Най-добрите 10+ базирани на AI инструмента за анализатори на данни и специалисти по данни през 2023 г.

Задвижваните от AI инструменти се превърнаха в незаменими активи за професионалистите, които искат да извлекат значима информация от огромни и сложни набори от данни. Тези AI инструменти дават възможност на анализаторите на данни и учените да се справят със сложни предизвикателства, да автоматизират работните процеси и да оптимизират процесите на вземане на решения. 

Чрез използване на усъвършенствани алгоритми и техники за машинно обучение, тези задвижвани от AI инструменти за данни позволяват на професионалистите да разкриват скрити модели, да правят точни прогнози и да генерират приложими прозрения. Тези инструменти автоматизират повтарящи се задачи, оптимизират процеси на подготовка и моделиране на даннии дават възможност на потребителите да извличат максимална стойност от своите набори от данни.

Всеки инструмент предлага уникален набор от характеристики и функционалности, съобразени с различни аспекти на процеса на анализ на данни. От извличане и почистване на данни до проучвателен анализ и прогнозно моделиране, тези инструменти предоставят цялостен набор от инструменти за анализ на данни от край до край. Те обикновено използват интуитивен интерфейс, програмни езици, или визуални работни потоци, които позволяват на потребителите да взаимодействат с данни, да извършват сложни изчисления и да визуализират резултатите ефективно.

Ако сте учен/аналитик на данни и търсите идеалния инструмент за рационализирайте работния си процес, ние съставихме списък от 10+ базирани на AI инструмента, които можете да изследвате.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML е мощен AI инструмент, който опростява процеса на изграждане на модели за машинно обучение. Тя рационализира процеса на обучение модели за машинно обучение чрез автоматизиране на повтарящи се задачи като настройка на хиперпараметри и избор на архитектура на модела.

Той също така предоставя интуитивен графичен интерфейс, позволяващ специалисти по данни за изграждане и внедряване на модели без обширни знания за кодиране. Освен това се интегрира безпроблемно с други инструменти и услуги на Google Cloud.

Плюсове:

• Опростява разработването на модел за машинно обучение.
• Не са необходими задълбочени умения за кодиране.
• Интегрира се добре с Google Cloud Platform.

Минуси:

• Ограничена гъвкавост за разширено персонализиране на модела.
• Ценообразуването може да бъде скъпо за мащабни проекти.
• Зависимост от екосистемата Google Cloud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker е цялостна платформа за машинно обучение, която предоставя на специалистите по данни възможности за цялостно разработване на модели. Неговата мащабируема инфраструктура се справя с тежката работа по обучението и внедряването на модели, което го прави подходящ за мащабни проекти. 

Sagemaker предлага широк набор от вградени алгоритми за различни задачи, като регресия, класификация и групиране. Той също така позволява на анализаторите на данни да си сътрудничат и да споделят работата си безпроблемно, подобрявайки продуктивността и споделянето на знания в екипите.

Плюсове:

• Мащабируема инфраструктура за мащабни проекти.
• Разнообразен набор от вградени алгоритми.
• Средата за сътрудничество подобрява работата в екип.

Минуси:

• По-стръмна крива на обучение за начинаещи.
• Разширеното персонализиране може да изисква умения за програмиране.
• Съображения за разходите за обширна употреба и съхранение.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio дава възможност на специалистите по данни, разработчиците и анализаторите да създават, внедряват и управляват AI модели, като същевременно оптимизират процесите на вземане на решения. Налична на IBM Cloud Pak® for Data, платформата позволява на екипите да си сътрудничат безпроблемно, автоматизира жизнените цикли на AI и ускорява времето до стойност чрез своята отворена многооблачна архитектура.

С IBM Watson Studio потребителите могат да се възползват от набор от рамки с отворен код като PyTorch, TensorFlow и scikit-learn, заедно със собствените екосистемни инструменти на IBM както за базирана на код, така и за визуална наука за данни. Платформата поддържа популярни среди като преносими компютри Jupyter, JupyterLab и интерфейси на командния ред (CLI), което позволява на потребителите да работят ефективно на езици като Python, R и Scala. 

Плюсове:

• Предлага широк набор от инструменти и възможности за специалисти по данни, разработчици и анализатори
• Улеснява сътрудничеството и автоматизацията.
• Може да се интегрира безпроблемно с други IBM Cloud услуги и инструменти.

Минуси:

• Кривата на обучение може да е стръмна за начинаещи.
• Разширените функции и възможностите на корпоративно ниво може да изискват платен абонамент.
• Ограничена гъвкавост за потребители, които предпочитат да работят с инструменти и технологии, които не са на IBM или с отворен код.

Alteryx

Alteryx е мощен инструмент за анализ на данни и автоматизация на работния процес, предназначен да предостави на анализаторите на данни широк спектър от възможности. Инструментът позволява на анализаторите на данни лесно да смесват и почистват различни набори от данни от множество източници, което им позволява да създават изчерпателни и надеждни аналитични набори от данни.

Той също така предоставя разнообразие от усъвършенствани инструменти за анализ, включително статистически анализ, прогнозно моделиране и пространствени анализи, което позволява на анализаторите да разкриват модели, тенденции и да правят прогнози, базирани на данни.

Плюсове:

• Изчерпателни възможности за смесване и подготовка на данни.
• Разширени аналитични инструменти за задълбочен анализ и моделиране.
• Автоматизация на работния процес намалява ръчното усилие и повишава ефективността.

Минуси:

• По-стръмна крива на обучение за начинаещи поради сложността на инструмента.
• Разширените функции и персонализиране може да изискват допълнително обучение.
• Ценообразуването може да бъде скъпо за по-малки екипи или организации.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner е ориентирана към предприятието платформа за наука за данни, която позволява на организациите да анализират комбинираното влияние на своите служители, опит и данни. Платформата е проектирана да поддържа множество потребители на анализи през целия жизнен цикъл на AI. През септември 2022 г. RapidMiner беше придобит от Altair Engineering  

Той съчетава подготовка на данни, машинно обучение и прогнозни анализи в една платформа и предлага визуален интерфейс, който позволява на анализаторите на данни да изграждат сложни работни потоци на данни чрез прост механизъм за плъзгане и пускане. Инструментът автоматизира процеса на машинно обучение, включително избор на функции, модел обучение, и оценка, опростявайки аналитичния тръбопровод. Има и обширна библиотека от оператори, позволяваща на анализаторите да изпълняват разнообразни задачи за манипулиране и анализ на данни.

Плюсове:

• Интуитивен интерфейс за плъзгане и пускане.
• Автоматизираното машинно обучение рационализира процеса.
• Голямо разнообразие от оператори за гъвкав анализ на данни.

Минуси:

• Ограничени възможности за персонализиране за напреднали потребители.
• По-стръмна крива на обучение за сложни работни процеси.
• Някои функции може да изискват допълнително лицензиране.

Ярки данни

Ярки данни позволява на анализаторите на данни да събират и анализират огромни количества уеб данни чрез глобална прокси мрежа. Цялото събиране на данни на платформата се осъществява с помощта на нейните алгоритми, управлявани от AI и ML.

Платформата гарантира висококачествени данни, като предлага цялостни процеси за проверка и валидиране на данни, като същевременно гарантира съответствие с разпоредбите за поверителност на данните. С допълнителни атрибути и метаданни, Bright Data позволява на анализаторите да обогатят своите набори от данни, подобрявайки дълбочината и качеството на своя анализ.

Плюсове:

• Разширени възможности за събиране на данни в мрежата.
• Висококачествени и съвместими данни.
• Обогатяване на данни за по-задълбочен анализ.

Минуси:

• Ценообразуването може да бъде непосилно високо за малки проекти.
• Стръмна крива на обучение за начинаещи.
• Разчитането на уеб източници на данни може да има ограничения в определени отрасли.

Gretel.ai

Гретел предоставя платформа, използваща техники за машинно обучение за генериране на синтетични данни, които имитират точно реални набори от данни. Той използва усъвършенствани техники за машинно обучение, за да създаде синтетични данни, които точно отразяват масивите от данни в реалния свят. Тези синтетични данни показват сходни статистически свойства и модели, което позволява на организациите да извършват стабилно моделно обучение и анализ без достъп до чувствителна или лична информация.

Платформата дава приоритет на поверителността и сигурността на данните, като елиминира необходимостта от директна работа с чувствителни данни. Чрез използването на синтетични данни организациите могат да защитят поверителна информация, като същевременно извличат ценни прозрения и разработват ефективни модели за машинно обучение.

Плюсове:

• Генериране на синтетични данни за защита на поверителността.
• Техники за подобряване на поверителността за сигурни анализи.
• Възможности за етикетиране и трансформиране на данни.

Минуси:

• Синтетичните данни може да не представят перфектно сложността на реалните данни.
• Ограничено до случаи на употреба, фокусирани върху поверителността.
• Разширеното персонализиране може да изисква допълнителен опит.

Предимно AI

Основана през 2017 г. от трима учени по данни, Предимно AI използва техники за машинно обучение за генериране на реалистични и запазващи поверителността синтетични данни за различни аналитични цели. Той гарантира поверителността на чувствителните данни, като същевременно запазва ключови статистически характеристики, позволявайки на анализаторите да работят с данни, като същевременно спазват разпоредбите за поверителност.

Платформата предлага споделени синтетични данни, генерирани от AI, което позволява ефективно сътрудничество и споделяне на данни между организации. Потребителите могат също така да си сътрудничат по различни видове чувствителни последователни и времеви данни, като профили на клиенти, пътувания на пациенти и финансови транзакции. MostlyAI също така предлага гъвкавост за define специфични части от своите бази данни за синтез, като допълнително подобрява опциите за персонализиране.

Плюсове:

• Генериране на реалистични синтетични данни.
• Възможности за анонимизиране и запазване на поверителността.
• Оценка на полезността на данните за надежден анализ.

Минуси:

• Ограничено до случаи на използване на генериране на синтетични данни.
• Разширеното персонализиране може да изисква технически опит.
• Потенциални предизвикателства при улавянето на сложни връзки в данните.

Тоник AI

Тоник AI предлагайки задвижвани от AI имитиране на данни за генериране на синтезирани данни. Синтезираните данни са изкуствено генерирани данни, които са създадени с помощта на алгоритми. Често се използва за допълване или замяна на данни от реалния свят, които могат да бъдат скъпи, отнемащи време или трудни за получаване.

Платформата предлага деидентификация, синтез и подмножество, което позволява на потребителите да смесват и съчетават тези методи според техните специфични нужди от данни. Тази гъвкавост гарантира, че техните данни се обработват по подходящ начин и сигурно в различни сценарии. Освен това, функционалността на Tonic AI за подгрупи позволява на потребителите да извличат конкретни подгрупи от своите данни за целенасочен анализ, като се гарантира, че се използва само необходимата информация, като същевременно се минимизира рискът.

Плюсове:

• Ефективни техники за анонимизиране на данни.
• Базирани на правила трансформации за съответствие.
• Възможности за сътрудничество и контрол на версиите.

Минуси:

• Ограничено до задачи за анонимизиране и преобразуване на данни.
• Разширеното персонализиране може да изисква умения за програмиране.
• Някои функции може да изискват допълнително лицензиране.

КНИМЕ

КНИМЕ, известен също като Konstanz Information Miner, е стабилна платформа за анализ на данни, отчитане и интеграция, която е едновременно безплатна и с отворен код. Той предлага широка гама от функционалности за машинно обучение и извличане на данни, което го прави универсален инструмент за анализ на данни. Силата на KNIME се крие в неговия модулен подход за конвейер на данни, който позволява на потребителите безпроблемно да интегрират различни компоненти и да използват концепцията „Building Blocks of Analytics“.

Чрез приемането на платформата KNIME потребителите могат да конструират сложни канали за данни чрез сглобяване и свързване на различни градивни блокове, съобразени с техните специфични нужди. Тези градивни елементи обхващат широк набор от възможности, включително предварителна обработка на данни, инженеринг на функции, статистически анализ, визуализация и машинно обучение. Модулната и гъвкава природа на KNIME дава възможност на потребителите да проектират и изпълняват аналитични работни процеси от край до край, всичко това в рамките на унифициран и интуитивен интерфейс.

Плюсове:

• Гъвкава и модулна платформа за анализ на данни, отчитане и интеграция.
• Предлага широка гама от градивни елементи и компоненти за машинно обучение и извличане на данни.
• Свободен и с отворен код.

Минуси:

• По-стръмна крива на обучение за начинаещи.
• Ограничена мащабируемост за мащабни или корпоративни проекти.
• Изисква известна техническа компетентност.

DataRobot

DataRobot автоматизира процеса от край до край на изграждане на модели за машинно обучение, включително предварителна обработка на данни, избор на функции и избор на модел. Той предоставя представа за процеса на вземане на решения на моделите за машинно обучение, позволявайки на анализаторите да разберат и обяснят прогнозите на модела. Той също така предлага функционалности за внедряване и наблюдение на модели, като гарантира текуща оценка на ефективността и подобряване.

Плюсове:

• Автоматизирано машинно обучение за рационализирано разработване на модели.
• Обяснимост и прозрачност на модела за надеждни прогнози.
• Разгръщане на модела и възможности за наблюдение.

Минуси:

• Разширеното персонализиране може да изисква умения за програмиране.
• По-стръмна крива на обучение за начинаещи.
• Ценообразуването може да бъде скъпо за мащабни проекти.

Сравнителен лист на базирани на AI инструменти за анализатори на данни/учени

Инструмент за изкуствен интелект	Характеристики:	Цена	Професионалисти	Против
Google Cloud AutoML	Персонализирани модели за машинно обучение	Плащайте, докато отидете	– Опростява разработването на модел за машинно обучение. – Не са необходими задълбочени умения за кодиране. – Интегрира се добре с Google Cloud Platform.	– Ограничена гъвкавост за разширено персонализиране на модела. – Ценообразуването може да бъде скъпо за мащабни проекти. – Зависимост от екосистемата Google Cloud.
Amazon SageMaker	Платформа за машинно обучение от край до край	Използване на нива	– Мащабируема инфраструктура за мащабни проекти. – Разнообразен набор от вградени алгоритми. – Средата за сътрудничество подобрява работата в екип.	– По-стръмна крива на обучение за начинаещи. – Разширеното персонализиране може да изисква умения за кодиране. – Съображения за разходите за обширна употреба и съхранение.
IBM WatsonStudio	Изграждане, внедряване и управление на AI модел	Lite: Безплатно Професионален: $1.02 USD/капацитет единица-час	– Предлага широк набор от инструменти и възможности за специалисти по данни, разработчици и анализатори – Улеснява сътрудничеството и автоматизацията. – Може да се интегрира безпроблемно с други IBM Cloud услуги и инструменти.	– Кривата на обучение може да е стръмна за начинаещи. – Разширените функции и възможностите на корпоративно ниво може да изискват платен абонамент. – Ограничена гъвкавост за потребители, които предпочитат да работят с инструменти и технологии, които не са на IBM или с отворен код.
Alteryx	Смесване на данни, разширен анализ и прогнозно моделиране	Designer Cloud: Започвайки от $4,950 Дизайнерски работен плот: $5,195	– Изчерпателни възможности за смесване и подготовка на данни. – Разширени аналитични инструменти за задълбочен анализ и моделиране. – Автоматизирането на работния процес намалява ръчното усилие и повишава ефективността.	– По-стръмна крива на обучение за начинаещи поради сложността на инструмента. – Разширените функции и персонализиране може да изискват допълнително обучение. - Ценообразуването може да бъде скъпо за по-малки екипи или организации.
RapidMiner	Научна платформа за данни за корпоративни анализи	Наличен при поискване	– Интуитивен интерфейс за плъзгане и пускане. – Автоматизираното машинно обучение рационализира процеса. – Голямо разнообразие от оператори за гъвкав анализ на данни.	– Ограничени възможности за персонализиране за напреднали потребители. – По-стръмна крива на обучение за сложни работни процеси. – Някои функции може да изискват допълнително лицензиране.
Ярки данни	Събиране и анализ на уеб данни	Плащайте в момента: $15/gb Ръст: $500 Бизнес: $ 1,000 Предприятие: При поискване	– Разширени възможности за събиране на данни в мрежата. – Висококачествени и съвместими данни. – Обогатяване на данни за по-задълбочен анализ.	– Ценообразуването може да бъде непосилно за малки проекти. – Стръмна крива на обучение за начинаещи. – Разчитането на уеб източници на данни може да има ограничения в определени индустрии.
Gretel.ai	Платформа за създаване на синтетични данни	Индивидуално: $2.00 / кредитна Екип: $295 /месец + $2.20 / кредитна Предприятие: По поръчка	– Генериране на синтетични данни за защита на поверителността. – Техники за подобряване на поверителността за сигурни анализи. – Възможности за етикетиране и трансформиране на данни.	– Синтетичните данни може да не представят напълно сложността на реалните данни. – Ограничено до случаи на използване, фокусирани върху поверителността. – Разширеното персонализиране може да изисква допълнителен опит.
Предимно AI	Синтетични данни, генерирани от AI, които могат да се споделят	Безплатно Екип: $3/кредит Enterprise: $5/кредит	– Генериране на реалистични синтетични данни. – Възможности за анонимизиране и запазване на поверителността. – Оценка на полезността на данните за надежден анализ.	– Ограничено до случаи на използване на генериране на синтетични данни. – Разширеното персонализиране може да изисква технически опит. – Потенциални предизвикателства при улавянето на сложни връзки в данните.
Тоник AI	Анонимизиране и трансформиране на данни	Основен: Безплатен пробен период Професионални и корпоративни: персонализирани	– Ефективни техники за анонимизиране на данни. – Базирани на правила трансформации за съответствие. – Възможности за сътрудничество и контрол на версиите.	– Ограничено до задачи за анонимизиране и преобразуване на данни. Разширеното персонализиране може да изисква умения за програмиране. – Някои функции може да изискват допълнително лицензиране.-
КНИМЕ	Платформа за анализ и интегриране на данни с отворен код	Безплатни и платени нива	– Гъвкава и модулна платформа за анализ на данни, отчитане и интеграция. – Предлага широка гама от градивни елементи и компоненти за машинно обучение и извличане на данни. – Безплатен и с отворен код.	– По-стръмна крива на обучение за начинаещи. – Ограничена мащабируемост за мащабни или корпоративни проекти. – Изисква известна техническа компетентност.
DataRobot	Автоматизирана платформа за машинно обучение	Персонализирано ценообразуване	– Автоматизирано машинно обучение за рационализирано разработване на модели. – Обяснимост на модела и прозрачност за надеждни прогнози. – Разгръщане на модела и възможности за наблюдение.	– Разширеното персонализиране може да изисква умения за кодиране. – По-стръмна крива на обучение за начинаещи. – Ценообразуването може да бъде скъпо за мащабни проекти.

Въпроси и Отговори

Те обикновено предлагат набор от функции. Те включват възможности за предварителна обработка и почистване на данни за работа с разхвърляни набори от данни, усъвършенстван статистически анализ за тестване на хипотези и регресионно моделиране, алгоритми за машинно обучение за задачи за прогнозно моделиране и класификацияи инструменти за визуализация на данни за създаване на информативни диаграми и графики. Освен това, много инструменти за изкуствен интелект предоставят функции за автоматизация за рационализиране на повтарящи се задачи и позволяват ефективна обработка на данни.

AI инструментите са мощни помощници за анализаторите на данни, но не могат да заменят критичното мислене и експертизата на човешки анализатори. Докато инструментите за изкуствен интелект могат да автоматизират определени задачи и да извършват сложни анализи, все още е от съществено значение за анализаторите на данни интерпретирайте резултатите, потвърждават предположенията и вземат информирани решения въз основа на знанията и опита си в областта. Сътрудничеството между анализатори на данни и AI инструменти води до по-точни и проницателни резултати.

AI инструментите, предназначени за анализ на данни, обикновено дават приоритет на поверителността и сигурността на данните. Те често предоставят механизми за криптиране за защита на чувствителни данни по време на съхранение и предаване. Освен това уважаваните инструменти за изкуствен интелект се придържат към разпоредбите за поверителност, като GDPR, и прилагат строги контроли за достъп, за да гарантират, че само упълномощени лица могат да имат достъп и да манипулират данните. За анализаторите на данни е от решаващо значение да избират AI инструменти от надеждни доставчици и да оценяват техните мерки за сигурност, преди да ги използват.

Докато AI инструментите имат много предимства, те имат ограничения. Едно ограничение е разчитането на качеството данни за обучение. Ако данните за обучението са пристрастни или недостатъчни, това може да повлияе на точността и надеждността на резултатите от инструмента. Друго ограничение е необходимостта от непрекъснат мониторинг и валидиране. Анализаторите на данни трябва да проверят резултатите, генерирани от AI инструменти, и да гарантират, че те съответстват на техния опит в областта. Освен това, някои AI инструменти може да изискват значителни изчислителни ресурси, ограничавайки тяхната мащабируемост за по-големи набори от данни или организации с ограничени изчислителни възможности.

Анализаторите на данни могат смекчаване на рисковете чрез възприемане на предпазлив и критичен подход при използване на AI инструменти. От решаващо значение е да разберете напълно алгоритмите на инструмента и основните допускания. Анализаторите на данни трябва да валидират резултатите, като ги сравнят със собствените си анализи и опит в областта. Редовното наблюдение и одит на ефективността на инструмента също е важно за идентифициране на всякакви пристрастия или несъответствия. Освен това поддържането на актуални познания относно разпоредбите за поверителност на данните и стандартите за съответствие е необходимо, за да се гарантира правилното боравене с чувствителна информация.

Заключение

Докато тези инструменти, задвижвани от AI, предлагат огромна стойност, важно е да се вземат предвид определени фактори, когато се използват. Първо, разбирането на ограниченията и допусканията на основните алгоритми е от решаващо значение за осигуряване на точни и надеждни резултати. Второ, поверителността и сигурността на данните трябва да бъдат приоритет, особено когато се работи с чувствителна или поверителна информация. Също така е важно да се оцени мащабируемостта, възможностите за интеграция и последиците от разходите, свързани с всеки инструмент, за да се приведат в съответствие с конкретните изисквания на проекта.

Чети повече:

• 10 най-добри AI строители на уебсайтове за 2023 г
• Ръководство за начинаещи във веригата BNB: Еволюцията на Binance Smart Chain (2023)
• AI Analyst: Вашият удобен за мързела заместител на Excel