بهترین 10 ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده در سال 2023

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به دارایی های ضروری برای حرفه ای هایی تبدیل شده اند که به دنبال استخراج بینش معنادار از مجموعه داده های گسترده و پیچیده هستند. این ابزارهای هوش مصنوعی به تحلیلگران و دانشمندان داده قدرت می‌دهد تا با چالش‌های پیچیده مقابله کنند، گردش کار را خودکار کنند و فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهینه کنند. 

با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری ماشین، این ابزارهای داده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی متخصصان را قادر می‌سازد تا الگوهای پنهان را کشف کنند، پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند و بینش‌های عملی ایجاد کنند. این ابزارها کارهای تکراری را خودکار می کنند، ساده می کنند فرآیندهای آماده سازی و مدل سازی داده هاو کاربران را قادر می سازد تا حداکثر مقدار را از مجموعه داده های خود استخراج کنند.

هر ابزار مجموعه ای منحصر به فرد از ویژگی ها و قابلیت های متناسب با جنبه های مختلف فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را ارائه می دهد. از استخراج و پاکسازی داده ها تا تحلیل اکتشافی و مدل سازی پیش بینی، این ابزارها یک جعبه ابزار جامع برای تجزیه و تحلیل داده های سرتاسر ارائه می کنند. آنها معمولاً از رابط های بصری استفاده می کنند، زبانهای برنامه نویسی، یا گردش کار بصری برای فعال کردن کاربران برای تعامل با داده ها، انجام محاسبات پیچیده و تجسم نتایج به طور موثر.

اگر شما یک دانشمند/تحلیلگر داده هستید که به دنبال ابزار عالی برای گردش کار خود را ساده کنید، ما فهرستی از بیش از 10 ابزار مجهز به هوش مصنوعی را گردآوری کرده ایم که می توانید آنها را کاوش کنید.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML یک ابزار قدرتمند هوش مصنوعی است که فرآیند ساخت مدل های یادگیری ماشینی را ساده می کند. روند آموزش را ساده می کند مدل های یادگیری ماشین با خودکار کردن کارهای تکراری مانند تنظیم هایپرپارامتر و انتخاب معماری مدل.

همچنین یک رابط گرافیکی بصری را فراهم می کند که این امکان را فراهم می کند دانشمندان داده برای ساخت و استقرار مدل های بدون گسترده دانش کدنویسی همچنین به طور یکپارچه با سایر ابزارها و خدمات Google Cloud ادغام می شود.

مزایا:

• توسعه مدل یادگیری ماشین را ساده می کند.
• بدون نیاز به مهارت کدنویسی گسترده
• به خوبی با Google Cloud Platform ادغام می شود.

منفی:

• انعطاف پذیری محدود برای سفارشی سازی مدل پیشرفته.
• قیمت گذاری برای پروژه های بزرگ می تواند گران باشد.
• وابستگی به اکوسیستم Google Cloud.

آمازون SageMaker

آمازون SageMaker یک پلت فرم جامع یادگیری ماشینی است که قابلیت‌های توسعه مدل را در اختیار دانشمندان داده قرار می‌دهد. زیرساخت مقیاس پذیر آن، کار سنگین آموزش و استقرار مدل را انجام می دهد و آن را برای پروژه های در مقیاس بزرگ مناسب می کند. 

Sagemaker طیف گسترده ای از الگوریتم های داخلی را برای کارهای مختلف مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی ارائه می دهد. همچنین تحلیلگران داده را قادر می سازد با همکاری و به اشتراک گذاری کار خود به طور یکپارچه، بهره وری و اشتراک دانش را در تیم ها افزایش دهند.

مزایا:

• زیرساخت های مقیاس پذیر برای پروژه های در مقیاس بزرگ.
• مجموعه متنوعی از الگوریتم های داخلی
• محیط مشارکتی کار تیمی را افزایش می دهد.

منفی:

• منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان.
• سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به مهارت های کدنویسی نیاز داشته باشد.
• ملاحظات هزینه برای استفاده گسترده و ذخیره سازی.

استودیو IBM Watson

استودیو IBM Watson به دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و تحلیلگران برای ایجاد، استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی و در عین حال بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری، قدرت می‌دهد. این پلتفرم که در IBM Cloud Pak® for Data موجود است، تیم‌ها را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه با یکدیگر همکاری کنند، چرخه‌های عمر هوش مصنوعی را خودکار می‌کند، و از طریق معماری چند ابری باز، زمان ارزش‌گذاری را تسریع می‌بخشد.

با IBM Watson Studio، کاربران می‌توانند از طیف وسیعی از چارچوب‌های منبع باز مانند PyTorch، TensorFlow و scikit-learn در کنار ابزارهای اکوسیستم خود IBM برای علم داده‌های مبتنی بر کد و بصری استفاده کنند. این پلتفرم از محیط‌های محبوبی مانند نوت‌بوک‌های Jupyter، JupyterLab و رابط‌های خط فرمان (CLIs) پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد به طور موثر در زبان‌هایی مانند Python، R و Scala کار کنند. 

مزایا:

• طیف گسترده ای از ابزارها و قابلیت ها را برای دانشمندان داده، توسعه دهندگان و تحلیلگران ارائه می دهد.
• همکاری و اتوماسیون را تسهیل می کند.
• می تواند به طور یکپارچه با سایر خدمات و ابزارهای IBM Cloud ادغام شود.

منفی:

• منحنی یادگیری ممکن است برای مبتدیان شیب دار باشد.
• ویژگی‌های پیشرفته و قابلیت‌های سطح سازمانی ممکن است به اشتراک پولی نیاز داشته باشند.
• انعطاف پذیری محدود برای کاربرانی که ترجیح می دهند با ابزارها و فناوری های غیر IBM یا منبع باز کار کنند.

Alteryx

Alteryx یک ابزار قدرتمند تجزیه و تحلیل داده ها و اتوماسیون گردش کار است که برای توانمندسازی تحلیلگران داده با طیف گسترده ای از قابلیت ها طراحی شده است. این ابزار به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا به راحتی مجموعه داده های متنوع را از منابع متعدد ترکیب و پاک کنند و آنها را قادر می سازد مجموعه داده های تحلیلی جامع و قابل اعتمادی ایجاد کنند.

همچنین انواع ابزارهای تحلیلی پیشرفته از جمله تجزیه و تحلیل آماری، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و تجزیه و تحلیل فضایی را فراهم می‌کند که به تحلیلگران اجازه می‌دهد الگوها، روندها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده را کشف کنند.

مزایا:

• قابلیت های جامع ترکیب و آماده سازی داده ها.
• ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای تحلیل و مدل سازی عمیق.
• اتوماسیون گردش کار تلاش دستی را کاهش می دهد و کارایی را افزایش می دهد.

منفی:

• منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان به دلیل پیچیدگی ابزار.
• ویژگی‌های پیشرفته و سفارشی‌سازی ممکن است به آموزش اضافی نیاز داشته باشد.
• قیمت گذاری می تواند برای تیم ها یا سازمان های کوچکتر گران باشد.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner یک پلت فرم علمی داده متمرکز بر سازمان است که سازمان ها را قادر می سازد تا تأثیر ترکیبی کارکنان، تخصص و داده های خود را تجزیه و تحلیل کنند. این پلتفرم برای پشتیبانی از کاربران تحلیلی متعدد در کل چرخه عمر هوش مصنوعی طراحی شده است. در سپتامبر 2022، RapidMiner توسط Altair Engineering خریداری شد  

این برنامه آماده سازی داده ها، یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را در یک پلت فرم واحد ترکیب می کند و یک رابط بصری ارائه می دهد که به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا از طریق یک مکانیسم ساده کشیدن و رها کردن، گردش های کاری پیچیده داده را ایجاد کنند. این ابزار فرآیند یادگیری ماشین را خودکار می کند، از جمله انتخاب ویژگی، آموزش مدلو ارزیابی، ساده سازی خط لوله تحلیلی. همچنین یک کتابخانه گسترده از اپراتورها وجود دارد که تحلیلگران را قادر می سازد تا وظایف مختلف دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند.

مزایا:

• رابط بصری کشیدن و رها کردن.
• یادگیری ماشین خودکار فرآیند را ساده می کند.
• طیف گسترده ای از اپراتورها برای تجزیه و تحلیل داده های انعطاف پذیر.

منفی:

• گزینه های سفارشی سازی محدود برای کاربران پیشرفته.
• منحنی یادگیری تندتر برای گردش کار پیچیده.
• برخی از ویژگی ها ممکن است به مجوز اضافی نیاز داشته باشند.

داده های روشن

داده های روشن به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا حجم وسیعی از داده های وب را از طریق یک شبکه پروکسی جهانی جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند. تمام جمع آوری داده ها بر روی پلت فرم با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی و ML انجام می شود.

این پلتفرم با ارائه فرآیندهای جامع تأیید و اعتبار سنجی داده ها، ضمن اطمینان از انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها، داده های با کیفیت بالا را تضمین می کند. Bright Data با ویژگی‌ها و ابرداده‌های اضافی، تحلیلگران را قادر می‌سازد تا مجموعه داده‌های خود را غنی کنند و عمق و کیفیت تحلیل خود را افزایش دهند.

مزایا:

• قابلیت جمع آوری داده های وب گسترده.
• داده های با کیفیت بالا و سازگار.
• غنی سازی داده ها برای تحلیل عمیق تر

منفی:

• قیمت گذاری ممکن است برای پروژه های در مقیاس کوچک ممنوع باشد.
• منحنی یادگیری شیب دار برای مبتدیان.
• اتکا به منابع داده های وب می تواند در صنایع خاصی محدودیت هایی داشته باشد.

Gretel.ai

گرتل پلتفرمی ارائه می دهد که از تکنیک های یادگیری ماشین برای تولید داده های مصنوعی استفاده می کند که از نزدیک مجموعه داده های واقعی را تقلید می کند. از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشینی برای ایجاد داده های مصنوعی استفاده می کند که از نزدیک مجموعه داده های دنیای واقعی را منعکس می کند. این داده‌های مصنوعی ویژگی‌ها و الگوهای آماری مشابهی را نشان می‌دهند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا آموزش و تحلیل مدل قوی را بدون دسترسی به اطلاعات حساس یا خصوصی انجام دهند.

این پلتفرم با حذف نیاز به کار مستقیم با داده های حساس، حریم خصوصی و امنیت داده ها را در اولویت قرار می دهد. با استفاده از داده‌های مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند از اطلاعات محرمانه محافظت کنند و در عین حال بینش‌های ارزشمندی را به دست آورند و مدل‌های موثر یادگیری ماشینی را توسعه دهند.

مزایا:

• تولید داده مصنوعی برای حفاظت از حریم خصوصی.
• تکنیک‌های افزایش حریم خصوصی برای تحلیل‌های ایمن.
• قابلیت برچسب گذاری و تبدیل داده ها.

منفی:

• داده های ترکیبی ممکن است به طور کامل پیچیدگی های داده های واقعی را نشان ندهند.
• محدود به موارد استفاده متمرکز بر حریم خصوصی.
• سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به تخصص بیشتری نیاز داشته باشد.

عمدتا AI

در سال 2017 توسط سه دانشمند داده تاسیس شد. عمدتا AI از تکنیک های یادگیری ماشین برای تولید داده های مصنوعی واقعی و حفظ حریم خصوصی برای اهداف تحلیلی مختلف استفاده می کند. این امر ضمن حفظ خصوصیات آماری کلیدی، محرمانه بودن داده‌های حساس را تضمین می‌کند و به تحلیلگران اجازه می‌دهد در حین رعایت مقررات حریم خصوصی با داده‌ها کار کنند.

این پلتفرم داده‌های مصنوعی قابل اشتراک‌گذاری تولید شده توسط هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که امکان همکاری کارآمد و اشتراک‌گذاری داده‌ها را در بین سازمان‌ها فراهم می‌کند. کاربران همچنین می‌توانند در انواع مختلف داده‌های حساس متوالی و زمانی، مانند پروفایل‌های مشتری، سفرهای بیمار، و تراکنش‌های مالی همکاری کنند. MostlyAI همچنین انعطاف پذیری را ارائه می دهد defiبخش های خاصی از پایگاه های داده خود را برای سنتز، افزایش بیشتر گزینه های سفارشی سازی.

مزایا:

• تولید داده های مصنوعی واقعی.
• ناشناس سازی و قابلیت های حفظ حریم خصوصی.
• ارزیابی سودمندی داده برای تجزیه و تحلیل قابل اعتماد.

منفی:

• محدود به موارد استفاده تولید داده مصنوعی.
• سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به تخصص فنی نیاز داشته باشد.
• چالش های بالقوه در گرفتن روابط پیچیده در داده ها

هوش مصنوعی تونیک

هوش مصنوعی تونیک ارائه تقلید داده های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تولید داده های سنتز شده. داده های سنتز شده داده هایی هستند که به طور مصنوعی تولید می شوند که با استفاده از الگوریتم ها ایجاد می شوند. اغلب برای تکمیل یا جایگزینی داده‌های دنیای واقعی استفاده می‌شود، که می‌تواند گران، زمان‌بر یا دشوار باشد.

این پلتفرم شناسایی، ترکیب و زیرمجموعه‌سازی را ارائه می‌دهد و به کاربران اجازه می‌دهد این روش‌ها را با توجه به نیازهای داده‌ای خاص خود ترکیب و مطابقت دهند. این تطبیق پذیری تضمین می کند که داده های آنها به طور مناسب و ایمن در سناریوهای مختلف مدیریت می شود. علاوه بر این، قابلیت زیرمجموعه هوش مصنوعی Tonic به کاربران اجازه می دهد تا زیر مجموعه های خاصی از داده های خود را استخراج کنند برای تجزیه و تحلیل هدفمند، اطمینان از اینکه تنها از اطلاعات لازم استفاده می شود و در عین حال ریسک را به حداقل می رساند.

مزایا:

• تکنیک های موثر بی هویت سازی داده ها
• تحولات مبتنی بر قانون برای انطباق.
• قابلیت همکاری و کنترل نسخه.

منفی:

• محدود به وظایف ناشناس سازی و تبدیل داده ها.
• سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به مهارت های کدنویسی نیاز داشته باشد.
• برخی از ویژگی ها ممکن است به مجوز اضافی نیاز داشته باشند.

KNIME

KNIME، که به عنوان Konstanz Information Miner نیز شناخته می شود، یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده، گزارش دهی و یکپارچه سازی قوی است که هم رایگان و هم منبع باز است. طیف گسترده ای از عملکردها را برای یادگیری ماشین و داده کاوی ارائه می دهد و آن را به ابزاری همه کاره برای تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل می کند. نقطه قوت KNIME در رویکرد لوله‌کشی داده‌های مدولار آن نهفته است، که به کاربران اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه اجزای مختلف را ادغام کنند و از مفهوم «ساخت بلوک‌های تجزیه و تحلیل» استفاده کنند.

با اتخاذ پلت فرم KNIME، کاربران می توانند خطوط لوله داده پیچیده را با مونتاژ و اتصال بلوک های ساختمانی مختلف متناسب با نیازهای خاص خود بسازند. این بلوک‌های سازنده طیف گسترده‌ای از قابلیت‌ها از جمله پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، تجزیه و تحلیل آماری، تجسم و یادگیری ماشین را در بر می‌گیرند. ماهیت ماژولار و منعطف KNIME به کاربران این امکان را می‌دهد تا گردش‌های کاری تحلیلی انتها به انتها را طراحی و اجرا کنند، همه در یک رابط یکپارچه و بصری.

مزایا:

• پلت فرم همه کاره و مدولار برای تجزیه و تحلیل داده ها، گزارش دهی و یکپارچه سازی.
• طیف گسترده ای از بلوک ها و اجزای سازنده را برای یادگیری ماشین و داده کاوی ارائه می دهد.
• رایگان و منبع آزاد.

منفی:

• منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان.
• مقیاس پذیری محدود برای پروژه های در مقیاس بزرگ یا در سطح سازمانی.
• نیاز به مهارت فنی دارد.

DataRobot

DataRobot فرآیند سرتاسر ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله پیش پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی و انتخاب مدل را خودکار می‌کند. این اطلاعات بینش‌هایی را در مورد فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کند و به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی‌های مدل را درک و توضیح دهند. همچنین قابلیت‌هایی را برای استقرار و نظارت بر مدل‌ها ارائه می‌دهد و از ارزیابی و بهبود مستمر عملکرد اطمینان می‌دهد.

مزایا:

• یادگیری ماشین خودکار برای توسعه مدل کارآمد.
• قابلیت توضیح و شفافیت مدل برای پیش بینی های قابل اعتماد
• استقرار مدل و قابلیت های نظارت.

منفی:

• سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به مهارت های کدنویسی نیاز داشته باشد.
• منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان.
• قیمت گذاری برای پروژه های بزرگ می تواند گران باشد.

برگه مقایسه ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیلگران/دانشمندان داده

ابزار هوش مصنوعی	امکانات	قیمت	مزایا	منفی
Google Cloud AutoML	مدل های یادگیری ماشین سفارشی	پرداخت به عنوان بروید	- توسعه مدل یادگیری ماشین را ساده می کند. - بدون نیاز به مهارت های کدنویسی گسترده - به خوبی با پلتفرم Google Cloud ادغام می شود.	- انعطاف پذیری محدود برای سفارشی سازی مدل پیشرفته. - قیمت گذاری برای پروژه های در مقیاس بزرگ می تواند گران باشد. – وابستگی به اکوسیستم Google Cloud.
آمازون SageMaker	پلت فرم یادگیری ماشینی سرتاسر	استفاده چند لایه	- زیرساخت های مقیاس پذیر برای پروژه های بزرگ. - مجموعه متنوعی از الگوریتم های داخلی - محیط مشارکتی کار تیمی را افزایش می دهد.	- منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان. - سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به مهارت های کدنویسی نیاز داشته باشد. - ملاحظات هزینه برای استفاده و ذخیره سازی گسترده.
استودیو IBM Watson	ساخت، استقرار و مدیریت مدل هوش مصنوعی	Lite: رایگان حرفه ای: $1.02 USD/ظرفیت واحد ساعت	- ارائه طیف گسترده ای از ابزارها و قابلیت ها برای دانشمندان داده، توسعه دهندگان و تحلیلگران - همکاری و اتوماسیون را تسهیل می کند. - می تواند به طور یکپارچه با سایر خدمات و ابزارهای IBM Cloud ادغام شود.	- منحنی یادگیری ممکن است برای مبتدیان شیب دار باشد. - ویژگی‌های پیشرفته و قابلیت‌های سطح سازمانی ممکن است به اشتراک پولی نیاز داشته باشند. - انعطاف پذیری محدود برای کاربرانی که ترجیح می دهند با ابزارها و فناوری های غیر IBM یا منبع باز کار کنند.
Alteryx	ترکیب داده ها، تجزیه و تحلیل پیشرفته، و مدل سازی پیش بینی	Designer Cloud: شروع از 4,950 دلار دسکتاپ طراح: 5,195 دلار	- قابلیت ترکیب و آماده سازی داده ها. - ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای تحلیل و مدل سازی عمیق. – اتوماسیون گردش کار تلاش دستی را کاهش می دهد و کارایی را افزایش می دهد.	- منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان به دلیل پیچیدگی ابزار. - ویژگی های پیشرفته و سفارشی سازی ممکن است نیاز به آموزش اضافی داشته باشد. -قیمت گذاری می تواند برای تیم ها یا سازمان های کوچکتر گران باشد.
RapidMiner	پلت فرم علم داده برای تجزیه و تحلیل سازمانی	در صورت درخواست موجود است	- رابط بصری کشیدن و رها کردن. – یادگیری ماشین خودکار فرآیند را ساده می کند. - طیف گسترده ای از اپراتورها برای تجزیه و تحلیل داده های انعطاف پذیر.	- گزینه های سفارشی سازی محدود برای کاربران پیشرفته. - منحنی یادگیری تندتر برای گردش کار پیچیده. - برخی از ویژگی ها ممکن است به مجوز اضافی نیاز داشته باشند.
داده های روشن	جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های وب	پرداخت در حین حرکت: 15 دلار در هر گیگابایت رشد: 500 دلار تجارت: 1,000 دلار شرکت: در صورت درخواست	– قابلیت جمع آوری داده های وب گسترده. - داده های با کیفیت بالا و سازگار - غنی سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل عمیق تر.	- قیمت گذاری ممکن است برای پروژه های در مقیاس کوچک ممنوع باشد. - منحنی یادگیری شیب دار برای مبتدیان. - اتکا به منابع داده های وب می تواند در صنایع خاصی محدودیت هایی داشته باشد.
Gretel.ai	بستری برای ایجاد داده های مصنوعی	انفرادی: 2.00 دلار /اعتبار تیم: 295 دلار /ماه + 2.20 دلار /اعتبار شرکت: سفارشی	– تولید داده های مصنوعی برای حفاظت از حریم خصوصی. - تکنیک های افزایش حریم خصوصی برای تجزیه و تحلیل های ایمن. - قابلیت برچسب گذاری و تبدیل داده ها.	- داده های ترکیبی ممکن است به طور کامل پیچیدگی های داده های واقعی را نشان ندهند. - محدود به موارد استفاده متمرکز بر حریم خصوصی. - سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به تخصص بیشتری نیاز داشته باشد.
عمدتا AI	داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی قابل اشتراک گذاری	رایگان تیم: 3 دلار / اعتبار شرکت: 5 دلار / اعتبار	- تولید داده های مصنوعی واقعی - قابلیت های ناشناس سازی و حفظ حریم خصوصی. - ارزیابی ابزار داده برای تجزیه و تحلیل قابل اعتماد.	- محدود به موارد استفاده تولید داده مصنوعی. - سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به تخصص فنی نیاز داشته باشد. - چالش های بالقوه در گرفتن روابط پیچیده در داده ها.
هوش مصنوعی تونیک	ناشناس سازی و تبدیل داده ها	پایه: آزمایشی رایگان حرفه ای و سازمانی: سفارشی	- تکنیک های موثر ناشناس سازی داده ها. - تحولات مبتنی بر قانون برای انطباق. – قابلیت همکاری و کنترل نسخه.	- محدود به وظایف ناشناس سازی و تبدیل داده ها. سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به مهارت های کدنویسی نیاز داشته باشد. - برخی از ویژگی ها ممکن است به مجوز اضافی نیاز داشته باشند.-
KNIME	تجزیه و تحلیل داده منبع باز و پلت فرم یکپارچه سازی	ردیف های رایگان و پولی	- پلت فرم همه کاره و ماژولار برای تجزیه و تحلیل داده ها، گزارش دهی و یکپارچه سازی. - طیف گسترده ای از بلوک ها و اجزای سازنده را برای یادگیری ماشین و داده کاوی ارائه می دهد. - رایگان و متن باز.	- منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان. - مقیاس پذیری محدود برای پروژه های در مقیاس بزرگ یا در سطح سازمانی. - به مهارت فنی نیاز دارد.
DataRobot	پلت فرم یادگیری ماشین خودکار	قیمت گذاری سفارشی	– یادگیری ماشین خودکار برای توسعه مدل کارآمد. - قابلیت توضیح و شفافیت مدل برای پیش بینی های قابل اعتماد. - قابلیت استقرار و نظارت مدل.	- سفارشی سازی پیشرفته ممکن است به مهارت های کدنویسی نیاز داشته باشد. - منحنی یادگیری تندتر برای مبتدیان. - قیمت گذاری برای پروژه های در مقیاس بزرگ می تواند گران باشد.

پرسش های متداول

آنها معمولاً طیف وسیعی از ویژگی ها را ارائه می دهند. اینها شامل قابلیت‌های پیش پردازش و تمیز کردن داده‌ها برای مدیریت مجموعه داده‌های آشفته، تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته برای آزمایش فرضیه و مدل‌سازی رگرسیون است. الگوریتم های یادگیری ماشین برای مدل سازی پیش بینی و وظایف طبقه بندیو ابزارهای تجسم داده برای ایجاد نمودارها و نمودارهای آموزنده. علاوه بر این، بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی ویژگی‌های اتوماسیون را برای ساده‌سازی وظایف تکراری و امکان پردازش کارآمد داده‌ها ارائه می‌کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی دستیاران قدرتمندی برای تحلیلگران داده هستند، اما نمی توانند جایگزین تفکر انتقادی و تخصص شوند. تحلیلگران انسانی. در حالی که ابزارهای هوش مصنوعی می توانند وظایف خاصی را خودکار کرده و تجزیه و تحلیل های پیچیده را انجام دهند، هنوز برای تحلیلگران داده ضروری است که نتایج را تفسیر کنید، مفروضات را تأیید می کنند و بر اساس دانش و تجربه حوزه خود تصمیمات آگاهانه اتخاذ می کنند. همکاری بین تحلیلگران داده و ابزارهای هوش مصنوعی منجر به نتایج دقیق‌تر و روشن‌تر می‌شود.

ابزارهای هوش مصنوعی طراحی شده برای تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً حریم خصوصی و امنیت داده ها را در اولویت قرار می دهند. آنها اغلب مکانیسم های رمزگذاری را برای محافظت از داده های حساس در حین ذخیره سازی و انتقال ارائه می کنند. علاوه بر این، ابزارهای هوش مصنوعی معتبر از مقررات حفظ حریم خصوصی مانند GDPR پیروی می‌کنند و کنترل‌های دسترسی سختگیرانه را اجرا می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که فقط افراد مجاز می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و آنها را دستکاری کنند. برای تحلیلگران داده بسیار مهم است که ابزارهای هوش مصنوعی را از ارائه دهندگان قابل اعتماد انتخاب کنند و اقدامات امنیتی آنها را قبل از استفاده از آنها ارزیابی کنند.

در حالی که ابزارهای هوش مصنوعی دارای مزایای بی شماری هستند، اما محدودیت هایی نیز دارند. یکی از محدودیت ها تکیه بر کیفیت است داده های آموزش. اگر داده‌های آموزشی مغرضانه یا ناکافی باشد، می‌تواند بر دقت و قابلیت اطمینان خروجی‌های ابزار تأثیر بگذارد. محدودیت دیگر نیاز به نظارت و اعتبارسنجی مستمر است. تحلیلگران داده باید نتایج تولید شده توسط ابزارهای هوش مصنوعی را تأیید کنند و اطمینان حاصل کنند که آنها با تخصص حوزه خود مطابقت دارند. علاوه بر این، برخی از ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز داشته باشند که مقیاس پذیری آنها را برای مجموعه داده های بزرگتر یا سازمان هایی با قابلیت های محاسباتی محدود محدود می کند.

تحلیلگران داده می توانند کاهش خطرات با اتخاذ رویکردی محتاطانه و انتقادی هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی. درک کامل الگوریتم های ابزار و مفروضات اساسی بسیار مهم است. تحلیلگران داده ها باید خروجی ها را با مقایسه آنها با تحلیل ها و تخصص حوزه خود اعتبارسنجی کنند. نظارت و ممیزی منظم عملکرد ابزار نیز برای شناسایی هرگونه سوگیری یا ناسازگاری مهم است. علاوه بر این، حفظ دانش به روز در مورد مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها و استانداردهای انطباق برای اطمینان از مدیریت صحیح اطلاعات حساس ضروری است.

نتیجه

در حالی که این ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی ارزش فوق العاده ای ارائه می دهند، در نظر گرفتن عوامل خاصی هنگام استفاده از آنها ضروری است. اولا، درک محدودیت ها و مفروضات الگوریتم های اساسی برای اطمینان از نتایج دقیق و قابل اعتماد بسیار مهم است. دوم، حریم خصوصی و امنیت داده ها باید در اولویت قرار گیرد، به ویژه هنگام کار با اطلاعات حساس یا محرمانه. همچنین ارزیابی مقیاس‌پذیری، قابلیت‌های یکپارچه‌سازی و پیامدهای هزینه مرتبط با هر ابزار برای همسو کردن آنها با الزامات پروژه خاص مهم است.

ادامه مطلب:

• 10 بهترین وب سایت ساز هوش مصنوعی برای سال 2023
• راهنمای مبتدیان برای زنجیره BNB: تکامل زنجیره هوشمند بایننس (2023)
• تحلیلگر هوش مصنوعی: جایگزین اکسل دوستدار تنبلی شما