10+ najboljih alata utemeljenih na umjetnoj inteligenciji za analitičare podataka i znanstvenike u 2023.

Alati pokretani umjetnom inteligencijom postali su nezamjenjiva sredstva za profesionalce koji žele izvući značajne uvide iz golemih i složenih skupova podataka. Ovi AI alati osnažuju analitičare podataka i znanstvenike da se uhvate u koštac sa složenim izazovima, automatiziraju tijekove rada i optimiziraju procese donošenja odluka. 

Koristeći napredne algoritme i tehnike strojnog učenja, ovi podatkovni alati pokretani umjetnom inteligencijom omogućuju stručnjacima da otkriju skrivene obrasce, naprave točna predviđanja i generiraju korisne uvide. Ovi alati automatiziraju zadatke koji se ponavljaju, pojednostavljuju procesi pripreme podataka i modeliranja, i osnažiti korisnike da izvuku maksimalnu vrijednost iz svojih skupova podataka.

Svaki alat nudi jedinstven skup značajki i funkcionalnosti prilagođenih različitim aspektima procesa analize podataka. Od ekstrakcije podataka i čišćenja do istraživačke analize i prediktivno modeliranje, ovi alati pružaju opsežan skup alata za analizu podataka od kraja do kraja. Obično koriste intuitivna sučelja, programski jeziciili vizualne tijekove rada kako bi korisnicima omogućili interakciju s podacima, izvođenje složenih izračuna i učinkovitu vizualizaciju rezultata.

Ako ste podatkovni znanstvenik/analitičar i tražite savršen alat za pojednostavite svoj tijek rada, sastavili smo popis od 10+ alata pokretanih umjetnom inteligencijom koje možete istražiti.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML je moćan AI alat koji pojednostavljuje proces izgradnje modela strojnog učenja. Pojednostavlja proces obuke modeli strojnog učenja automatiziranjem ponavljajućih zadataka poput podešavanja hiperparametara i odabira arhitekture modela.

Također pruža intuitivno grafičko sučelje koje omogućuje podatkovni znanstvenici za izgradnju i implementaciju modela bez opsežnih znanje kodiranja. Također se neprimjetno integrira s drugim Google Cloud alatima i uslugama.

Pros:

• Pojednostavljuje razvoj modela strojnog učenja.
• Nisu potrebne opsežne vještine kodiranja.
• Dobro se integrira s Google Cloud Platformom.

Cons:

• Ograničena fleksibilnost za naprednu prilagodbu modela.
• Cijene mogu biti skupe za velike projekte.
• Ovisnost o Google Cloud ekosustavu.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker je sveobuhvatna platforma za strojno učenje koja znanstvenicima podataka pruža mogućnosti razvoja modela od kraja do kraja. Njegova skalabilna infrastruktura nosi težak zadatak obuke modela i implementacije, što ga čini prikladnim za velike projekte. 

Sagemaker nudi širok raspon ugrađenih algoritama za različite zadatke, kao što su regresija, klasifikacija i klasteriranje. Također omogućuje analitičarima podataka da surađuju i nesmetano dijele svoj rad, povećavajući produktivnost i dijeljenje znanja unutar timova.

Pros:

• Skalabilna infrastruktura za velike projekte.
• Raznovrsni skup ugrađenih algoritama.
• Suradničko okruženje poboljšava timski rad.

Cons:

• Strmija krivulja učenja za početnike.
• Napredna prilagodba može zahtijevati vještine kodiranja.
• Razmatranje troškova za ekstenzivnu upotrebu i skladištenje.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio omogućuje znanstvenicima, programerima i analitičarima da kreiraju, implementiraju i upravljaju modelima umjetne inteligencije dok optimiziraju procese donošenja odluka. Dostupna na IBM Cloud Pak® for Data, platforma omogućuje timovima besprijekornu suradnju, automatizira AI životne cikluse i ubrzava vrijeme do vrijednosti kroz svoju otvorenu multicloud arhitekturu.

Uz IBM Watson Studio, korisnici mogu iskoristiti niz okvira otvorenog koda kao što su PyTorch, TensorFlow i scikit-learn, uz IBM-ove vlastite alate ekosustava za znanost o podacima temeljenu na kodu i vizualnu. Platforma podržava popularna okruženja kao što su Jupyter prijenosna računala, JupyterLab i sučelja naredbenog retka (CLI), omogućujući korisnicima učinkovit rad na jezicima kao što su Python, R i Scala. 

Pros:

• Nudi širok raspon alata i mogućnosti za podatkovne znanstvenike, programere i analitičare
• Olakšava suradnju i automatizaciju.
• Može se neprimjetno integrirati s drugim IBM Cloud uslugama i alatima.

Cons:

• Krivulja učenja može biti strma za početnike.
• Napredne značajke i mogućnosti na razini poduzeća mogu zahtijevati plaćenu pretplatu.
• Ograničena fleksibilnost za korisnike koji više vole raditi s ne-IBM-ovim ili s alatima i tehnologijama otvorenog koda.

Alteryx

Alteryx moćan je alat za analizu podataka i automatizaciju tijeka rada osmišljen kako bi analitičarima podataka omogućio širok raspon mogućnosti. Alat omogućuje analitičarima podataka jednostavno spajanje i čišćenje različitih skupova podataka iz više izvora, što im omogućuje stvaranje sveobuhvatnih i pouzdanih skupova analitičkih podataka.

Također pruža niz naprednih analitičkih alata, uključujući statističku analizu, prediktivno modeliranje i prostornu analitiku, omogućujući analitičarima da otkriju obrasce, trendove i naprave predviđanja na temelju podataka.

Pros:

• Sveobuhvatne mogućnosti spajanja i pripreme podataka.
• Napredni analitički alati za dubinsku analizu i modeliranje.
• Automatizacija tijeka rada smanjuje ručni napor i povećava učinkovitost.

Cons:

• Strmija krivulja učenja za početnike zbog složenosti alata.
• Napredne značajke i prilagodba mogu zahtijevati dodatnu obuku.
• Cijene mogu biti skupe za manje timove ili organizacije.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner je podatkovna znanstvena platforma usmjerena na poduzeća koja organizacijama omogućuje analizu kombiniranog utjecaja svojih zaposlenika, stručnosti i podataka. Platforma je dizajnirana za podršku brojnim korisnicima analitike tijekom cijelog životnog ciklusa umjetne inteligencije. U rujnu 2022. RapidMiner je kupio Altair Engineering  

Kombinira pripremu podataka, strojno učenje i prediktivnu analitiku u jednoj platformi i nudi vizualno sučelje koje analitičarima podataka omogućuje izgradnju složenih radnih tokova podataka putem jednostavnog mehanizma povuci i ispusti. Alat automatizira proces strojnog učenja, uključujući odabir značajki, obuka modela, i evaluacija, pojednostavljujući analitički cjevovod. Tu je i opsežna biblioteka operatora, koja analitičarima omogućuje obavljanje različitih zadataka manipulacije podacima i analize.

Pros:

• Intuitivno povuci i ispusti sučelje.
• Automatizirano strojno učenje pojednostavljuje proces.
• Veliki izbor operatora za fleksibilnu analizu podataka.

Cons:

• Ograničene mogućnosti prilagodbe za napredne korisnike.
• Strmija krivulja učenja za složene tijekove rada.
• Određene značajke mogu zahtijevati dodatno licenciranje.

Svijetli podaci

Svijetli podaci omogućuje analitičarima podataka prikupljanje i analizu golemih količina web podataka putem globalne proxy mreže. Sve prikupljanje podataka na platformi postiže se pomoću njezinih algoritama vođenih AI i ML.

Platforma osigurava visokokvalitetne podatke nudeći sveobuhvatne procese provjere i validacije podataka, dok također osigurava usklađenost s propisima o privatnosti podataka. Uz dodatne atribute i metapodatke, Bright Data omogućuje analitičarima da obogate svoje skupove podataka, poboljšavajući dubinu i kvalitetu svoje analize.

Pros:

• Opsežne mogućnosti prikupljanja web podataka.
• Visokokvalitetni i usklađeni podaci.
• Obogaćivanje podataka za dublju analizu.

Cons:

• Cijene mogu biti previsoke za male projekte.
• Strma krivulja učenja za početnike.
• Oslanjanje na web izvore podataka može imati ograničenja u određenim industrijama.

Gretel.ai

Marica pruža platformu koja koristi tehnike strojnog učenja za generiranje sintetičkih podataka koji blisko oponašaju stvarne skupove podataka. Koristi napredne tehnike strojnog učenja za stvaranje sintetičkih podataka koji blisko odražavaju skupove podataka iz stvarnog svijeta. Ovi sintetički podaci pokazuju slična statistička svojstva i obrasce, omogućujući organizacijama izvođenje robusne obuke modela i analize bez pristupa osjetljivim ili privatnim informacijama.

Platforma daje prioritet privatnosti i sigurnosti podataka eliminirajući potrebu za izravnim radom s osjetljivim podacima. Korištenjem sintetičkih podataka, organizacije mogu zaštititi povjerljive informacije dok još uvijek izvlače vrijedne uvide i razvijaju učinkovite modele strojnog učenja.

Pros:

• Generiranje sintetičkih podataka za zaštitu privatnosti.
• Tehnike povećanja privatnosti za sigurne analize.
• Označavanje podataka i mogućnosti transformacije.

Cons:

• Sintetički podaci možda neće savršeno predstavljati složenost stvarnih podataka.
• Ograničeno na slučajeve upotrebe usmjerene na privatnost.
• Napredna prilagodba može zahtijevati dodatnu stručnost.

Uglavnom AI

Osnovala su 2017. tri podatkovna znanstvenika, Uglavnom AI koristi tehnike strojnog učenja za generiranje realističnih sintetičkih podataka koji čuvaju privatnost za različite analitičke svrhe. Osigurava povjerljivost osjetljivih podataka uz zadržavanje ključnih statističkih svojstava, omogućujući analitičarima rad s podacima uz poštivanje propisa o privatnosti.

Platforma nudi sintetičke podatke generirane umjetnom inteligencijom koji se mogu dijeliti, omogućujući učinkovitu suradnju i dijeljenje podataka između organizacija. Korisnici također mogu surađivati ​​na različitim vrstama osjetljivih sekvencijalnih i vremenskih podataka, kao što su profili kupaca, putovanja pacijenata i financijske transakcije. MostlyAI također nudi fleksibilnost za define specifične dijelove svojih baza podataka za sintezu, dodatno poboljšavajući mogućnosti prilagodbe.

Pros:

• Generiranje realnih sintetičkih podataka.
• Mogućnosti anonimizacije i očuvanja privatnosti.
• Procjena korisnosti podataka za pouzdanu analizu.

Cons:

• Ograničeno na slučajeve upotrebe za generiranje sintetičkih podataka.
• Napredna prilagodba može zahtijevati tehničku stručnost.
• Potencijalni izazovi u hvatanju složenih odnosa unutar podataka.

Tonik AI

Tonik AI nudeći oponašanje podataka pomoću umjetne inteligencije za generiranje sintetiziranih podataka. Sintetizirani podaci su umjetno generirani podaci koji se stvaraju pomoću algoritama. Često se koristi za dopunu ili zamjenu podataka iz stvarnog svijeta, što može biti skupo, dugotrajno ili ih je teško dobiti.

Platforma nudi deidentifikaciju, sintezu i podskup, omogućujući korisnicima miješanje i usklađivanje ovih metoda prema njihovim specifičnim potrebama podataka. Ova svestranost osigurava da se njihovim podacima rukuje na odgovarajući i siguran način u različitim scenarijima. Nadalje, funkcija podskupova Tonic AI omogućuje korisnicima izdvajanje određenih podskupova svojih podataka za ciljanu analizu, osiguravajući da se koriste samo potrebne informacije uz minimiziranje rizika.

Pros:

• Učinkovite tehnike anonimizacije podataka.
• Transformacije temeljene na pravilima za usklađenost.
• Mogućnosti suradnje i kontrole verzija.

Cons:

• Ograničeno na zadatke anonimizacije i transformacije podataka.
• Napredna prilagodba može zahtijevati vještine kodiranja.
• Određene značajke mogu zahtijevati dodatno licenciranje.

KNIM

KNIM, također poznat kao Konstanz Information Miner, robusna je platforma za analizu podataka, izvješćivanje i integraciju koja je i besplatna i otvorenog koda. Nudi sveobuhvatan raspon funkcionalnosti za strojno učenje i rudarenje podataka, što ga čini svestranim alatom za analizu podataka. Snaga KNIME-a leži u njegovom modularnom pristupu cjevovodu podataka, koji korisnicima omogućuje besprijekornu integraciju različitih komponenti i iskorištavanje koncepta “Building Blocks of Analytics”.

Usvajanjem KNIME platforme, korisnici mogu konstruirati složene podatkovne kanale sastavljanjem i povezivanjem različitih građevnih blokova prilagođenih njihovim specifičnim potrebama. Ovi građevni blokovi obuhvaćaju široku lepezu mogućnosti, uključujući pretprocesiranje podataka, inženjering značajki, statističku analizu, vizualizaciju i strojno učenje. KNIME-ova modularna i fleksibilna priroda omogućuje korisnicima da dizajniraju i izvršavaju end-to-end analitičke tijekove rada, sve unutar objedinjenog i intuitivnog sučelja.

Pros:

• Svestrana i modularna platforma za analizu podataka, izvješćivanje i integraciju.
• Nudi širok raspon sastavnih dijelova i komponenti za strojno učenje i rudarenje podataka.
• Besplatno i otvoreno.

Cons:

• Strmija krivulja učenja za početnike.
• Ograničena skalabilnost za velike projekte ili projekte na razini poduzeća.
• Zahtijeva određeno tehničko umijeće.

DataRobot

DataRobot automatizira end-to-end proces izgradnje modela strojnog učenja, uključujući pretprocesiranje podataka, odabir značajki i odabir modela. Pruža uvid u proces donošenja odluka o modelima strojnog učenja, omogućujući analitičarima da razumiju i objasne predviđanja modela. Također nudi funkcionalnosti za implementaciju i nadzor modela, osiguravajući stalnu procjenu i poboljšanje performansi.

Pros:

• Automatizirano strojno učenje za pojednostavljeni razvoj modela.
• Objašnjivost modela i transparentnost za pouzdana predviđanja.
• Implementacija modela i mogućnosti praćenja.

Cons:

• Napredna prilagodba može zahtijevati vještine kodiranja.
• Strmija krivulja učenja za početnike.
• Cijene mogu biti skupe za velike projekte.

Usporedna tablica alata za analitičare podataka/znanstvenike koje pokreće AI

AI Alat	Značajke	Cijena	Prozodija	Cons
Google Cloud AutoML	Prilagođeni modeli strojnog učenja	Platite dok idete	– Pojednostavljuje razvoj modela strojnog učenja. – Nisu potrebne opsežne vještine kodiranja. – Dobro se integrira s Google Cloud Platformom.	– Ograničena fleksibilnost za naprednu prilagodbu modela. – Cijene mogu biti skupe za velike projekte. – Ovisnost o Google Cloud ekosustavu.
Amazon SageMaker	Platforma za strojno učenje od kraja do kraja	Višeslojna upotreba	– Skalabilna infrastruktura za velike projekte. – Raznovrsni skup ugrađenih algoritama. – Suradničko okruženje poboljšava timski rad.	– Strmija krivulja učenja za početnike. – Napredna prilagodba može zahtijevati vještine kodiranja. – Razmatranje troškova za opsežnu upotrebu i skladištenje.
IBM WatsonStudio	Izgradnja, implementacija i upravljanje modelom umjetne inteligencije	Lite: besplatno Profesionalno: 1.02 USD/jedinica kapaciteta po satu	– Nudi širok raspon alata i mogućnosti za podatkovne znanstvenike, programere i analitičare – Olakšava suradnju i automatizaciju. – Može se neprimjetno integrirati s drugim IBM Cloud uslugama i alatima.	– Krivulja učenja može biti strma za početnike. – Napredne značajke i mogućnosti na razini poduzeća mogu zahtijevati plaćenu pretplatu. – Ograničena fleksibilnost za korisnike koji više vole raditi s ne-IBM-ovim ili s alatima i tehnologijama otvorenog koda.
Alteryx	Spajanje podataka, napredna analitika i prediktivno modeliranje	Designer Cloud: Već od 4,950 USD Dizajnersko stolno računalo: 5,195 dolara	– Sveobuhvatne mogućnosti spajanja i pripreme podataka. – Napredni analitički alati za dubinsku analizu i modeliranje. – Automatizacija tijeka rada smanjuje ručni napor i povećava učinkovitost.	– Strmija krivulja učenja za početnike zbog složenosti alata. – Napredne značajke i prilagodba mogu zahtijevati dodatnu obuku. - Cijene mogu biti skupe za manje timove ili organizacije.
RapidMiner	Platforma znanosti o podacima za analitiku poduzeća	Dostupno na zahtjev	– Intuitivno povuci i ispusti sučelje. – Automatizirano strojno učenje pojednostavljuje proces. – Veliki izbor operatora za fleksibilnu analizu podataka.	– Ograničene mogućnosti prilagodbe za napredne korisnike. – Strmija krivulja učenja za složene tijekove rada. – Određene značajke mogu zahtijevati dodatno licenciranje.
Svijetli podaci	Prikupljanje i analiza web podataka	Plaćanje u hodu: 15 USD/gb Rast: 500 dolara Posao: $ 1,000 Enterprise: Na zahtjev	– Opsežne mogućnosti prikupljanja web podataka. – Visokokvalitetni i usklađeni podaci. – Obogaćivanje podataka za dublju analizu.	– Cijene mogu biti previsoke za male projekte. – Strma krivulja učenja za početnike. – Oslanjanje na web izvore podataka može imati ograničenja u određenim industrijama.
Gretel.ai	Platforma za izradu sintetičkih podataka	Pojedinačno: 2.00 USD /Kreditna Tim: 295 dolara /mj + 2.20 USD /Kreditna Poduzeće: Custom	– Generiranje sintetičkih podataka za zaštitu privatnosti. – Tehnike povećanja privatnosti za sigurne analize. – Mogućnosti označavanja i transformacije podataka.	– Sintetički podaci možda neće savršeno predstavljati složenost stvarnih podataka. – Ograničeno na slučajeve korištenja usmjerene na privatnost. – Napredna prilagodba može zahtijevati dodatnu stručnost.
Uglavnom AI	Sintetički podaci generirani AI-om koji se mogu dijeliti	Besplatno Tim: $3/kredit Enterprise: 5 USD/kredit	– Generiranje realnih sintetičkih podataka. – Mogućnosti anonimizacije i očuvanja privatnosti. – Procjena korisnosti podataka za pouzdanu analizu.	– Ograničeno na slučajeve upotrebe za generiranje sintetičkih podataka. – Napredna prilagodba može zahtijevati tehničku stručnost. – Potencijalni izazovi u hvatanju složenih odnosa unutar podataka.
Tonik AI	Anonimizacija i transformacija podataka	Osnovno: besplatna proba Profesionalno i poslovno: prilagođeno	– Učinkovite tehnike anonimizacije podataka. – Transformacije temeljene na pravilima za usklađenost. – Mogućnosti suradnje i kontrole verzija.	– Ograničeno na zadatke anonimizacije i transformacije podataka. Napredna prilagodba može zahtijevati vještine kodiranja. – Određene značajke mogu zahtijevati dodatno licenciranje.-
KNIM	Platforma za analizu i integraciju podataka otvorenog koda	Besplatne i plaćene razine	– Svestrana i modularna platforma za analizu podataka, izvješćivanje i integraciju. – Nudi širok raspon sastavnih dijelova i komponenti za strojno učenje i rudarenje podataka. – Besplatno i otvorenog koda.	– Strmija krivulja učenja za početnike. – Ograničena skalabilnost za velike projekte ili projekte na razini poduzeća. – Zahtijeva određeno tehničko umijeće.
DataRobot	Automatizirana platforma za strojno učenje	Prilagođene cijene	– Automatizirano strojno učenje za pojednostavljeni razvoj modela. – Objašnjivost modela i transparentnost za pouzdana predviđanja. – Mogućnosti implementacije modela i praćenja.	– Napredna prilagodba može zahtijevati vještine kodiranja. – Strmija krivulja učenja za početnike. – Cijene mogu biti skupe za velike projekte.

PITANJA I ODGOVORI

Obično nude niz značajki. To uključuje mogućnosti predobrade i čišćenja podataka za rukovanje neurednim skupovima podataka, naprednu statističku analizu za testiranje hipoteza i regresijsko modeliranje, algoritmi strojnog učenja za prediktivno modeliranje i zadatke klasifikacijei alate za vizualizaciju podataka za izradu informativnih dijagrama i grafikona. Dodatno, mnogi alati umjetne inteligencije pružaju značajke automatizacije za pojednostavljenje zadataka koji se ponavljaju i omogućavaju učinkovitu obradu podataka.

AI alati moćni su pomoćnici analitičarima podataka, ali ne mogu zamijeniti kritičko razmišljanje i stručnost ljudski analitičari. Dok alati umjetne inteligencije mogu automatizirati određene zadatke i izvoditi složene analize, to je još uvijek bitno za analitičare podataka interpretirati rezultate, potvrđuju pretpostavke i donose informirane odluke na temelju svog znanja i iskustva u domeni. Suradnja između analitičara podataka i AI alata dovodi do točnijih i pronicljivijih rezultata.

AI alati dizajnirani za analizu podataka obično daju prioritet privatnosti i sigurnosti podataka. Često pružaju mehanizme šifriranja za zaštitu osjetljivih podataka tijekom pohrane i prijenosa. Štoviše, renomirani AI alati pridržavaju se propisa o privatnosti, kao što je GDPR, i provode stroge kontrole pristupa kako bi se osiguralo da samo ovlaštene osobe mogu pristupiti podacima i manipulirati njima. Ključno je da analitičari podataka odaberu alate umjetne inteligencije od pouzdanih pružatelja usluga i procijene njihove sigurnosne mjere prije nego što ih koriste.

Iako AI alati imaju brojne prednosti, oni imaju ograničenja. Jedno ograničenje je oslanjanje na kvalitetu podatke o treningu. Ako su podaci o obuci pristrani ili nedostatni, to može utjecati na točnost i pouzdanost rezultata alata. Još jedno ograničenje je potreba za stalnim praćenjem i provjerom valjanosti. Analitičari podataka moraju provjeriti rezultate koje generiraju AI alati i osigurati da su usklađeni s njihovom stručnošću u domeni. Dodatno, neki AI alati mogu zahtijevati značajne računalne resurse, ograničavajući njihovu skalabilnost za veće skupove podataka ili organizacije s ograničenim računalnim mogućnostima.

Analitičari podataka mogu ublažiti rizike usvajanjem opreznog i kritičkog pristupa pri korištenju alata umjetne inteligencije. Ključno je temeljito razumjeti algoritme alata i temeljne pretpostavke. Analitičari podataka trebali bi potvrditi rezultate uspoređujući ih s vlastitim analizama i stručnošću u domeni. Redovito praćenje i revizija izvedbe alata također je važno za prepoznavanje bilo kakvih pristranosti ili nedosljednosti. Osim toga, održavanje ažuriranih znanja o propisima o privatnosti podataka i standardima usklađenosti je neophodno kako bi se osiguralo pravilno rukovanje osjetljivim informacijama.

Zaključak

Iako ovi alati pokretani umjetnom inteligencijom nude ogromnu vrijednost, važno je uzeti u obzir određene čimbenike kada ih koristite. Prvo, razumijevanje ograničenja i pretpostavki temeljnih algoritama ključno je za osiguranje točnih i pouzdanih rezultata. Drugo, privatnost i sigurnost podataka trebaju biti prioritet, osobito kada se radi s osjetljivim ili povjerljivim informacijama. Također je važno procijeniti skalabilnost, mogućnosti integracije i implikacije troškova povezane sa svakim alatom kako bi ih uskladili sa specifičnim zahtjevima projekta.

Pročitajte više:

• 10 najboljih AI graditelja web stranica za 2023
• Vodič za početnike kroz BNB lanac: evolucija Binance Smart Chaina (2023.)
• AI Analyst: Vaša zamjena za Excel prilagođen lijenosti