10+ nejlepších nástrojů založených na umělé inteligenci pro datové analytiky a datové vědce v roce 2023

Nástroje poháněné umělou inteligencí se staly nepostradatelným aktivem pro profesionály, kteří chtějí získat smysluplné poznatky z rozsáhlých a komplexních datových sad. Tyto nástroje AI umožňují datovým analytikům a vědcům řešit složité výzvy, automatizovat pracovní postupy a optimalizovat rozhodovací procesy. 

Díky využití pokročilých algoritmů a technik strojového učení umožňují tyto datové nástroje založené na umělé inteligenci profesionálům odhalovat skryté vzorce, vytvářet přesné předpovědi a vytvářet užitečné poznatky. Tyto nástroje automatizují opakující se úkoly, zefektivňují procesy přípravy dat a modelovánía umožnit uživatelům získat maximální hodnotu ze svých datových sad.

Každý nástroj nabízí jedinečnou sadu funkcí a funkcí přizpůsobených různým aspektům procesu analýzy dat. Od extrakce a čištění dat až po průzkumnou analýzu a prediktivní modelováníTyto nástroje poskytují komplexní sadu nástrojů pro komplexní analýzu dat. Obvykle využívají intuitivní rozhraní, programovací jazykynebo vizuální pracovní postupy, které uživatelům umožňují interakci s daty, provádění složitých výpočtů a efektivní vizualizaci výsledků.

Pokud jste datový vědec/analytik a hledáte perfektní nástroj zefektivněte svůj pracovní postup, sestavili jsme seznam více než 10 nástrojů poháněných umělou inteligencí, které můžete prozkoumat.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML je výkonný nástroj AI, který zjednodušuje proces vytváření modelů strojového učení. Zefektivňuje proces školení modely strojového učení automatizací opakujících se úloh, jako je ladění hyperparametrů a výběr architektury modelu.

Poskytuje také intuitivní grafické rozhraní, které umožňuje datoví vědci vytvářet a nasazovat modely bez rozsáhlého znalost kódování. Bezproblémově se také integruje s dalšími nástroji a službami Google Cloud.

Klady:

• Zjednodušuje vývoj modelu strojového učení.
• Nejsou vyžadovány žádné rozsáhlé kódovací dovednosti.
• Dobře se integruje s platformou Google Cloud Platform.

Nevýhody:

• Omezená flexibilita pro pokročilé přizpůsobení modelu.
• U velkých projektů může být cena drahá.
• Závislost na ekosystému Google Cloud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker je komplexní platforma pro strojové učení, která poskytuje datovým vědcům možnosti komplexního vývoje modelů. Jeho škálovatelná infrastruktura zvládá náročnou práci s modelovým školením a nasazením, takže je vhodný pro rozsáhlé projekty. 

Sagemaker nabízí širokou škálu vestavěných algoritmů pro různé úkoly, jako je regrese, klasifikace a shlukování. Umožňuje také datovým analytikům bezproblémově spolupracovat a sdílet svou práci, což zvyšuje produktivitu a sdílení znalostí v týmech.

Klady:

• Škálovatelná infrastruktura pro velké projekty.
• Rozmanitá sada vestavěných algoritmů.
• Prostředí pro spolupráci zlepšuje týmovou práci.

Nevýhody:

• Strmější křivka učení pro začátečníky.
• Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat znalosti kódování.
• Úvahy o nákladech na rozsáhlé použití a skladování.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio umožňuje datovým vědcům, vývojářům a analytikům vytvářet, nasazovat a spravovat modely umělé inteligence a zároveň optimalizovat rozhodovací procesy. Platforma, která je k dispozici na IBM Cloud Pak® for Data, umožňuje týmům bezproblémovou spolupráci, automatizuje životní cykly umělé inteligence a urychluje čas potřebný k dosažení hodnoty prostřednictvím otevřené multicloudové architektury.

S IBM Watson Studio mohou uživatelé využívat řadu open-source frameworků, jako je PyTorch, TensorFlow a scikit-learn, spolu s vlastními ekosystémovými nástroji IBM pro vědu založenou na kódu i vizuální data. Platforma podporuje populární prostředí, jako jsou notebooky Jupyter, JupyterLab a rozhraní příkazového řádku (CLI), což uživatelům umožňuje efektivně pracovat v jazycích, jako jsou Python, R a Scala. 

Klady:

• Nabízí širokou škálu nástrojů a schopností pro datové vědce, vývojáře a analytiky
• Usnadňuje spolupráci a automatizaci.
• Lze bez problémů integrovat s dalšími službami a nástroji IBM Cloud.

Nevýhody:

• Křivka učení může být pro začátečníky strmá.
• Pokročilé funkce a možnosti na podnikové úrovni mohou vyžadovat placené předplatné.
• Omezená flexibilita pro uživatele, kteří dávají přednost práci s nástroji a technologiemi jiných výrobců než IBM nebo open source.

Alteryx

Alteryx je výkonný nástroj pro analýzu dat a automatizaci pracovních postupů navržený tak, aby umožnil analytikům dat širokou škálu možností. Tento nástroj umožňuje datovým analytikům snadno kombinovat a čistit různé datové sady z více zdrojů, což jim umožňuje vytvářet komplexní a spolehlivé analytické datové sady.

Poskytuje také řadu pokročilých analytických nástrojů, včetně statistické analýzy, prediktivního modelování a prostorové analýzy, což analytikům umožňuje odhalovat vzorce, trendy a vytvářet předpovědi na základě dat.

Klady:

• Komplexní možnosti míchání a přípravy dat.
• Pokročilé analytické nástroje pro hloubkovou analýzu a modelování.
• Automatizace pracovních postupů snižuje manuální námahu a zvyšuje efektivitu.

Nevýhody:

• Strmější křivka učení pro začátečníky díky složitosti nástroje.
• Pokročilé funkce a přizpůsobení mohou vyžadovat další školení.
• Ceny mohou být pro menší týmy nebo organizace drahé.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner je platforma pro vědu o datech zaměřená na podniky, která umožňuje organizacím analyzovat kombinovaný vliv jejich zaměstnanců, odborných znalostí a dat. Platforma je navržena tak, aby podporovala řadu uživatelů analýzy během celého životního cyklu AI. V září 2022 získal RapidMiner společnost Altair Engineering  

Kombinuje přípravu dat, strojové učení a prediktivní analytiku na jediné platformě a nabízí vizuální rozhraní, které umožňuje datovým analytikům vytvářet komplexní datové pracovní toky pomocí jednoduchého mechanismu přetahování. Nástroj automatizuje proces strojového učení, včetně výběru funkcí, modelový tréninka vyhodnocování, zjednodušující analytické potrubí. K dispozici je také rozsáhlá knihovna operátorů, která umožňuje analytikům provádět různé manipulace s daty a analytické úlohy.

Klady:

• Intuitivní rozhraní přetahování.
• Automatizované strojové učení zefektivňuje proces.
• Široká škála operátorů pro flexibilní analýzu dat.

Nevýhody:

• Omezené možnosti přizpůsobení pro pokročilé uživatele.
• Strmější křivka učení pro složité pracovní postupy.
• Některé funkce mohou vyžadovat další licence.

Jasná data

Jasná data umožňuje datovým analytikům shromažďovat a analyzovat obrovské množství webových dat prostřednictvím globální sítě proxy. Veškerý sběr dat na platformě se provádí pomocí jejích algoritmů řízených AI a ML.

Platforma zajišťuje vysoce kvalitní data tím, že nabízí komplexní procesy ověřování a validace dat a zároveň zajišťuje soulad s předpisy o ochraně osobních údajů. Díky dalším atributům a metadatům umožňuje Bright Data analytikům obohacovat jejich datové sady, čímž zvyšuje hloubku a kvalitu jejich analýzy.

Klady:

• Rozsáhlé možnosti sběru webových dat.
• Vysoce kvalitní a vyhovující data.
• Obohacení dat pro hlubší analýzu.

Nevýhody:

• Ceny mohou být pro projekty malého rozsahu neúnosné.
• Strmá křivka učení pro začátečníky.
• Spoléhání se na webové zdroje dat může mít v určitých odvětvích omezení.

Gretel.ai

Gretel poskytuje platformu využívající techniky strojového učení ke generování syntetických dat, která úzce napodobují skutečné datové sady. Využívá pokročilé techniky strojového učení k vytváření syntetických dat, která věrně odrážejí skutečné datové sady. Tato syntetická data vykazují podobné statistické vlastnosti a vzory, což organizacím umožňuje provádět robustní modelové školení a analýzu bez přístupu k citlivým nebo soukromým informacím.

Platforma upřednostňuje soukromí a bezpečnost dat tím, že eliminuje potřebu pracovat přímo s citlivými daty. Využitím syntetických dat mohou organizace chránit důvěrné informace a přitom stále získávat cenné poznatky a vyvíjet efektivní modely strojového učení.

Klady:

• Syntetické generování dat pro ochranu soukromí.
• Techniky pro zvýšení soukromí pro bezpečné analýzy.
• Možnosti označování a transformace dat.

Nevýhody:

• Syntetická data nemusí dokonale reprezentovat složitost skutečných dat.
• Omezeno na případy použití zaměřené na soukromí.
• Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat další odborné znalosti.

Většinou AI

Společnost byla založena v roce 2017 třemi datovými vědci, Většinou AI využívá techniky strojového učení k vytváření realistických syntetických dat zachovávajících soukromí pro různé analytické účely. Zajišťuje důvěrnost citlivých dat při zachování klíčových statistických vlastností, což umožňuje analytikům pracovat s daty při dodržení předpisů na ochranu soukromí.

Platforma nabízí sdílená syntetická data generovaná umělou inteligencí, což umožňuje efektivní spolupráci a sdílení dat napříč organizacemi. Uživatelé mohou také spolupracovat na různých typech citlivých sekvenčních a dočasných dat, jako jsou profily zákazníků, cesty pacientů a finanční transakce. MostlyAI také nabízí flexibilitu define konkrétní části svých databází pro syntézu, což dále rozšiřuje možnosti přizpůsobení.

Klady:

• Generování realistických syntetických dat.
• Možnosti anonymizace a ochrany soukromí.
• Hodnocení užitečnosti dat pro spolehlivou analýzu.

Nevýhody:

• Omezeno na případy použití generování syntetických dat.
• Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat technické znalosti.
• Potenciální problémy při zachycení složitých vztahů v datech.

Tonic AI

Tonic AI nabízí napodobování dat pomocí umělé inteligence pro generování syntetizovaných dat. Syntetizovaná data jsou uměle generovaná data, která jsou vytvořena pomocí algoritmů. Často se používá k doplnění nebo nahrazení reálných dat, která mohou být drahá, časově náročná nebo obtížně dostupná.

Platforma nabízí deidentifikaci, syntézu a podmnožiny, což uživatelům umožňuje kombinovat a porovnávat tyto metody podle jejich specifických datových potřeb. Tato všestrannost zajišťuje, že se s jejich daty nakládá vhodně a bezpečně v různých scénářích. Kromě toho funkce podmnožin Tonic AI umožňuje uživatelům extrahovat konkrétní podmnožiny jejich dat pro cílenou analýzu, která zajistí, že budou použity pouze nezbytné informace při minimalizaci rizika.

Klady:

• Efektivní techniky anonymizace dat.
• Transformace založené na pravidlech pro zajištění souladu.
• Možnosti spolupráce a správy verzí.

Nevýhody:

• Omezeno na úlohy anonymizace a transformace dat.
• Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat znalosti kódování.
• Některé funkce mohou vyžadovat další licence.

KNIME

KNIME, také známý jako Konstanz Information Miner, je robustní platforma pro analýzu dat, reportování a integraci, která je zdarma i open source. Nabízí komplexní řadu funkcí pro strojové učení a dolování dat, což z něj činí všestranný nástroj pro analýzu dat. Síla KNIME spočívá v jeho modulárním přístupu k propojení dat, který uživatelům umožňuje bezproblémově integrovat různé komponenty a využívat koncept „Building Blocks of Analytics“.

Přijetím platformy KNIME mohou uživatelé vytvářet složité datové kanály sestavováním a spojováním různých stavebních bloků přizpůsobených jejich specifickým potřebám. Tyto stavební bloky zahrnují širokou škálu funkcí, včetně předzpracování dat, inženýrství funkcí, statistické analýzy, vizualizace a strojového učení. Modulární a flexibilní povaha KNIME umožňuje uživatelům navrhovat a provádět komplexní analytické pracovní postupy, to vše v jednotném a intuitivním rozhraní.

Klady:

• Všestranná a modulární platforma pro analýzu dat, vytváření sestav a integraci.
• Nabízí širokou škálu stavebních bloků a komponent pro strojové učení a dolování dat.
• Volný a otevřený zdroj.

Nevýhody:

• Strmější křivka učení pro začátečníky.
• Omezená škálovatelnost pro rozsáhlé projekty nebo projekty na podnikové úrovni.
• Vyžaduje určitou technickou zručnost.

DataRobot

DataRobot automatizuje celý proces vytváření modelů strojového učení, včetně předzpracování dat, výběru funkcí a výběru modelu. Poskytuje vhled do rozhodovacího procesu modelů strojového učení a umožňuje analytikům porozumět a vysvětlit předpovědi modelu. Nabízí také funkce pro nasazení a monitorování modelů, což zajišťuje průběžné hodnocení a zlepšování výkonu.

Klady:

• Automatizované strojové učení pro zjednodušený vývoj modelů.
• Vysvětlitelnost a transparentnost modelu pro spolehlivé předpovědi.
• Možnosti nasazení modelu a monitorování.

Nevýhody:

• Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat znalosti kódování.
• Strmější křivka učení pro začátečníky.
• U velkých projektů může být cena drahá.

Srovnávací list nástrojů s umělou inteligencí pro datové analytiky/vědce

Nástroj AI	Funkce	Cena	Klady	Nevýhody
Google Cloud AutoML	Vlastní modely strojového učení	Zaplaťte	– Zjednodušuje vývoj modelu strojového učení. - Nejsou vyžadovány žádné rozsáhlé kódovací dovednosti. – Dobře se integruje s platformou Google Cloud.	– Omezená flexibilita pro pokročilé přizpůsobení modelu. – Ceny mohou být u velkých projektů drahé. – Závislost na ekosystému Google Cloud.
Amazon SageMaker	End-to-end platforma pro strojové učení	Víceúrovňové použití	– Škálovatelná infrastruktura pro velké projekty. – Různorodá sada vestavěných algoritmů. – Prostředí pro spolupráci zlepšuje týmovou práci.	– Strmější křivka učení pro začátečníky. – Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat znalosti kódování. – Úvahy o nákladech na rozsáhlé používání a skladování.
IBM WatsonStudio	Tvorba, nasazení a správa modelu AI	Lite: Zdarma Profesionální: 1.02 USD/jednotka kapacity/hodina	– Nabízí širokou škálu nástrojů a schopností pro datové vědce, vývojáře a analytiky – Usnadňuje spolupráci a automatizaci. – Lze bez problémů integrovat s dalšími službami a nástroji IBM Cloud.	– Křivka učení může být pro začátečníky strmá. – Pokročilé funkce a možnosti na podnikové úrovni mohou vyžadovat placené předplatné. – Omezená flexibilita pro uživatele, kteří preferují práci s nástroji a technologiemi jiných výrobců než IBM nebo open source.
Alteryx	Míchání dat, pokročilá analytika a prediktivní modelování	Designer Cloud: od 4,950 XNUMX $ Designérská plocha: 5,195 XNUMX USD	– Komplexní možnosti míchání a přípravy dat. – Pokročilé analytické nástroje pro hloubkovou analýzu a modelování. – Automatizace pracovního postupu snižuje manuální úsilí a zvyšuje efektivitu.	– Strmější křivka učení pro začátečníky díky složitosti nástroje. – Pokročilé funkce a přizpůsobení mohou vyžadovat další školení. -Ceny mohou být drahé pro menší týmy nebo organizace.
RapidMiner	Platforma pro datovou vědu pro podnikovou analýzu	K dispozici na vyžádání	– Intuitivní rozhraní přetahování. – Automatizované strojové učení zefektivňuje proces. – Široká škála operátorů pro flexibilní analýzu dat.	– Omezené možnosti přizpůsobení pro pokročilé uživatele. – Strmější křivka učení pro složité pracovní postupy. – Některé funkce mohou vyžadovat další licence.
Jasná data	Sběr a analýza webových dat	Pay as you go: 15 $/GB Růst: 500 USD Obchod: $ 1,000 Podnik: Na vyžádání	– Rozsáhlé možnosti sběru webových dat. – Vysoce kvalitní a vyhovující data. – Obohacení dat pro hlubší analýzu.	– Ceny mohou být pro projekty malého rozsahu neúnosné. – Strmá křivka učení pro začátečníky. – Spoléhání se na webové zdroje dat může mít v určitých odvětvích omezení.
Gretel.ai	Platforma pro vytváření syntetických dat	Jednotlivec: 2.00 $ /kredit Tým: 295 $ /měsíc + 2.20 $ /kredit Podnik: Vlastní	– Generování syntetických dat pro ochranu soukromí. – Techniky pro zvýšení soukromí pro bezpečné analýzy. – Možnosti označování a transformace dat.	– Syntetická data nemusí dokonale reprezentovat složitost skutečných dat. – Omezeno na případy použití zaměřené na soukromí. – Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat další odborné znalosti.
Většinou AI	Sdílitelná syntetická data generovaná AI	Zdarma Tým: 3 $/kredit Podnik: 5 USD/kredit	– Realistické generování syntetických dat. – Možnosti anonymizace a ochrany soukromí. – Hodnocení užitečnosti dat pro spolehlivou analýzu.	– Omezeno na případy použití generování syntetických dat. – Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat technické znalosti. – Možné problémy při zachycování složitých vztahů v datech.
Tonic AI	Anonymizace a transformace dat	Základní: Bezplatná zkušební verze Profesionální a podnikové: Vlastní	– Efektivní techniky anonymizace dat. – Transformace založené na pravidlech pro zajištění souladu. – Možnosti spolupráce a správy verzí.	– Omezeno na úlohy anonymizace a transformace dat. Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat znalosti kódování. – Některé funkce mohou vyžadovat další licence.-
KNIME	Open source platforma pro analýzu dat a integraci	Bezplatné a placené úrovně	– Všestranná a modulární platforma pro analýzu dat, vytváření sestav a integraci. – Nabízí širokou škálu stavebních bloků a komponent pro strojové učení a dolování dat. – Zdarma a open-source.	– Strmější křivka učení pro začátečníky. – Omezená škálovatelnost pro rozsáhlé projekty nebo projekty na podnikové úrovni. – Vyžaduje určitou technickou zručnost.
DataRobot	Platforma pro automatické strojové učení	Vlastní ceny	– Automatizované strojové učení pro zjednodušený vývoj modelů. – Vysvětlitelnost a transparentnost modelu pro spolehlivé předpovědi. – Modelové možnosti nasazení a monitorování.	– Pokročilé přizpůsobení může vyžadovat znalosti kódování. – Strmější křivka učení pro začátečníky. – Ceny mohou být u velkých projektů drahé.

Nejčastější dotazy

Obvykle nabízejí řadu funkcí. Patří mezi ně možnosti předběžného zpracování a čištění dat pro zpracování chaotických souborů dat, pokročilá statistická analýza pro testování hypotéz a regresní modelování, algoritmy strojového učení pro prediktivní modelování a klasifikační úlohya nástroje pro vizualizaci dat pro vytváření informativních tabulek a grafů. Mnoho nástrojů umělé inteligence navíc poskytuje funkce automatizace, které zjednodušují opakující se úkoly a umožňují efektivní zpracování dat.

Nástroje AI jsou výkonnými pomocníky pro datové analytiky, ale nemohou nahradit kritické myšlení a odborné znalosti lidských analytiků. I když nástroje umělé inteligence mohou automatizovat určité úkoly a provádět složité analýzy, pro analytiky dat je stále nezbytné, aby interpretovat výsledky, ověřovat předpoklady a činit informovaná rozhodnutí na základě znalostí a zkušeností své domény. Spolupráce mezi datovými analytiky a nástroji AI vede k přesnějším a pronikavějším výsledkům.

Nástroje umělé inteligence určené pro analýzu dat obvykle upřednostňují soukromí a zabezpečení dat. Často poskytují šifrovací mechanismy k ochraně citlivých dat během ukládání a přenosu. Renomované nástroje umělé inteligence navíc dodržují předpisy o ochraně osobních údajů, jako je GDPR, a zavádějí přísné kontroly přístupu, aby zajistily, že k datům budou mít přístup a manipulovat s nimi pouze oprávněné osoby. Pro datové analytiky je klíčové, aby si vybrali nástroje umělé inteligence od důvěryhodných poskytovatelů a před jejich použitím posoudili svá bezpečnostní opatření.

Nástroje umělé inteligence mají sice řadu výhod, ale mají svá omezení. Jedním z omezení je spoléhání se na kvalitu tréninková data. Pokud jsou trénovací data neobjektivní nebo nedostatečná, může to ovlivnit přesnost a spolehlivost výstupů nástroje. Dalším omezením je nutnost neustálého sledování a ověřování. Datoví analytici musí ověřit výsledky generované nástroji umělé inteligence a zajistit, aby byly v souladu s jejich doménovými znalostmi. Některé nástroje AI mohou navíc vyžadovat značné výpočetní zdroje, což omezuje jejich škálovatelnost pro větší datové sady nebo organizace s omezenými výpočetními schopnostmi.

Datoví analytici mohou zmírnit rizika obezřetným a kritickým přístupem při používání nástrojů AI. Je velmi důležité důkladně porozumět algoritmům nástroje a základním předpokladům. Datoví analytici by měli ověřit výstupy jejich porovnáním s vlastními analýzami a odbornými znalostmi v dané oblasti. Pravidelné sledování a auditování výkonu nástroje je také důležité k identifikaci jakýchkoli zkreslení nebo nesrovnalostí. Kromě toho je pro zajištění správného zacházení s citlivými informacemi nezbytné udržovat aktuální znalosti o předpisech na ochranu osobních údajů a standardech dodržování předpisů.

Proč investovat do čističky vzduchu?

I když tyto nástroje poháněné umělou inteligencí nabízejí nesmírnou hodnotu, při jejich používání je nezbytné vzít v úvahu určité faktory. Za prvé, pochopení omezení a předpokladů základních algoritmů je zásadní pro zajištění přesných a spolehlivých výsledků. Za druhé, soukromí a bezpečnost dat by měly být upřednostňovány, zejména při práci s citlivými nebo důvěrnými informacemi. Je také důležité vyhodnotit škálovatelnost, integrační schopnosti a dopady na náklady spojené s každým nástrojem a sladit je se specifickými požadavky projektu.

Čtěte více:

• 10 nejlepších tvůrců webových stránek AI pro rok 2023
• Průvodce pro začátečníky k řetězci BNB: Vývoj inteligentního řetězce Binance (2023)
• Analytik AI: Náhrada Excelu vhodná pro vaši lenost