10+ parimat AI-toega tööriista andmeanalüütikutele ja andmeteadlastele 2023. aastal

AI-põhised tööriistad on muutunud asendamatuks varaks professionaalidele, kes soovivad saada tähendusrikast teavet tohututest ja keerukatest andmekogumitest. Need tehisintellekti tööriistad annavad andmeanalüütikutele ja teadlastele võimaluse lahendada keerulisi väljakutseid, automatiseerida töövooge ja optimeerida otsustusprotsesse. 

Täiustatud algoritme ja masinõppetehnikaid võimendades võimaldavad need tehisintellektil töötavad andmetööriistad professionaalidel avastada peidetud mustreid, teha täpseid ennustusi ja luua praktilisi teadmisi. Need tööriistad automatiseerivad korduvaid ülesandeid ja ühtlustavad andmete ettevalmistamise ja modelleerimise protsessidja annab kasutajatele võimaluse oma andmekogumitest maksimaalset väärtust eraldada.

Iga tööriist pakub ainulaadset funktsioonide ja funktsioonide komplekti, mis on kohandatud andmeanalüüsi protsessi erinevatele aspektidele. Andmete hankimisest ja puhastamisest uurimusliku analüüsini ja ennustav modelleerimine, pakuvad need tööriistad terviklikku tööriistakomplekti andmete täielikuks analüüsiks. Tavaliselt kasutavad nad intuitiivseid liideseid, programmeerimiskeeledvõi visuaalsed töövood, mis võimaldavad kasutajatel andmetega suhelda, keerulisi arvutusi teha ja tulemusi tõhusalt visualiseerida.

Kui olete andmeteadlane/analüütik, kes otsib selleks ideaalset tööriista muuta oma töövoogu sujuvamaks, oleme koostanud loendi 10+ AI-toega tööriistast, mida saate uurida.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML on võimas AI-tööriist, mis lihtsustab masinõppemudelite loomise protsessi. See lihtsustab koolitusprotsessi masinõppe mudelid automatiseerides korduvaid ülesandeid, nagu hüperparameetrite häälestamine ja mudeliarhitektuuri valik.

See pakub ka intuitiivset graafilist liidest, mis võimaldab andmeteadlased, et luua ja juurutada mudeleid ilma ulatuslikumalt kodeerimisalased teadmised. Samuti integreerub see sujuvalt teiste Google'i pilvetööriistade ja -teenustega.

Plussid:

• Lihtsustab masinõppe mudeli väljatöötamist.
• Pole vaja ulatuslikke kodeerimisoskusi.
• Integreerub hästi Google Cloud Platformiga.

Miinused:

• Piiratud paindlikkus mudeli täiustatud kohandamiseks.
• Suuremahuliste projektide puhul võib hinnakujundus olla kulukas.
• Sõltuvus Google Cloudi ökosüsteemist.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker on kõikehõlmav masinõppeplatvorm, mis pakub andmeteadlastele täielikke mudelite arendamise võimalusi. Selle skaleeritav infrastruktuur saab hakkama mudelikoolituse ja kasutuselevõtuga, muutes selle sobivaks suuremahuliste projektide jaoks. 

Sagemaker pakub laia valikut sisseehitatud algoritme erinevate ülesannete jaoks, nagu regressioon, klassifitseerimine ja rühmitamine. Samuti võimaldab see andmeanalüütikutel teha sujuvalt koostööd ja jagada oma tööd, suurendades tootlikkust ja teadmiste jagamist meeskondade sees.

Plussid:

• Skaleeritav infrastruktuur suuremahuliste projektide jaoks.
• Mitmekesine sisseehitatud algoritmide komplekt.
• Koostöökeskkond parandab meeskonnatööd.

Miinused:

• Järsem õppimiskõver algajatele.
• Täpsem kohandamine võib nõuda kodeerimisoskusi.
• Laialdasel kasutamisel ja ladustamisel tuleb arvestada kuludega.

IBM Watsoni stuudio

IBM Watsoni stuudio võimaldab andmeteadlastel, arendajatel ja analüütikutel luua, juurutada ja hallata tehisintellekti mudeleid, optimeerides samal ajal otsustusprotsesse. IBM Cloud Pak® for Data jaoks saadaval olev platvorm võimaldab meeskondadel sujuvalt koostööd teha, automatiseerib tehisintellekti elutsükleid ja kiirendab oma avatud multicloud-arhitektuuri kaudu väärtuse leidmise aega.

IBM Watson Studio abil saavad kasutajad kasutada mitmesuguseid avatud lähtekoodiga raamistikke, nagu PyTorch, TensorFlow ja scikit-learn, lisaks IBMi enda ökosüsteemitööriistadele nii koodipõhise kui ka visuaalse andmeteaduse jaoks. Platvorm toetab populaarseid keskkondi, nagu Jupyteri sülearvutid, JupyterLab ja käsurea liidesed (CLI-d), võimaldades kasutajatel tõhusalt töötada sellistes keeltes nagu Python, R ja Scala. 

Plussid:

• Pakub laia valikut tööriistu ja võimalusi andmeteadlastele, arendajatele ja analüütikutele
• Hõlbustab koostööd ja automatiseerimist.
• Saab sujuvalt integreerida teiste IBMi pilveteenuste ja -tööriistadega.

Miinused:

• Õppimiskõver võib algajatele olla järsk.
• Täiustatud funktsioonid ja ettevõttetaseme võimalused võivad nõuda tasulist tellimust.
• Piiratud paindlikkus kasutajatele, kes eelistavad töötada mitte-IBM-i või avatud lähtekoodiga tööriistade ja tehnoloogiatega.

Alteryx

Alteryx on võimas andmeanalüütika ja töövoo automatiseerimise tööriist, mis on loodud andmeanalüütikutele mitmesuguste võimaluste andmiseks. Tööriist võimaldab andmeanalüütikutel hõlpsasti segada ja puhastada erinevaid andmekogumeid mitmest allikast, võimaldades neil luua põhjalikke ja usaldusväärseid analüütilisi andmekogumeid.

See pakub ka mitmesuguseid täiustatud analüüsitööriistu, sealhulgas statistilist analüüsi, ennustavat modelleerimist ja ruumianalüüsi, mis võimaldab analüütikutel avastada mustreid, suundumusi ja teha andmepõhiseid prognoose.

Plussid:

• Põhjalikud andmete segamise ja ettevalmistamise võimalused.
• Täiustatud analüütikatööriistad süvaanalüüsiks ja modelleerimiseks.
• Töövoo automaatika vähendab käsitsi pingutust ja suurendab efektiivsust.

Miinused:

• Tööriista keerukuse tõttu järsem õppimiskõver algajatele.
• Täiustatud funktsioonid ja kohandamine võivad vajada täiendavat koolitust.
• Väiksematele meeskondadele või organisatsioonidele võib hinnakujundus olla kulukas.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner on ettevõttekeskne andmeteaduse platvorm, mis võimaldab organisatsioonidel analüüsida oma töötajate, teadmiste ja andmete koosmõju. Platvorm on loodud toetama arvukaid analüüsikasutajaid kogu tehisintellekti elutsükli jooksul. 2022. aasta septembris ostis RapidMiner Altair Engineering  

See ühendab andmete ettevalmistamise, masinõppe ja ennustava analüütika ühel platvormil ning pakub visuaalset liidest, mis võimaldab andmeanalüütikutel lihtsa pukseerimismehhanismi abil luua keerulisi andmetöövooge. Tööriist automatiseerib masinõppeprotsessi, sealhulgas funktsioonide valimist, mudelkoolitusja hindamine, mis lihtsustab analüütilist konveieri. Samuti on olemas ulatuslik operaatorite raamatukogu, mis võimaldab analüütikutel täita erinevaid andmetega manipuleerimise ja analüüsi ülesandeid.

Plussid:

• Intuitiivne pukseerimisliides.
• Automatiseeritud masinõpe muudab protsessi sujuvamaks.
• Lai valik operaatoreid paindlikuks andmeanalüüsiks.

Miinused:

• Piiratud kohandamisvõimalused edasijõudnud kasutajatele.
• Järsem õppimiskõver keeruliste töövoogude jaoks.
• Teatud funktsioonid võivad vajada täiendavat litsentsi.

Heledad andmed

Heledad andmed võimaldab andmeanalüütikutel koguda ja analüüsida tohutul hulgal veebiandmeid ülemaailmse puhverserveri võrgu kaudu. Kogu platvormi andmete kogumine toimub selle AI ja ML-i juhitud algoritmide abil.

Platvorm tagab kvaliteetsed andmed, pakkudes põhjalikke andmete kontrollimise ja valideerimise protsesse, tagades samas ka vastavuse andmekaitse eeskirjadele. Täiendavate atribuutide ja metaandmetega võimaldab Bright Data analüütikutel oma andmekogumeid rikastada, parandades nende analüüsi sügavust ja kvaliteeti.

Plussid:

• Laialdased veebiandmete kogumise võimalused.
• Kvaliteetsed ja nõuetele vastavad andmed.
• Andmete rikastamine sügavamaks analüüsiks.

Miinused:

• Hinnakujundus võib väikesemahuliste projektide puhul olla liiga kõrge.
• Järsk õppimiskõver algajatele.
• Veebi andmeallikatele tuginemisel võib teatud tööstusharudes olla piiranguid.

Gretel.ai

Gretel pakub platvormi, mis kasutab masinõppetehnikaid sünteetiliste andmete genereerimiseks, mis jäljendavad täpselt tõelisi andmekogumeid. See kasutab täiustatud masinõppetehnikaid, et luua sünteetilisi andmeid, mis peegeldavad täpselt reaalseid andmekogumeid. Nendel sünteetilistel andmetel on sarnased statistilised omadused ja mustrid, mis võimaldavad organisatsioonidel teostada usaldusväärset mudelikoolitust ja -analüüsi ilma tundlikule või privaatsele teabele juurdepääsuta.

Platvorm seab esikohale andmete privaatsuse ja turvalisuse, välistades vajaduse töötada otse tundlike andmetega. Sünteetilisi andmeid kasutades saavad organisatsioonid kaitsta konfidentsiaalset teavet, saades samal ajal väärtuslikke teadmisi ja arendades tõhusaid masinõppe mudeleid.

Plussid:

• Sünteetiline andmete genereerimine privaatsuse kaitseks.
• Privaatsust suurendavad tehnikad turvaliste analüüside jaoks.
• Andmete märgistamise ja teisendamise võimalused.

Miinused:

• Sünteetilised andmed ei pruugi päris andmete keerukust täiuslikult kajastada.
• Piiratud privaatsusele keskendunud kasutusjuhtudega.
• Täpsem kohandamine võib vajada täiendavaid teadmisi.

Enamasti AI

2017. aastal kolme andmeteadlase poolt asutatud Enamasti AI kasutab masinõppetehnikaid realistlike ja privaatsust säilitavate sünteetiliste andmete genereerimiseks erinevatel analüütilistel eesmärkidel. See tagab tundlike andmete konfidentsiaalsuse, säilitades samal ajal peamised statistilised omadused, võimaldades analüütikutel andmetega töötada, järgides samal ajal privaatsusnorme.

Platvorm pakub jagatavaid tehisintellekti loodud sünteetilisi andmeid, võimaldades tõhusat koostööd ja andmete jagamist organisatsioonide vahel. Kasutajad saavad teha koostööd ka erinevat tüüpi tundlike järjestikuste ja ajaliste andmetega, nagu kliendiprofiilid, patsientide reisid ja finantstehingud. Enamasti pakub ka paindlikkust defisünteesiks oma andmebaaside konkreetseid osi, täiustades veelgi kohandamisvõimalusi.

Plussid:

• Realistlik sünteetiliste andmete genereerimine.
• Anonüümseks muutmise ja privaatsuse säilitamise võimalused.
• Andmete kasulikkuse hindamine usaldusväärseks analüüsiks.

Miinused:

• Piiratud sünteetiliste andmete genereerimise kasutusjuhtudega.
• Täpsem kohandamine võib nõuda tehnilisi teadmisi.
• Võimalikud väljakutsed keeruliste suhete tabamisel andmete sees.

Toonik AI

Toonik AI pakkudes tehisintellektil töötavat andmete matkimist sünteesitud andmete genereerimiseks. Sünteesitud andmed on kunstlikult genereeritud andmed, mis luuakse algoritmide abil. Seda kasutatakse sageli reaalmaailma andmete täiendamiseks või asendamiseks, mis võivad olla kulukad, aeganõudvad või raskesti kättesaadavad.

Platvorm pakub deidentifitseerimist, sünteesi ja alamhulka, võimaldades kasutajatel neid meetodeid vastavalt oma konkreetsetele andmevajadustele segada ja sobitada. See mitmekülgsus tagab, et nende andmeid käsitletakse erinevates stsenaariumides õigesti ja turvaliselt. Lisaks Tonic AI alamkomplekti funktsionaalsus võimaldab kasutajatel eraldada oma andmetest teatud alamhulgad sihipärase analüüsi jaoks, tagades, et kasutatakse ainult vajalikku teavet, minimeerides samas riski.

Plussid:

• Tõhusad andmete anonüümseks muutmise tehnikad.
• Reeglipõhised teisendused vastavuse tagamiseks.
• Koostöö ja versioonikontrolli võimalused.

Miinused:

• Piiratud andmete anonüümseks muutmise ja teisendamise ülesannetega.
• Täpsem kohandamine võib nõuda kodeerimisoskusi.
• Teatud funktsioonid võivad vajada täiendavat litsentsi.

KÜLL

KÜLL, tuntud ka kui Konstanz Information Miner, on tugev andmeanalüüsi, aruandluse ja integratsiooni platvorm, mis on nii tasuta kui ka avatud lähtekoodiga. See pakub laia valikut masinõppe ja andmekaevandamise funktsioone, muutes selle mitmekülgseks andmeanalüüsi tööriistaks. KNIME tugevus seisneb selle modulaarses andmekonveieri lähenemisviisis, mis võimaldab kasutajatel sujuvalt integreerida erinevaid komponente ja kasutada ära kontseptsiooni "Analüütika ehitusplokid".

KNIME platvormi kasutuselevõtuga saavad kasutajad ehitada keerulisi andmetorusid, monteerides ja ühendades erinevaid ehitusplokke, mis on kohandatud nende konkreetsetele vajadustele. Need ehitusplokid hõlmavad paljusid võimalusi, sealhulgas andmete eeltöötlust, funktsioonide kavandamist, statistilist analüüsi, visualiseerimist ja masinõpet. KNIME modulaarne ja paindlik olemus annab kasutajatele võimaluse kavandada ja teostada terviklikke analüütilisi töövooge ühtses ja intuitiivses liideses.

Plussid:

• Mitmekülgne ja modulaarne platvorm andmete analüüsiks, aruandluseks ja integreerimiseks.
• Pakub laia valikut ehitusplokke ja komponente masinõppeks ja andmekaevandamiseks.
• Vaba ja avatud lähtekoodiga.

Miinused:

• Järsem õppimiskõver algajatele.
• Piiratud skaleeritavus suuremahuliste või ettevõtte tasemel projektide jaoks.
• Nõuab mõningast tehnilist oskust.

DataRobot

DataRobot automatiseerib masinõppemudelite loomise täieliku protsessi, sealhulgas andmete eeltöötlust, funktsioonide valikut ja mudelite valimist. See annab ülevaate masinõppemudelite otsustusprotsessist, võimaldades analüütikutel mudeli ennustusi mõista ja selgitada. Samuti pakub see funktsioone mudelite juurutamiseks ja jälgimiseks, tagades pideva jõudluse hindamise ja täiustamise.

Plussid:

• Automatiseeritud masinõpe sujuvamaks mudeliarenduseks.
• Mudeli seletatavus ja läbipaistvus usaldusväärsete prognooside jaoks.
• Mudeli juurutamise ja jälgimise võimalused.

Miinused:

• Täpsem kohandamine võib nõuda kodeerimisoskusi.
• Järsem õppimiskõver algajatele.
• Suuremahuliste projektide puhul võib hinnakujundus olla kulukas.

AI-toega tööriistade võrdlusleht andmeanalüütikutele/teadlastele

AI tööriist	FUNKTSIOONID	Hind	Plusse	Miinused
Google Cloud AutoML	Kohandatud masinõppe mudelid	Makske nagu lähete	- Lihtsustab masinõppe mudeli väljatöötamist. - Pole vaja ulatuslikke kodeerimisoskusi. - Integreerub hästi Google Cloud Platformiga.	– Piiratud paindlikkus mudeli täiustatud kohandamiseks. – Suuremahuliste projektide puhul võib hinnakujundus olla kulukas. – Sõltuvus Google Cloudi ökosüsteemist.
Amazon SageMaker	Täielik masinõppeplatvorm	Mitmetasandiline kasutamine	– Skaleeritav infrastruktuur suuremahuliste projektide jaoks. - Mitmekesine sisseehitatud algoritmide komplekt. – Koostöökeskkond parandab meeskonnatööd.	– järsem õppimiskõver algajatele. – Täpsem kohandamine võib nõuda kodeerimisoskusi. – Kulude kaalutlused laialdasel kasutamisel ja ladustamisel.
IBM Watsoni stuudio	AI mudeli loomine, juurutamine ja haldamine	Lite: tasuta Professionaalne: 1.02 dollarit võimsusühiku tunni kohta	– Pakub andmeteadlastele, arendajatele ja analüütikutele laias valikus tööriistu ja võimalusi – Hõlbustab koostööd ja automatiseerimist. – Saab sujuvalt integreerida teiste IBMi pilveteenuste ja -tööriistadega.	– Algajatele võib õppimiskõver olla järsk. – Täiustatud funktsioonid ja ettevõttetaseme võimalused võivad nõuda tasulist tellimust. – Piiratud paindlikkus kasutajatele, kes eelistavad töötada mitte-IBM-i või avatud lähtekoodiga tööriistade ja tehnoloogiatega.
Alteryx	Andmete segamine, täiustatud analüüs ja ennustav modelleerimine	Designer Cloud: alates 4,950 dollarist Designer Desktop: 5,195 dollarit	- Põhjalikud andmete segamise ja ettevalmistamise võimalused. – Täiustatud analüütikatööriistad süvaanalüüsiks ja modelleerimiseks. – Töövoo automatiseerimine vähendab käsitsi tööd ja suurendab tõhusust.	– Tööriista keerukuse tõttu järsem õppimiskõver algajatele. – Täiustatud funktsioonid ja kohandamine võivad vajada täiendavat koolitust. - Väiksematele meeskondadele või organisatsioonidele võib hinnakujundus olla kulukas.
RapidMiner	Andmeteaduse platvorm ettevõtte analüütika jaoks	Saadaval soovi alusel	- Intuitiivne pukseerimisliides. – Automatiseeritud masinõpe muudab protsessi sujuvamaks. – Lai valik operaatoreid paindlikuks andmeanalüüsiks.	- Piiratud kohandamisvõimalused edasijõudnud kasutajatele. – Järsem õppimiskõver keeruliste töövoogude jaoks. – Teatud funktsioonid võivad vajada täiendavat litsentsi.
Heledad andmed	Veebiandmete kogumine ja analüüs	Makske nagu lähete: 15 $/gb Kasv: 500 dollarit Äri: 1,000 dollarit Ettevõte: nõudmisel	- Laialdased veebiandmete kogumise võimalused. – Kvaliteetsed ja nõuetele vastavad andmed. – Andmete rikastamine sügavamaks analüüsiks.	– Hinnakujundus võib väikesemahuliste projektide puhul olla liiga kõrge. – järsk õppimiskõver algajatele. – Veebi andmeallikatele tuginemisel võib teatud tööstusharudes olla piiranguid.
Gretel.ai	Platvorm sünteetiliste andmete loomiseks	Üksikisik: 2.00 dollarit / krediit Meeskond: 295 dollarit kuus + 2.20 dollarit / krediit Ettevõte: kohandatud	– Sünteetiline andmete genereerimine privaatsuse kaitseks. – Privaatsust suurendavad tehnikad turvaliseks analüüsiks. – Andmete märgistamise ja teisendamise võimalused.	– Sünteetilised andmed ei pruugi päris andmete keerukust täiuslikult kajastada. – Piiratud privaatsusele keskendunud kasutusjuhtudega. – Täiustatud kohandamine võib nõuda lisateadmisi.
Enamasti AI	Jagatavad AI-ga loodud sünteetilised andmed	tasuta Meeskond: 3 dollarit krediit Ettevõtlus: $ 5/krediit	- realistlik sünteetiliste andmete genereerimine. - Anonüümseks muutmise ja privaatsuse säilitamise võimalused. – Andmete kasulikkuse hindamine usaldusväärse analüüsi jaoks.	– Piiratud sünteetiliste andmete genereerimise kasutusjuhtudega. – Täiustatud kohandamine võib nõuda tehnilisi teadmisi. – võimalikud väljakutsed keeruliste suhete tabamisel andmete sees.
Toonik AI	Andmete anonüümseks muutmine ja teisendamine	Põhiline: tasuta prooviperiood Professionaalne ja ettevõte: kohandatud	– tõhusad andmete anonüümseks muutmise tehnikad. – reeglipõhised teisendused vastavuse tagamiseks. – Koostöö ja versioonikontrolli võimalused.	– Piiratud andmete anonüümseks muutmise ja teisendamise ülesannetega. Täpsem kohandamine võib nõuda kodeerimisoskusi. – Teatud funktsioonid võivad vajada täiendavat litsentsi.-
KÜLL	Avatud lähtekoodiga andmeanalüüsi ja integratsiooniplatvorm	Tasuta ja tasulised tasemed	– Mitmekülgne ja modulaarne platvorm andmete analüüsiks, aruandluseks ja integreerimiseks. – Pakub laias valikus ehitusplokke ja komponente masinõppeks ja andmekaevandamiseks. - Tasuta ja avatud lähtekoodiga.	– järsem õppimiskõver algajatele. – Piiratud mastaapsus suuremahuliste või ettevõttetasandi projektide jaoks. - Nõuab teatud tehnilisi oskusi.
DataRobot	Automatiseeritud masinõppeplatvorm	Kohandatud hinnakujundus	– Automaatne masinõpe mudelite sujuvamaks arendamiseks. - Mudeli seletatavus ja läbipaistvus usaldusväärsete prognooside jaoks. – Mudelite juurutamise ja jälgimise võimalused.	– Täpsem kohandamine võib nõuda kodeerimisoskusi. – järsem õppimiskõver algajatele. – Suuremahuliste projektide puhul võib hinnakujundus olla kulukas.

KKK

Tavaliselt pakuvad nad mitmesuguseid funktsioone. Nende hulka kuuluvad andmete eeltöötlus- ja puhastusvõimalused räpane andmekogude käsitlemiseks, täiustatud statistiline analüüs hüpoteeside testimiseks ja regressioonimodelleerimine, masinõppe algoritmid ennustavate modelleerimis- ja klassifitseerimisülesannete jaoksja andmete visualiseerimise tööriistad informatiivsete diagrammide ja graafikute loomiseks. Lisaks pakuvad paljud tehisintellekti tööriistad automatiseerimisfunktsioone, mis lihtsustavad korduvaid ülesandeid ja võimaldavad tõhusat andmetöötlust.

AI-tööriistad on andmeanalüütikute võimsad abilised, kuid need ei saa asendada kriitilist mõtlemist ja asjatundlikkust inimanalüütikud. Kuigi tehisintellekti tööriistad võivad teatud ülesandeid automatiseerida ja keerulisi analüüse teha, on see andmeanalüütikute jaoks siiski hädavajalik tulemusi tõlgendada, kinnitada eeldusi ja teha teadlikke otsuseid, mis põhinevad oma valdkonna teadmistel ja kogemustel. Koostöö andmeanalüütikute ja tehisintellekti tööriistade vahel viib täpsemate ja põhjalikumate tulemusteni.

Andmete analüüsiks loodud tehisintellekti tööriistad seavad tavaliselt esikohale andmete privaatsuse ja turvalisuse. Need pakuvad sageli krüpteerimismehhanisme tundlike andmete kaitsmiseks salvestamise ja edastamise ajal. Lisaks järgivad mainekad tehisintellekti tööriistad privaatsuseeskirju, nagu GDPR, ja rakendavad rangeid juurdepääsukontrolli, et tagada andmetele juurdepääs ja nendega manipuleerimine ainult volitatud isikutel. Andmeanalüütikute jaoks on ülioluline valida tehisintellekti tööriistad usaldusväärsetelt pakkujatelt ja hinnata nende turvameetmeid enne nende kasutamist.

Kuigi tehisintellekti tööriistadel on palju eeliseid, on neil piiranguid. Üks piirang on kvaliteedile tuginemine koolituse andmed. Kui treeninguandmed on kallutatud või ebapiisavad, võib see mõjutada tööriista väljundite täpsust ja usaldusväärsust. Teine piirang on pideva jälgimise ja valideerimise vajadus. Andmeanalüütikud peavad kontrollima tehisintellekti tööriistade loodud tulemusi ja tagama, et need on kooskõlas nende valdkonnateadmistega. Lisaks võivad mõned AI-tööriistad nõuda märkimisväärseid arvutusressursse, mis piirab nende skaleeritavust suuremate andmekogumite või piiratud arvutusvõimega organisatsioonide jaoks.

Andmeanalüütikud saavad riske maandada kasutades tehisintellekti tööriistade kasutamisel ettevaatlikku ja kriitilist lähenemist. Väga oluline on põhjalikult mõista tööriista algoritme ja nende aluseks olevaid eeldusi. Andmeanalüütikud peaksid väljundid valideerima, võrreldes neid oma analüüside ja valdkonnateadmistega. Tööriista toimivuse regulaarne jälgimine ja auditeerimine on samuti oluline võimalike eelarvamuste või ebakõlade tuvastamiseks. Lisaks on tundliku teabe nõuetekohase käitlemise tagamiseks vajalik säilitada ajakohased teadmised andmete privaatsuseeskirjade ja vastavusstandardite kohta.

Järeldus

Kuigi need AI-toega tööriistad pakuvad tohutut väärtust, on nende kasutamisel oluline arvestada teatud teguritega. Esiteks on täpsete ja usaldusväärsete tulemuste tagamiseks ülioluline alusalgoritmide piirangute ja eelduste mõistmine. Teiseks tuleks esikohale seada andmete privaatsus ja turvalisus, eriti tundliku või konfidentsiaalse teabega töötamisel. Samuti on oluline hinnata iga tööriistaga seotud mastaapsust, integreerimisvõimalusi ja kulumõjusid, et viia need vastavusse konkreetsete projektinõuetega.

Loe rohkem:

• 10. aasta 2023 parimat AI veebisaidi koostajat
• BNB-ahela juhend algajatele: Binance'i nutika ahela areng (2023)
• AI analüütik: teie laiskusesõbralik Exceli asendus