذا هو المكان الذي تأتي فيه البيانات الوصفية.

ما هي البيانات الوصفية في ML؟

ببساطة ، البيانات الوصفية هي بيانات حول البيانات. في سياق التعلم الآلي ، البيانات الوصفية هي البيانات التي يتم إنشاؤها في المراحل المختلفة من دورة حياة التعلم الآلي. يتضمن هذا بيانات حول القطع الأثرية والنماذج ومجموعات البيانات المتضمنة في كل مرحلة.

ستستعرض هذه المقالة بعضًا من أفضل منصات تتبع البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي لتطبيقات ML الخاصة بك.

دعنا نستكشف!

AimStack

AimStack هو أداة تعقب سهلة الاستخدام ومفتوحة المصدر لبيانات تعريف ML الخاصة بك. نظرًا لأنه مفتوح المصدر ، يمكنك استضافة AIM بنفسك. يتم تنفيذه كحزمة Python خفيفة الوزن يمكنك استخدامها لتسجيل عمليات ML الخاصة بك من التعليمات البرمجية الخاصة بك.

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر واجهة مستخدم تجعل من السهل تصور البيانات الوصفية الخاصة بك. يمكنك أيضًا إجراء استعلامات برمجية باستخدام SDK. يتكامل بشكل جيد مع أدوات ML الشائعة مثل PyTorch و TensorFlow و MLflow.

نبتون

يوفر Neptune نظامًا أساسيًا واحدًا لاستخدامه في إدارة بيانات التعريف الخاصة بك. تحتوي المنصة على خطط تتراوح من خطط فردية مجانية إلى خطط جماعية ومشاريع مدفوعة.

باستخدام Neptune ، يمكنك تسجيل البيانات الوصفية وعرضها في لوحة معلومات تفاعلية عبر الإنترنت. يمكنك إنشاء سجلات حول مجموعة البيانات المستخدمة والمعلمات الفائقة وأي شيء آخر بشكل أساسي أثناء سير عمل التعلم الآلي. يسمح لك هذا بتتبع التجارب ومراقبتها.

يتكامل Neptune مع أدوات ML الشائعة مثل Hugging Face و Sci-Kit Learn و Keras.

معمل داتا دومينو

Domino هي عبارة عن منصة MLOps للمؤسسات شائعة الاستخدام من قبل الفرق لتطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها ومراقبتها وإدارتها باستمرار.

كمنصة ، يتكون Domino من عدة مكونات. المكون الرئيسي المستخدم في إدارة البيانات الوصفية هو نظام مكون التسجيل. باستخدام هذه الميزة ، يقوم Domino باستمرار بفحص وتتبع التغييرات على التعليمات البرمجية والأدوات والبيانات من خلال التحكم في الإصدار. يمكنك أيضًا تسجيل المقاييس والتحف وأي معلومات أخرى.

فيزو

يعد Viso نظامًا أساسيًا متعدد الإمكانات لا يحتوي على تعليمات برمجية لإنشاء تطبيقات رؤية الكمبيوتر. باستخدام Viso ، يمكنك أتمتة العمل اليدوي وإنشاء نماذج قابلة للتطوير. يتضمن الميزات التي ستحتاجها في دورة حياة تطوير تطبيقات التعلم الآلي الخاصة بك.

وتشمل هذه الأدوات لجمع البيانات ، والتعليق على البيانات ، والتدريب ، والتطوير ، والنشر ، من بين أمور أخرى. باستخدام مدير نشر Viso ، يمكنك مراقبة النماذج الخاصة بك لتحديد المشكلات.

يمكنك أيضًا مراقبة الأحداث والمقاييس في السحابة وتقديمها في لوحات معلومات تفاعلية ليتمكن الفريق من عرضها والتعاون.

استوديو بواسطة Iterative AI

Studio هو عبارة عن منصة لإدارة البيانات والنماذج تم إنشاؤها بواسطة Iterative AI. يقدم خططًا مختلفة ، بما في ذلك خطة مجانية للأفراد.

يحتوي Studio على سجل نموذج لتتبع نماذج التعلم الآلي الخاصة بك باستخدام مستودعات Git. تتضمن المنصة أيضًا تتبع التجارب والتصور والتعاون.

كما أنه يساعدك على أتمتة سير عمل التعلم الآلي وإنشاء واجهة مستخدم بدون رمز. يتكامل مع موفري Git المشهورين ، مثل GitLab و GitHub و BitBucket.

سيلدون

يبسط Seldon تقديم نماذج التعلم الآلي وإدارتها على نطاق واسع. إنه يعمل بشكل جيد مع أدوات مثل Tensorflow و SciKit-Learn و Hugging Face.

من بين طرق أخرى ، يساعدك Seldon على تحسين الكفاءة من خلال مراقبة النماذج وإدارتها. يمكّنك من تتبع نسب النموذج الخاص بك ، واستخدام التحكم في الإصدار لتتبع بياناتك ونماذجك ، وإنشاء سجلات لأي بيانات وصفية أخرى.

فالوهاى

يسهل Valohai على المطورين تسجيل البيانات الوصفية للذكاء الاصطناعي للقيام بالتجارب ومجموعات البيانات والنماذج. يتيح ذلك للشركات بناء قاعدة معرفية لعمليات التعلم الآلي الخاصة بهم.

يتكامل مع أدوات مثل Snowflake و BigQuery و RedShift. إنه مخصص بشكل أساسي لمستخدمي المؤسسات. تتضمن خيارات الاستخدام استخدامه كـ SaaS أو على حسابك السحابي أو البنية التحتية المادية.

أريز

Arize عبارة عن منصة MLOps تسمح لمهندسي التعلم الآلي باكتشاف المشكلات المتعلقة بنماذجهم ، وتتبع أسباب المشكلات وحلها وتحسين نماذجهم.

يعمل كمحور مركزي لمراقبة صحة النموذج. باستخدام Arize ، يمكنك مراقبة أشياء مثل انحراف النموذج والأداء وجودة البيانات. كما أنه يراقب مخطط النموذج الخاص بك وميزاته ويقارن التغييرات عبر الإصدارات المختلفة.

يسهل Arize إجراء مقارنات A / B بعد الاختبارات. يمكنك الاستعلام عن المقاييس باستخدام لغة تشبه SQL. يمكنك أيضًا الوصول إليه عبر واجهة برمجة التطبيقات البرمجية لـ GraphQL.

الكلمات الأخيرة

في هذه المقالة ، استعرضنا البيانات الوصفية وسبب أهميتها في تطوير الذكاء الاصطناعي.

لقد غطينا أيضًا الأدوات الأكثر شيوعًا وأفضلها لإدارة البيانات الوصفية التي يتم إنتاجها في مهام سير عمل التعلم الآلي.

بعد ذلك ، تحقق من منصات الذكاء الاصطناعي لبناء تطبيقك الحديث.