10-cü ildə Məlumat Analitikləri və Məlumat Alimləri üçün Ən Yaxşı 2023+ AI ilə işləyən Alətlər

Süni intellektlə işləyən alətlər geniş və mürəkkəb verilənlər bazasından mənalı fikirlər əldə etmək istəyən peşəkarlar üçün əvəzsiz aktivlərə çevrilib. Bu süni intellekt vasitələri məlumat analitiklərinə və alimlərə mürəkkəb problemlərin öhdəsindən gəlmək, iş axınlarını avtomatlaşdırmaq və qərar qəbuletmə proseslərini optimallaşdırmaq imkanı verir. 

Qabaqcıl alqoritmlərdən və maşın öyrənmə üsullarından istifadə etməklə, bu süni intellektlə işləyən məlumat alətləri peşəkarlara gizli nümunələri aşkar etməyə, dəqiq proqnozlar verməyə və təsirli fikirlər yaratmağa imkan verir. Bu alətlər təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdırır, sadələşdirir məlumatların hazırlanması və modelləşdirilməsi prosesləri, və istifadəçilərə məlumat dəstlərindən maksimum dəyər çıxarmaq imkanı verin.

Hər bir alət məlumatların təhlili prosesinin müxtəlif aspektlərinə uyğunlaşdırılmış unikal funksiyalar və funksionallıqlar dəsti təklif edir. Məlumatların çıxarılması və təmizlənməsindən kəşfiyyat analizinə və proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə, bu alətlər uçdan-uca məlumatların təhlili üçün hərtərəfli alətlər dəstini təmin edir. Onlar adətən intuitiv interfeyslərdən istifadə edirlər, proqramlaşdırma dilləri, və ya vizual iş axınları istifadəçilərə verilənlərlə qarşılıqlı əlaqədə olmaq, mürəkkəb hesablamalar yerinə yetirmək və nəticələri effektiv şəkildə vizuallaşdırmaq imkanı verir.

Mükəmməl alət axtaran bir məlumat alimi/analitiksinizsə iş axınınızı nizamlayın, biz araşdıra biləcəyiniz 10+ süni intellektlə işləyən alətlərin siyahısını tərtib etdik.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML maşın öyrənmə modellərinin qurulması prosesini asanlaşdıran güclü süni intellekt vasitəsidir. Təlim prosesini asanlaşdırır maşın öyrənmə modelləri hiperparametrlərin tənzimlənməsi və model arxitekturasının seçimi kimi təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdırmaqla.

O, həmçinin imkan verən intuitiv qrafik interfeys təqdim edir məlumat alimləri geniş olmadan modellər qurmaq və yerləşdirmək kodlaşdırma biliyi. O, həmçinin digər Google Bulud alətləri və xidmətləri ilə mükəmməl inteqrasiya edir.

Pros:

• Maşın öyrənmə modelinin işlənməsini asanlaşdırır.
• Geniş kodlaşdırma bacarığı tələb olunmur.
• Google Bulud Platforması ilə yaxşı inteqrasiya edir.

Cons:

• Qabaqcıl model fərdiləşdirilməsi üçün məhdud çeviklik.
• Böyük miqyaslı layihələr üçün qiymətlər baha ola bilər.
• Google Bulud ekosistemindən asılılıq.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker məlumat alimlərini uçdan-uca model inkişaf etdirmə imkanları ilə təmin edən hərtərəfli maşın öyrənmə platformasıdır. Onun genişləndirilə bilən infrastrukturu model təliminin və yerləşdirilməsinin ağır yükünü qaldırır və onu irimiqyaslı layihələr üçün uyğun edir. 

Sagemaker reqressiya, təsnifat və klasterləşdirmə kimi müxtəlif tapşırıqlar üçün çoxlu daxili alqoritmlər təklif edir. O, həmçinin məlumat analitiklərinə əməkdaşlıq etməyə və işlərini problemsiz şəkildə bölüşməyə imkan verir, komandalar daxilində məhsuldarlığı və bilik mübadiləsini artırır.

Pros:

• Genişmiqyaslı layihələr üçün miqyaslana bilən infrastruktur.
• Daxili alqoritmlərin müxtəlif dəsti.
• Əməkdaşlıq mühiti komanda işini gücləndirir.

Cons:

• Başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi.
• Qabaqcıl fərdiləşdirmə kodlaşdırma bacarıqlarını tələb edə bilər.
• Geniş istifadə və saxlama üçün qiymət mülahizələri.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio məlumat alimlərinə, tərtibatçılara və analitiklərə qərar qəbuletmə proseslərini optimallaşdırarkən AI modellərini yaratmaq, yerləşdirmək və idarə etmək imkanı verir. IBM Cloud Pak® for Data-da mövcud olan platforma komandalara problemsiz əməkdaşlıq etməyə imkan verir, süni intellektin həyat dövrlərini avtomatlaşdırır və açıq çoxlu bulud arxitekturası vasitəsilə dəyər qazanma müddətini sürətləndirir.

IBM Watson Studio ilə istifadəçilər həm kod əsaslı, həm də vizual məlumat elmi üçün IBM-in öz ekosistem alətləri ilə yanaşı, PyTorch, TensorFlow və scikit-learn kimi bir sıra açıq mənbəli çərçivələrdən istifadə edə bilərlər. Platforma istifadəçilərə Python, R və Scala kimi dillərdə səmərəli işləməyə imkan verən Jupyter noutbukları, JupyterLab və komanda xətti interfeysləri (CLI) kimi məşhur mühitləri dəstəkləyir. 

Pros:

• Məlumat alimləri, tərtibatçılar və analitiklər üçün geniş alətlər və imkanlar təklif edir
• Əməkdaşlığı və avtomatlaşdırmanı asanlaşdırır.
• Digər IBM Bulud xidmətləri və alətləri ilə qüsursuz şəkildə inteqrasiya oluna bilər.

Cons:

• Öyrənmə əyrisi yeni başlayanlar üçün dik ola bilər.
• Qabaqcıl xüsusiyyətlər və müəssisə səviyyəli imkanlar ödənişli abunə tələb edə bilər.
• Qeyri-IBM və ya açıq mənbə alətləri və texnologiyaları ilə işləməyə üstünlük verən istifadəçilər üçün məhdud çeviklik.

Altereks

Altereks geniş imkanlara malik məlumat analitiklərini gücləndirmək üçün nəzərdə tutulmuş güclü məlumat analitikası və iş axınının avtomatlaşdırılması vasitəsidir. Alət məlumat analitiklərinə müxtəlif mənbələrdən müxtəlif verilənlər toplularını asanlıqla qarışdırmağa və təmizləməyə imkan verir ki, bu da onlara hərtərəfli və etibarlı analitik məlumat dəstləri yaratmağa imkan verir.

O, həmçinin statistik analiz, proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə və məkan analitikası da daxil olmaqla müxtəlif qabaqcıl analitik alətlər təqdim edir ki, bu da analitiklərə nümunələri, meylləri aşkar etməyə və məlumatlara əsaslanan proqnozlar verməyə imkan verir.

Pros:

• Hərtərəfli məlumatların qarışdırılması və hazırlanması imkanları.
• Dərin təhlil və modelləşdirmə üçün qabaqcıl analitik alətlər.
• İş axını avtomatlaşdırılması əl səylərini azaldır və səmərəliliyi artırır.

Cons:

• Alətin mürəkkəbliyinə görə yeni başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi.
• Qabaqcıl xüsusiyyətlər və fərdiləşdirmə əlavə təlim tələb edə bilər.
• Qiymətləndirmə kiçik komandalar və ya təşkilatlar üçün baha ola bilər.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner təşkilatlara işçilərinin, təcrübələrinin və məlumatlarının birgə təsirini təhlil etməyə imkan verən müəssisə yönümlü məlumat elmi platformasıdır. Platforma bütün AI həyat dövrü ərzində çoxsaylı analitik istifadəçiləri dəstəkləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. 2022-ci ilin sentyabrında RapidMiner Altair Engineering tərəfindən alınıb  

O, məlumatların hazırlanmasını, maşın öyrənməsini və proqnozlaşdırılan analitikanı vahid platformada birləşdirir və məlumat analitiklərinə sadə sürüklə və buraxma mexanizmi vasitəsilə mürəkkəb məlumat iş axınları yaratmağa imkan verən vizual interfeys təklif edir. Alət, xüsusiyyət seçimi daxil olmaqla, maşın öyrənmə prosesini avtomatlaşdırır, model təlimi, və qiymətləndirmə, analitik boru kəmərini sadələşdirir. Analitiklərə müxtəlif məlumatların manipulyasiyası və təhlili tapşırıqlarını yerinə yetirməyə imkan verən geniş operatorlar kitabxanası da mövcuddur.

Pros:

• Intuitiv sürüklə və burax interfeysi.
• Avtomatlaşdırılmış maşın öyrənməsi prosesi asanlaşdırır.
• Çevik məlumatların təhlili üçün geniş çeşidli operatorlar.

Cons:

• Qabaqcıl istifadəçilər üçün məhdud fərdiləşdirmə seçimləri.
• Mürəkkəb iş axınları üçün daha dik öyrənmə əyrisi.
• Bəzi xüsusiyyətlər əlavə lisenziya tələb edə bilər.

Parlaq Məlumat

Parlaq Məlumat məlumat analitiklərinə qlobal proxy şəbəkəsi vasitəsilə böyük həcmdə veb məlumatlarını toplamaq və təhlil etmək imkanı verir. Platformada bütün məlumatların toplanması onun AI və ML-yə əsaslanan alqoritmlərindən istifadə etməklə həyata keçirilir.

Platforma hərtərəfli məlumatların yoxlanılması və təsdiqlənməsi prosesləri təklif etməklə yüksək keyfiyyətli məlumat təmin edir, eyni zamanda məlumatların məxfiliyi qaydalarına uyğunluğu təmin edir. Əlavə atributlar və metadata ilə Bright Data analitiklərə öz məlumat dəstlərini zənginləşdirməyə imkan verir, onların təhlilinin dərinliyini və keyfiyyətini artırır.

Pros:

• Geniş veb məlumat toplama imkanları.
• Yüksək keyfiyyətli və uyğun məlumatlar.
• Daha dərin təhlil üçün məlumatların zənginləşdirilməsi.

Cons:

• Qiymətləndirmə kiçik miqyaslı layihələr üçün qadağanedici ola bilər.
• Başlayanlar üçün dik öyrənmə əyrisi.
• Veb məlumat mənbələrinə etibar müəyyən sənayelərdə məhdudiyyətlərə malik ola bilər.

Gretel.ai

Gretel platforma real verilənlər toplusunu yaxından təqlid edən sintetik məlumat yaratmaq üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə edir. O, real dünya məlumat dəstlərini yaxından əks etdirən sintetik məlumatlar yaratmaq üçün qabaqcıl maşın öyrənmə üsullarından istifadə edir. Bu sintetik məlumatlar oxşar statistik xassələri və nümunələri nümayiş etdirir və təşkilatlara həssas və ya şəxsi məlumatlara daxil olmadan sağlam model təlimi və təhlili həyata keçirməyə imkan verir.

Platforma həssas məlumatlarla birbaşa işləmək ehtiyacını aradan qaldıraraq məlumatların məxfiliyinə və təhlükəsizliyinə üstünlük verir. Sintetik məlumatlardan istifadə etməklə, təşkilatlar hələ də dəyərli anlayışlar əldə etməklə və effektiv maşın öyrənmə modellərini inkişaf etdirərkən məxfi məlumatları qoruya bilərlər.

Pros:

• Məxfiliyin qorunması üçün sintetik məlumatların yaradılması.
• Təhlükəsiz analizlər üçün məxfiliyi artıran üsullar.
• Məlumatların etiketlənməsi və transformasiya imkanları.

Cons:

• Sintetik məlumatlar real məlumatların mürəkkəbliklərini mükəmməl şəkildə əks etdirməyə bilər.
• Məxfiliyə yönəlmiş istifadə halları ilə məhdudlaşır.
• Qabaqcıl fərdiləşdirmə əlavə təcrübə tələb edə bilər.

Əsasən AI

2017-ci ildə üç məlumat alimi tərəfindən qurulan, Əsasən AI müxtəlif analitik məqsədlər üçün real və məxfiliyi qoruyan sintetik məlumatlar yaratmaq üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə edir. O, əsas statistik xassələri saxlayaraq, məxfi məlumatların məxfiliyini təmin edir, analitiklərə məxfilik qaydalarına riayət etməklə məlumatlarla işləməyə imkan verir.

Platforma təşkilatlar arasında səmərəli əməkdaşlığa və məlumat mübadiləsinə imkan verən paylaşılan süni intellekt tərəfindən yaradılan sintetik məlumatları təklif edir. İstifadəçilər həmçinin müştəri profilləri, xəstə səyahətləri və maliyyə əməliyyatları kimi müxtəlif növ həssas ardıcıl və müvəqqəti məlumatlarda əməkdaşlıq edə bilərlər. MostlyAI də çeviklik təklif edir defifərdiləşdirmə seçimlərini daha da təkmilləşdirərək sintez üçün verilənlər bazalarının xüsusi hissələrinə malik deyil.

Pros:

• Real sintetik məlumatların yaradılması.
• Anonimləşdirmə və məxfiliyin qorunması imkanları.
• Etibarlı təhlil üçün məlumatların faydalı qiymətləndirilməsi.

Cons:

• Sintetik məlumat yaratmaq üçün istifadə halları ilə məhdudlaşır.
• Qabaqcıl fərdiləşdirmə texniki təcrübə tələb edə bilər.
• Verilənlər daxilində mürəkkəb münasibətlərin ələ keçirilməsində potensial problemlər.

Tonik AI

Tonik AI sintez edilmiş məlumatları yaratmaq üçün süni intellektlə işləyən məlumatların təqlid edilməsini təklif edir. Sintezləşdirilmiş verilənlər alqoritmlərdən istifadə etməklə yaradılmış süni şəkildə yaradılmış verilənlərdir. Çox vaxt bahalı, vaxt aparan və ya əldə etmək çətin ola bilən real dünya məlumatlarını əlavə etmək və ya əvəz etmək üçün istifadə olunur.

Platforma de-identifikasiya, sintez və alt təyinat təklif edir ki, bu da istifadəçilərə xüsusi məlumat ehtiyaclarına uyğun olaraq bu metodları qarışdırmağa və uyğunlaşdırmağa imkan verir. Bu çox yönlülük onların məlumatlarının müxtəlif ssenarilərdə düzgün və təhlükəsiz şəkildə idarə olunmasını təmin edir. Bundan əlavə, Tonic AI-nin alt təyinat funksiyası istifadəçilərə məlumatlarının xüsusi alt dəstlərini çıxarmağa imkan verir məqsədyönlü təhlil üçün, riski minimuma endirərkən yalnız zəruri məlumatlardan istifadə edilməsini təmin etmək.

Pros:

• Effektiv məlumat anonimləşdirmə üsulları.
• Uyğunluq üçün qayda-əsaslı transformasiyalar.
• Əməkdaşlıq və versiyaya nəzarət imkanları.

Cons:

• Məlumatların anonimləşdirilməsi və transformasiya tapşırıqları ilə məhdudlaşır.
• Qabaqcıl fərdiləşdirmə kodlaşdırma bacarıqlarını tələb edə bilər.
• Bəzi xüsusiyyətlər əlavə lisenziya tələb edə bilər.

KNIME

KNIMEKonstanz İnformasiya Mədənçisi kimi də tanınır, həm pulsuz, həm də açıq mənbəli sağlam məlumat analitikası, hesabat və inteqrasiya platformasıdır. O, maşın öyrənməsi və məlumatların öyrənilməsi üçün hərtərəfli funksiyalar təklif edir və onu məlumatların təhlili üçün çox yönlü bir alət edir. KNIME-nin gücü istifadəçilərə müxtəlif komponentləri qüsursuz şəkildə inteqrasiya etməyə və “Analitikanın Qurucu Blokları” konsepsiyasından istifadə etməyə imkan verən modulyar məlumat kəməri yanaşmasındadır.

KNIME platformasını qəbul etməklə, istifadəçilər öz xüsusi ehtiyaclarına uyğunlaşdırılmış müxtəlif tikinti bloklarını yığaraq və birləşdirərək mürəkkəb məlumat kəmərləri inşa edə bilərlər. Bu tikinti blokları məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, xüsusiyyət mühəndisliyi, statistik analiz, vizuallaşdırma və maşın öyrənməsi daxil olmaqla geniş imkanları əhatə edir. KNIME-in modulyar və çevik təbiəti istifadəçilərə vahid və intuitiv interfeys daxilində başdan sona analitik iş axınlarını layihələndirmək və icra etmək imkanı verir.

Pros:

• Məlumat analitikası, hesabat vermə və inteqrasiya üçün çox yönlü və modul platforma.
• Maşın öyrənməsi və məlumatların çıxarılması üçün geniş çeşiddə tikinti blokları və komponentləri təklif edir.
• Pulsuz və açıq mənbəli.

Cons:

• Başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi.
• Böyük miqyaslı və ya müəssisə səviyyəli layihələr üçün məhdud miqyaslılıq.
• Bəzi texniki bacarıq tələb edir.

DataRobot

DataRobot məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, xüsusiyyət seçimi və model seçimi daxil olmaqla, maşın öyrənmə modellərinin qurulması prosesini avtomatlaşdırır. O, analitiklərə modelin proqnozlarını başa düşməyə və izah etməyə imkan verən maşın öyrənmə modellərinin qərar qəbul etmə prosesinə dair anlayışlar təqdim edir. O, həmçinin davamlı performansın qiymətləndirilməsini və təkmilləşdirilməsini təmin edərək modelləri yerləşdirmək və izləmək üçün funksiyalar təklif edir.

Pros:

• Rahatlaşdırılmış model inkişafı üçün avtomatlaşdırılmış maşın öyrənməsi.
• Etibarlı proqnozlar üçün model izahlılığı və şəffaflığı.
• Model yerləşdirmə və monitorinq imkanları.

Cons:

• Qabaqcıl fərdiləşdirmə kodlaşdırma bacarıqlarını tələb edə bilər.
• Başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi.
• Böyük miqyaslı layihələr üçün qiymətlər baha ola bilər.

Məlumat Analitikləri/Alimlər üçün AI ilə işləyən Vasitələrin Müqayisə Vərəqi

AI Aləti	Xüsusiyyətləri	qiymət	Pros	Eksiler
Google Cloud AutoML	Xüsusi maşın öyrənmə modelləri	Getdiyin kimi ödəyin	– Maşın öyrənmə modelinin işlənməsini asanlaşdırır. - Geniş kodlaşdırma bacarığı tələb olunmur. – Google Bulud Platforması ilə yaxşı inteqrasiya edir.	– Qabaqcıl model fərdiləşdirilməsi üçün məhdud çeviklik. – Böyük miqyaslı layihələr üçün qiymətlər baha ola bilər. – Google Bulud ekosistemindən asılılıq.
Amazon SageMaker	Başdan sona maşın öyrənmə platforması	Səviyyəli istifadə	– Böyük miqyaslı layihələr üçün miqyaslana bilən infrastruktur. - Daxili alqoritmlərin müxtəlif dəsti. - Əməkdaşlıq mühiti komanda işini gücləndirir.	- Başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi. – Qabaqcıl fərdiləşdirmə kodlaşdırma bacarıqlarını tələb edə bilər. – Geniş istifadə və saxlama üçün xərc mülahizələri.
IBM WatsonStudio	AI modelinin qurulması, yerləşdirilməsi və idarə edilməsi	Lite: Pulsuz Peşəkar: $1.02 USD/Tütmə Vahid-Saat	– Məlumat alimləri, tərtibatçılar və analitiklər üçün geniş alətlər və imkanlar təklif edir – Əməkdaşlığı və avtomatlaşdırmanı asanlaşdırır. – Digər IBM Bulud xidmətləri və alətləri ilə problemsiz şəkildə inteqrasiya oluna bilər.	– Öyrənmə əyrisi yeni başlayanlar üçün dik ola bilər. – Qabaqcıl funksiyalar və müəssisə səviyyəli imkanlar ödənişli abunə tələb edə bilər. – Qeyri-IBM və ya açıq mənbə alətləri və texnologiyaları ilə işləməyə üstünlük verən istifadəçilər üçün məhdud çeviklik.
Altereks	Məlumatların qarışdırılması, qabaqcıl analitika və proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə	Designer Cloud: 4,950 dollardan başlayır Dizayner Masaüstü: 5,195 dollar	– Hərtərəfli məlumatların qarışdırılması və hazırlanması imkanları. – Dərin təhlil və modelləşdirmə üçün qabaqcıl analitik alətlər. – İş axınının avtomatlaşdırılması əl səylərini azaldır və səmərəliliyi artırır.	– Alətin mürəkkəbliyinə görə yeni başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi. – Qabaqcıl xüsusiyyətlər və fərdiləşdirmə əlavə təlim tələb edə bilər. -Qiymətlər kiçik komandalar və ya təşkilatlar üçün baha ola bilər.
RapidMiner	Müəssisə analitikası üçün məlumat elmi platforması	İstənildiyi halda mövcuddur	– Intuitiv sürüklə və burax interfeysi. – Avtomatlaşdırılmış maşın öyrənməsi prosesi asanlaşdırır. – Çevik məlumatların təhlili üçün geniş çeşidli operatorlar.	– Qabaqcıl istifadəçilər üçün məhdud fərdiləşdirmə seçimləri. – Mürəkkəb iş axınları üçün daha dik öyrənmə əyrisi. – Bəzi xüsusiyyətlər əlavə lisenziya tələb edə bilər.
Parlaq Məlumat	Veb məlumatların toplanması və təhlili	Getdikcə ödəyin: $15/gb Artım: 500 dollar İş: 1,000 dollar Müəssisə: İstək əsasında	– Geniş veb məlumat toplama imkanları. – Yüksək keyfiyyətli və uyğun məlumatlar. – Daha dərin təhlil üçün məlumatların zənginləşdirilməsi.	– Kiçik miqyaslı layihələr üçün qiymətlər qadağanedici ola bilər. - Başlayanlar üçün dik öyrənmə əyrisi. – Veb məlumat mənbələrinə güvənmək müəyyən sənaye sahələrində məhdudiyyətlərə malik ola bilər.
Gretel.ai	Sintetik məlumat yaratmaq üçün platforma	Fərdi: $2.00 / kredit Komanda: $295 /ay + $2.20 / kredit Müəssisə: Xüsusi	– Məxfiliyin qorunması üçün sintetik məlumatların yaradılması. – Təhlükəsiz analizlər üçün məxfiliyi artıran üsullar. – Məlumatların etiketlənməsi və transformasiya imkanları.	– Sintetik məlumatlar real məlumatların mürəkkəbliyini mükəmməl şəkildə əks etdirməyə bilər. – Məxfiliyə yönəlmiş istifadə halları ilə məhdudlaşır. – Qabaqcıl fərdiləşdirmə əlavə təcrübə tələb edə bilər.
Əsasən AI	Paylaşıla bilən AI tərəfindən yaradılan sintetik məlumatlar	pulsuz Komanda: 3 dollar/kredit Müəssisə: $5/kredit	- Real sintetik məlumatların yaradılması. – Anonimləşdirmə və məxfiliyin qorunması imkanları. – Etibarlı təhlil üçün məlumatların faydalı qiymətləndirilməsi.	– Sintetik məlumat yaratmaq üçün istifadə halları ilə məhdudlaşır. – Qabaqcıl fərdiləşdirmə texniki təcrübə tələb edə bilər. – Məlumat daxilində mürəkkəb münasibətləri ələ keçirməkdə potensial problemlər.
Tonik AI	Məlumatların anonimləşdirilməsi və çevrilməsi	Əsas: Pulsuz sınaq Peşəkar və müəssisə: Xüsusi	– Effektiv məlumat anonimləşdirmə üsulları. – Uyğunluq üçün qayda-əsaslı transformasiyalar. – Əməkdaşlıq və versiyaya nəzarət imkanları.	– Məlumatların anonimləşdirilməsi və transformasiya tapşırıqları ilə məhdudlaşır. Qabaqcıl fərdiləşdirmə kodlaşdırma bacarıqlarını tələb edə bilər. – Bəzi xüsusiyyətlər əlavə lisenziya tələb edə bilər.-
KNIME	Açıq mənbəli məlumat analitikası və inteqrasiya platforması	Pulsuz və ödənişli səviyyələr	– Məlumatların analitikası, hesabatı və inteqrasiyası üçün çox yönlü və modul platforma. – Maşın öyrənməsi və məlumatların çıxarılması üçün geniş çeşiddə tikinti blokları və komponentləri təklif edir. - Pulsuz və açıq mənbə.	- Başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi. – Böyük miqyaslı və ya müəssisə səviyyəli layihələr üçün məhdud miqyaslılıq. - Müəyyən texniki bacarıq tələb edir.
DataRobot	Avtomatlaşdırılmış maşın öyrənmə platforması	Xüsusi qiymət	– Rahatlaşdırılmış model inkişafı üçün avtomatlaşdırılmış maşın öyrənməsi. – Etibarlı proqnozlar üçün model izahlılığı və şəffaflığı. – Model yerləşdirmə və monitorinq imkanları.	– Qabaqcıl fərdiləşdirmə kodlaşdırma bacarıqlarını tələb edə bilər. - Başlayanlar üçün daha dik öyrənmə əyrisi. – Böyük miqyaslı layihələr üçün qiymətlər baha ola bilər.

FAQ

Onlar adətən bir sıra funksiyalar təklif edirlər. Bunlara səliqəsiz verilənlər toplularını idarə etmək üçün məlumatların əvvəlcədən işlənməsi və təmizlənməsi imkanları, fərziyyə testi və reqressiya modelləşdirməsi üçün qabaqcıl statistik analiz, proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə və təsnifat tapşırıqları üçün maşın öyrənmə alqoritmləri, və məlumatlandırıcı qrafiklər və qrafiklər yaratmaq üçün məlumatların vizuallaşdırılması vasitələri. Bundan əlavə, bir çox AI alətləri təkrarlanan tapşırıqları asanlaşdırmaq və məlumatların səmərəli işlənməsini təmin etmək üçün avtomatlaşdırma xüsusiyyətlərini təmin edir.

AI alətləri məlumat analitikləri üçün güclü köməkçilərdir, lakin onlar tənqidi düşüncə və təcrübəni əvəz edə bilməz insan analitikləri. Süni intellekt alətləri müəyyən tapşırıqları avtomatlaşdıra və mürəkkəb təhlillər apara bilsə də, məlumat analitikləri üçün hələ də vacibdir. nəticələri şərh edin, fərziyyələri təsdiqləyin və sahə bilikləri və təcrübələri əsasında əsaslandırılmış qərarlar qəbul edin. Məlumat analitikləri və AI alətləri arasında əməkdaşlıq daha dəqiq və dərin nəticələrə gətirib çıxarır.

Məlumatların təhlili üçün hazırlanmış süni intellekt vasitələri adətən məlumatların məxfiliyinə və təhlükəsizliyinə üstünlük verir. Onlar tez-tez saxlama və ötürmə zamanı həssas məlumatları qorumaq üçün şifrələmə mexanizmlərini təmin edirlər. Bundan əlavə, nüfuzlu AI alətləri GDPR kimi məxfilik qaydalarına riayət edir və yalnız səlahiyyətli şəxslərin məlumatlara daxil ola və manipulyasiya edə bilməsini təmin etmək üçün ciddi giriş nəzarətlərini həyata keçirir. Məlumat analitikləri üçün etibarlı provayderlərdən AI alətləri seçmək və onlardan istifadə etməzdən əvvəl onların təhlükəsizlik tədbirlərini qiymətləndirmək çox vacibdir.

AI alətlərinin çoxsaylı üstünlükləri olsa da, məhdudiyyətləri var. Bir məhdudiyyət keyfiyyətə güvənməkdir təlim məlumatları. Təlim məlumatları qeyri-obyektiv və ya qeyri-kafi olarsa, bu, alətin nəticələrinin dəqiqliyinə və etibarlılığına təsir göstərə bilər. Digər məhdudiyyət davamlı monitorinq və təsdiqləmə ehtiyacıdır. Məlumat analitikləri süni intellekt alətləri tərəfindən yaradılan nəticələri yoxlamalı və onların domen təcrübələrinə uyğun olmasını təmin etməlidirlər. Bundan əlavə, bəzi AI alətləri daha böyük verilənlər bazası və ya məhdud hesablama imkanları olan təşkilatlar üçün onların miqyasını məhdudlaşdıraraq, əhəmiyyətli hesablama resursları tələb edə bilər.

Məlumat analitikləri edə bilər riskləri azaltmaq AI vasitələrindən istifadə edərkən ehtiyatlı və tənqidi yanaşma ilə. Alətin alqoritmlərini və əsas fərziyyələrini hərtərəfli başa düşmək çox vacibdir. Məlumat analitikləri nəticələri öz təhlilləri və domen təcrübələri ilə müqayisə edərək təsdiq etməlidirlər. Alətin performansını mütəmadi olaraq izləmək və yoxlamaq da hər hansı qərəzliliyi və ya uyğunsuzluğu müəyyən etmək üçün vacibdir. Bundan əlavə, məxfi məlumatların düzgün idarə olunmasını təmin etmək üçün məlumatların məxfiliyi qaydaları və uyğunluq standartları haqqında müasir biliklərin saxlanması lazımdır.

Nəticə

Bu süni intellektlə işləyən alətlər böyük dəyər təklif etsə də, onlardan istifadə edərkən müəyyən amilləri nəzərə almaq vacibdir. Birincisi, əsas alqoritmlərin məhdudiyyətlərini və fərziyyələrini başa düşmək dəqiq və etibarlı nəticələri təmin etmək üçün çox vacibdir. İkincisi, xüsusilə həssas və ya məxfi məlumatlarla işləyərkən məlumatların məxfiliyi və təhlükəsizliyi prioritetləşdirilməlidir. Hər bir alətlə əlaqəli miqyaslılığı, inteqrasiya imkanlarını və xərclərin təsirlərini xüsusi layihə tələblərinə uyğunlaşdırmaq üçün qiymətləndirmək də vacibdir.

Daha ətraflı:

• 10-cü il üçün 2023 ən yaxşı AI veb sayt qurucusu
• BNB Zəncirinə yeni başlayanlar üçün bələdçi: Binance Smart Chain-in təkamülü (2023)
• AI Analitiki: Tənbəlliyə uyğun Excel Dəyişdirməniz