A 10+ legjobb AI-alapú eszköz adatelemzőknek és adattudósoknak 2023-ban

A mesterséges intelligencia által hajtott eszközök nélkülözhetetlen eszközökké váltak a szakemberek számára, akik jelentős betekintést kívánnak nyerni hatalmas és összetett adatkészletekből. Ezek az AI-eszközök lehetővé teszik az adatelemzők és tudósok számára, hogy megbirkózzanak bonyolult kihívásokkal, automatizálják a munkafolyamatokat és optimalizálják a döntéshozatali folyamatokat. 

A fejlett algoritmusok és gépi tanulási technikák kiaknázásával ezek az AI-alapú adateszközök lehetővé teszik a szakemberek számára, hogy felfedjék a rejtett mintákat, pontos előrejelzéseket készítsenek, és hasznos betekintést nyerjenek. Ezek az eszközök automatizálják az ismétlődő feladatokat, és egyszerűsítik adat-előkészítési és modellezési folyamatok, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy maximális értéket nyerjenek ki adatkészleteikből.

Minden eszköz egyedi funkciókat és funkciókat kínál, amelyek az adatelemzési folyamat különböző aspektusaihoz vannak szabva. Az adatkinyeréstől és -tisztítástól a feltáró elemzésig és prediktív modellezés, ezek az eszközök átfogó eszköztárat biztosítanak a végpontok közötti adatelemzéshez. Általában intuitív interfészeket használnak, programozási nyelvek, vagy vizuális munkafolyamatok, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára az adatokkal való interakciót, összetett számítások elvégzését és az eredmények hatékony megjelenítését.

Ha Ön adattudós/elemző, aki a tökéletes eszközt keresi egyszerűsítse munkafolyamatát, összeállítottunk egy listát 10+ AI-alapú eszközről, amelyeket felfedezhet.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML egy hatékony AI-eszköz, amely leegyszerűsíti a gépi tanulási modellek felépítésének folyamatát. Leegyszerűsíti az edzés folyamatát gépi tanulási modellek az ismétlődő feladatok, például a hiperparaméter-hangolás és a modellarchitektúra kiválasztása automatizálásával.

Intuitív grafikus felületet is biztosít, amely lehetővé teszi adattudósok számára, hogy átfogó modelleket készítsenek és telepítsenek kódolási ismeretek. Ezenkívül zökkenőmentesen integrálható más Google Cloud-eszközökkel és -szolgáltatásokkal.

Előnyök:

• Leegyszerűsíti a gépi tanulási modell fejlesztését.
• Nincs szükség kiterjedt kódolási készségekre.
• Jól integrálható a Google Cloud Platformmal.

Hátrányok:

• Korlátozott rugalmasság a fejlett modellek testreszabásához.
• A nagyszabású projekteknél az árképzés drága lehet.
• A Google Cloud ökoszisztémától való függés.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker egy átfogó gépi tanulási platform, amely teljes körű modellfejlesztési lehetőségeket biztosít az adattudósok számára. Méretezhető infrastruktúrája megbirkózik a modellkiképzéssel és telepítéssel járó nehéz terhekkel, így alkalmas nagyszabású projektekre. 

A Sagemaker beépített algoritmusok széles skáláját kínálja különféle feladatokhoz, például regresszióhoz, osztályozáshoz és klaszterezéshez. Lehetővé teszi továbbá az adatelemzők számára, hogy zökkenőmentesen együttműködjenek és megosszák munkájukat, javítva a termelékenységet és a tudásmegosztást a csapatokon belül.

Előnyök:

• Méretezhető infrastruktúra nagyszabású projektekhez.
• Különféle beépített algoritmusok.
• Az együttműködési környezet javítja a csapatmunkát.

Hátrányok:

• Meredekebb tanulási görbe kezdőknek.
• A speciális testreszabáshoz kódolási készségekre lehet szükség.
• Költségmegfontolások a kiterjedt használat és tárolás esetén.

IBM Watson Stúdió

IBM Watson Stúdió felhatalmazza az adattudósokat, fejlesztőket és elemzőket AI-modellek létrehozására, üzembe helyezésére és kezelésére, miközben optimalizálja a döntéshozatali folyamatokat. Az IBM Cloud Pak® for Data platformon elérhető platform lehetővé teszi a csapatok számára a zökkenőmentes együttműködést, automatizálja a mesterséges intelligencia életciklusait, és a nyílt többfelhős architektúra révén felgyorsítja az értékteremtést.

Az IBM Watson Studio segítségével a felhasználók egy sor nyílt forráskódú keretrendszert, például a PyTorch-ot, a TensorFlow-t és a scikit-learn-t, valamint az IBM saját ökoszisztéma-eszközeit használhatják a kódalapú és a vizuális adattudományhoz egyaránt. A platform támogatja az olyan népszerű környezeteket, mint a Jupyter notebookok, a JupyterLab és a parancssori felületek (CLI-k), így a felhasználók hatékonyan dolgozhatnak olyan nyelveken, mint a Python, R és Scala. 

Előnyök:

• Eszközök és lehetőségek széles skáláját kínálja adattudósok, fejlesztők és elemzők számára
• Megkönnyíti az együttműködést és az automatizálást.
• Zökkenőmentesen integrálható más IBM Cloud szolgáltatásokkal és eszközökkel.

Hátrányok:

• A tanulási görbe kezdők számára meredek lehet.
• A speciális funkciók és a vállalati szintű képességek fizetős előfizetést igényelhetnek.
• Korlátozott rugalmasság azoknak a felhasználóknak, akik szívesebben dolgoznak nem IBM vagy nyílt forráskódú eszközökkel és technológiákkal.

Alteryx

Alteryx egy hatékony adatelemző és munkafolyamat-automatizálási eszköz, amelyet arra terveztek, hogy az adatelemzőket széleskörű képességekkel ruházza fel. Az eszköz lehetővé teszi az adatelemzők számára, hogy könnyedén vegyítsék és tisztítsák meg a különböző forrásokból származó különböző adatkészleteket, így átfogó és megbízható analitikai adatkészleteket hozhatnak létre.

Számos fejlett elemző eszközt is kínál, beleértve a statisztikai elemzést, a prediktív modellezést és a térbeli elemzést, lehetővé téve az elemzők számára, hogy feltárják a mintákat, trendeket, és adatvezérelt előrejelzéseket készítsenek.

Előnyök:

• Átfogó adatkeverési és -előkészítési lehetőségek.
• Fejlett analitikai eszközök a mélyreható elemzéshez és modellezéshez.
• Munkafolyamat-automatizálás csökkenti a kézi erőfeszítést és növeli a hatékonyságot.

Hátrányok:

• Meredekebb tanulási görbe kezdőknek az eszköz összetettsége miatt.
• A speciális funkciók és a testreszabás további képzést igényelhet.
• Az árképzés költséges lehet kisebb csapatok vagy szervezetek számára.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner egy vállalatközpontú adattudományi platform, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy elemezzék alkalmazottaik, szakértelmük és adataik együttes hatását. A platformot úgy tervezték, hogy támogassa számos elemző felhasználót a mesterséges intelligencia teljes életciklusa során. 2022 szeptemberében az Altair Engineering felvásárolta a RapidMinert  

Egyetlen platformon egyesíti az adat-előkészítést, a gépi tanulást és a prediktív elemzést, és olyan vizuális felületet kínál, amely lehetővé teszi az adatelemzők számára, hogy összetett adatmunkafolyamatokat építsenek fel egy egyszerű drag and drop mechanizmuson keresztül. Az eszköz automatizálja a gépi tanulási folyamatot, beleértve a funkciók kiválasztását, modell képzésés kiértékelés, egyszerűsítve az analitikai folyamatot. Az operátorok kiterjedt könyvtára is rendelkezésre áll, amely lehetővé teszi az elemzők számára, hogy különféle adatkezelési és -elemzési feladatokat hajtsanak végre.

Előnyök:

• Intuitív fogd és vidd felület.
• Az automatizált gépi tanulás leegyszerűsíti a folyamatot.
• Operátorok széles választéka a rugalmas adatelemzéshez.

Hátrányok:

• Korlátozott testreszabási lehetőségek haladó felhasználók számára.
• Meredekebb tanulási görbe az összetett munkafolyamatokhoz.
• Bizonyos funkciók további licencelést igényelhetnek.

Fényes adatok

Fényes adatok lehetővé teszi az adatelemzők számára, hogy hatalmas mennyiségű webes adatot gyűjtsenek össze és elemezzenek egy globális proxyhálózaton keresztül. Minden adatgyűjtés a platformon AI és ML-vezérelt algoritmusok segítségével történik.

A platform átfogó adatellenőrzési és érvényesítési folyamatokkal biztosítja a kiváló minőségű adatokat, miközben biztosítja az adatvédelmi előírások betartását is. További attribútumokkal és metaadatokkal a Bright Data lehetővé teszi az elemzők számára, hogy gazdagítsák adatkészleteiket, javítva elemzésük mélységét és minőségét.

Előnyök:

• Széleskörű webes adatgyűjtési lehetőségek.
• Kiváló minőségű és megfelelő adatok.
• Adatgazdagítás a mélyebb elemzés érdekében.

Hátrányok:

• Az árak megfizethetetlenek lehetnek a kis projektek esetében.
• Meredek tanulási görbe kezdőknek.
• A webes adatforrásokra való támaszkodásnak bizonyos iparágakban korlátai lehetnek.

Gretel.ai

Gretel olyan platformot biztosít, amely gépi tanulási technikákat használ szintetikus adatok generálására, amelyek szorosan utánozzák a valódi adatkészleteket. Fejlett gépi tanulási technikákat használ fel olyan szintetikus adatok létrehozására, amelyek szorosan tükrözik a valós adatkészleteket. Ezek a szintetikus adatok hasonló statisztikai tulajdonságokat és mintákat mutatnak, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy megbízható modellképzést és -elemzést hajtsanak végre anélkül, hogy hozzáférnének érzékeny vagy privát információkhoz.

A platform az adatvédelmet és a biztonságot helyezi előtérbe, mivel nincs szükség érzékeny adatokkal való közvetlen munkavégzésre. A szintetikus adatok felhasználásával a szervezetek megőrizhetik a bizalmas információkat, miközben értékes betekintést nyerhetnek, és hatékony gépi tanulási modelleket fejleszthetnek ki.

Előnyök:

• Szintetikus adatgenerálás az adatvédelem érdekében.
• Adatvédelem-növelő technikák a biztonságos elemzésekhez.
• Adatcímkézési és -átalakítási lehetőségek.

Hátrányok:

• A szintetikus adatok nem feltétlenül tükrözik tökéletesen a valós adatok összetettségét.
• Az adatvédelemre összpontosító felhasználási esetekre korlátozódik.
• A speciális testreszabás további szakértelmet igényelhet.

Leginkább AI

2017-ben három adatkutató alapította. Leginkább AI gépi tanulási technikákat alkalmaz, hogy valósághű és a magánélet védelmét megőrző szintetikus adatokat generáljon különféle elemzési célokra. Biztosítja az érzékeny adatok bizalmas kezelését, miközben megőrzi a legfontosabb statisztikai tulajdonságokat, lehetővé téve az elemzők számára, hogy az adatvédelmi előírások betartása mellett dolgozzanak az adatokkal.

A platform megosztható, mesterséges intelligencia által generált szintetikus adatokat kínál, amelyek lehetővé teszik a hatékony együttműködést és adatmegosztást a szervezetek között. A felhasználók együttműködhetnek különféle típusú érzékeny szekvenciális és időbeli adatokkal, például ügyfélprofilokkal, betegutakkal és pénzügyi tranzakciókkal kapcsolatban. A MostlyAI rugalmasságot is kínál defiadatbázisainak bizonyos részeit szintézis céljából, tovább javítva a testreszabási lehetőségeket.

Előnyök:

• Reális szintetikus adatgenerálás.
• Anonimizálási és adatvédelmi lehetőségek.
• Az adatok hasznosságának értékelése a megbízható elemzés érdekében.

Hátrányok:

• Szintetikus adatgenerálási felhasználási esetekre korlátozódik.
• A speciális testreszabás műszaki szakértelmet igényelhet.
• Lehetséges kihívások az adatokon belüli összetett kapcsolatok rögzítésében.

Tonic AI

Tonic AI mesterséges intelligencia által támogatott adatutánzást kínál szintetizált adatok generálásához. A szintetizált adatok mesterségesen előállított adatok, amelyeket algoritmusok segítségével hoznak létre. Gyakran használják valós adatok kiegészítésére vagy helyettesítésére, amelyek költségesek, időigényesek vagy nehézkesek lehetnek.

A platform azonosítás-mentesítést, szintézist és részhalmazokat kínál, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy ezeket a módszereket sajátos adatigényeik szerint keverjék és párosítsák. Ez a sokoldalúság biztosítja, hogy adataikat megfelelően és biztonságosan kezeljék a különböző forgatókönyvekben. Továbbá a Tonic AI részbeállítási funkciója lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kivonják adataik bizonyos részhalmazait a célzott elemzéshez, biztosítva, hogy csak a szükséges információkat használjuk fel, miközben minimalizáljuk a kockázatot.

Előnyök:

• Hatékony adat anonimizálási technikák.
• Szabályalapú átalakítások a megfelelés érdekében.
• Együttműködési és verziókezelési lehetőségek.

Hátrányok:

• Adat anonimizálási és átalakítási feladatokra korlátozódik.
• A speciális testreszabáshoz kódolási készségekre lehet szükség.
• Bizonyos funkciók további licencelést igényelhetnek.

BÉKE

BÉKEA Konstanz Information Miner néven is ismert, robusztus adatelemző, jelentéskészítő és integrációs platform, amely ingyenes és nyílt forráskódú. Funkciók széles skáláját kínálja a gépi tanuláshoz és az adatbányászathoz, így az adatelemzés sokoldalú eszköze. A KNIME erőssége a moduláris adattovábbítási megközelítésben rejlik, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy zökkenőmentesen integrálják a különböző összetevőket, és kihasználják az „Analytics építőelemei” koncepciót.

A KNIME platform elfogadásával a felhasználók összetett adatfolyamokat hozhatnak létre azáltal, hogy összeállítanak és összekapcsolnak különböző építőelemeket, amelyek egyedi igényeikre szabottak. Ezek az építőelemek a képességek széles skáláját ölelik fel, beleértve az adat-előfeldolgozást, a funkciótervezést, a statisztikai elemzést, a vizualizációt és a gépi tanulást. A KNIME moduláris és rugalmas jellege lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy teljes körű analitikai munkafolyamatokat tervezzenek és hajtsanak végre, mindezt egy egységes és intuitív felületen belül.

Előnyök:

• Sokoldalú és moduláris platform adatelemzéshez, jelentéskészítéshez és integrációhoz.
• Építőelemek és alkatrészek széles választékát kínálja a gépi tanuláshoz és adatbányászathoz.
• Ingyenes és nyílt forráskódú.

Hátrányok:

• Meredekebb tanulási görbe kezdőknek.
• Korlátozott skálázhatóság nagyszabású vagy vállalati szintű projektekhez.
• Némi műszaki jártasságot igényel.

DataRobot

DataRobot automatizálja a gépi tanulási modellek felépítésének teljes folyamatát, beleértve az adat-előfeldolgozást, a funkciók kiválasztását és a modellválasztást. Betekintést nyújt a gépi tanulási modellek döntéshozatali folyamatába, lehetővé téve az elemzők számára, hogy megértsék és megmagyarázzák a modell előrejelzéseit. Funkciókat is kínál a modellek üzembe helyezéséhez és figyeléséhez, biztosítva a folyamatos teljesítményértékelést és -fejlesztést.

Előnyök:

• Automatizált gépi tanulás az egyszerűsített modellfejlesztés érdekében.
• A modell magyarázhatósága és átláthatósága a megbízható előrejelzések érdekében.
• Modelltelepítési és felügyeleti képességek.

Hátrányok:

• A speciális testreszabáshoz kódolási készségekre lehet szükség.
• Meredekebb tanulási görbe kezdőknek.
• A nagyszabású projekteknél az árképzés drága lehet.

AI-alapú eszközök összehasonlító lapja adatelemzők/tudósok számára

AI eszköz	Jellemzők	Ár	Érvek	Hátrányok
Google Cloud AutoML	Egyedi gépi tanulási modellek	Fizessen, amint megy	– Leegyszerűsíti a gépi tanulási modell fejlesztését. - Nincs szükség kiterjedt kódolási készségekre. – Jól integrálható a Google Cloud Platformmal.	– Korlátozott rugalmasság a fejlett modellek testreszabásához. – A nagyszabású projekteknél az árképzés drága lehet. – A Google Cloud ökoszisztémától való függés.
Amazon SageMaker	Végpontok közötti gépi tanulási platform	Többszintű használat	– Skálázható infrastruktúra nagyszabású projektekhez. – Különféle beépített algoritmusok. – Az együttműködési környezet javítja a csapatmunkát.	– Meredekebb tanulási görbe kezdőknek. – A speciális testreszabáshoz kódolási készségekre lehet szükség. – Költségmegfontolások a kiterjedt használat és tárolás esetén.
IBM Watson Stúdió	AI modell építése, telepítése és kezelése	Lite: Ingyenes Professzionális: 1.02 USD/kapacitási egységóra	– Eszközök és lehetőségek széles skáláját kínálja adattudósok, fejlesztők és elemzők számára – Megkönnyíti az együttműködést és az automatizálást. – Zökkenőmentesen integrálható más IBM Cloud szolgáltatásokkal és eszközökkel.	– A tanulási görbe kezdők számára meredek lehet. – A speciális funkciók és a vállalati szintű képességek fizetős előfizetést igényelhetnek. – Korlátozott rugalmasság azoknak a felhasználóknak, akik szívesebben dolgoznak nem IBM vagy nyílt forráskódú eszközökkel és technológiákkal.
Alteryx	Adatkeverés, fejlett elemzés és prediktív modellezés	Designer Cloud: 4,950 dollártól Designer Desktop: 5,195 USD	– Átfogó adatkeverési és -előkészítési lehetőségek. – Fejlett analitikai eszközök a mélyreható elemzéshez és modellezéshez. – A munkafolyamat automatizálása csökkenti a kézi erőfeszítést és növeli a hatékonyságot.	– Meredekebb tanulási görbe kezdőknek az eszköz összetettsége miatt. – A speciális funkciók és a testreszabás további képzést igényelhet. -Az árképzés költséges lehet kisebb csapatok vagy szervezetek számára.
Gyorsbetűs	Adattudományi platform a vállalati elemzésekhez	Elérhető kérésre	- Intuitív fogd és vidd felület. – Az automatizált gépi tanulás leegyszerűsíti a folyamatot. – Operátorok széles választéka a rugalmas adatelemzés érdekében.	– Korlátozott testreszabási lehetőségek haladó felhasználók számára. – Meredekebb tanulási görbe összetett munkafolyamatokhoz. – Bizonyos funkciók további licencelést igényelhetnek.
Fényes adatok	Webes adatgyűjtés és elemzés	Fizetés közben: 15 USD/gb Növekedés: 500 dollár Üzleti: 1,000 USD Vállalkozás: Igény szerint	– Széleskörű webes adatgyűjtési lehetőségek. – Kiváló minőségű és megfelelő adatok. – Adatgazdagítás a mélyebb elemzés érdekében.	– Az árképzés túlzó lehet kis léptékű projekteknél. – Meredek tanulási görbe kezdőknek. – A webes adatforrásokra való támaszkodásnak korlátai lehetnek bizonyos iparágakban.
Gretel.ai	Szintetikus adatok létrehozására szolgáló platform	Egyéni: 2.00 USD /hitel Csapat: 295 USD /hó + 2.20 USD /hitel Vállalat: Egyedi	– Szintetikus adatgenerálás a magánélet védelme érdekében. – Adatvédelem-növelő technikák a biztonságos elemzésekhez. – Adatcímkézési és -átalakítási lehetőségek.	– Előfordulhat, hogy a szintetikus adatok nem tükrözik tökéletesen a valós adatok összetettségét. – Az adatvédelemre összpontosító felhasználási esetekre korlátozódik. – A speciális testreszabás további szakértelmet igényelhet.
Leginkább AI	Megosztható mesterséges intelligencia által generált szintetikus adatok	Ingyenes Csapat: $3/kredit Vállalati: 5 USD/hitel	– Reális szintetikus adatgenerálás. – Anonimizálási és adatvédelmi lehetőségek. – Az adatok hasznosságának értékelése a megbízható elemzés érdekében.	– Szintetikus adatgenerálási felhasználási esetekre korlátozódik. – A speciális testreszabás műszaki szakértelmet igényelhet. – Lehetséges kihívások az adatokon belüli összetett kapcsolatok rögzítésében.
Tonic AI	Adatok anonimizálása és átalakítása	Alap: Ingyenes próbaverzió Szakmai és vállalati: Egyedi	– Hatékony adatanonimizálási technikák. – Szabályalapú átalakítások a megfelelés érdekében. – Együttműködési és verziókezelési lehetőségek.	– Adat anonimizálási és átalakítási feladatokra korlátozódik. A speciális testreszabáshoz kódolási készségekre lehet szükség. – Bizonyos funkciók további licencelést igényelhetnek.-
BÉKE	Nyílt forráskódú adatelemzési és -integrációs platform	Ingyenes és fizetős szintek	– Sokoldalú és moduláris platform adatelemzéshez, jelentéskészítéshez és integrációhoz. – Építőelemek és komponensek széles választékát kínálja a gépi tanuláshoz és adatbányászathoz. - Ingyenes és nyílt forráskódú.	– Meredekebb tanulási görbe kezdőknek. – Korlátozott skálázhatóság nagyszabású vagy vállalati szintű projektekhez. - Némi műszaki jártasságot igényel.
DataRobot	Automatizált gépi tanulási platform	Egyedi árképzés	– Automatizált gépi tanulás az egyszerűsített modellfejlesztés érdekében. – A modell magyarázhatósága és átláthatósága a megbízható előrejelzések érdekében. – Modelltelepítési és felügyeleti képességek.	– A speciális testreszabáshoz kódolási készségekre lehet szükség. – Meredekebb tanulási görbe kezdőknek. – A nagyszabású projekteknél az árképzés drága lehet.

GYIK

Általában számos funkciót kínálnak. Ide tartozik az adat-előfeldolgozási és -tisztítási képesség a rendetlen adatkészletek kezelésére, a fejlett statisztikai elemzés a hipotézisek teszteléséhez és a regressziós modellezés, gépi tanulási algoritmusok prediktív modellezési és osztályozási feladatokhoz, valamint adatvizualizációs eszközök informatív diagramok és grafikonok létrehozásához. Ezenkívül számos AI-eszköz automatizálási funkciókat kínál az ismétlődő feladatok egyszerűsítésére és hatékony adatfeldolgozásra.

Az AI-eszközök hatékony segítői az adatelemzőknek, de nem helyettesíthetik a kritikus gondolkodást és szakértelmet humán elemzők. Míg az AI-eszközök képesek bizonyos feladatokat automatizálni és összetett elemzéseket végezni, az adatelemzők számára továbbra is elengedhetetlen értelmezni az eredményeket, igazolják a feltételezéseket, és megalapozott döntéseket hoznak szakterületi ismereteik és tapasztalataik alapján. Az adatelemzők és az AI-eszközök közötti együttműködés pontosabb és éleslátóbb eredményekhez vezet.

Az adatelemzésre tervezett AI-eszközök általában az adatvédelmet és -biztonságot helyezik előtérbe. Gyakran biztosítanak titkosítási mechanizmusokat az érzékeny adatok védelmére a tárolás és az átvitel során. Ezenkívül a jó hírű AI-eszközök betartják az adatvédelmi előírásokat, például a GDPR-t, és szigorú hozzáférés-ellenőrzéseket vezetnek be annak biztosítására, hogy csak az arra jogosult személyek férhessenek hozzá és manipulálhassák az adatokat. Az adatelemzők számára kulcsfontosságú, hogy megbízható szolgáltatók AI-eszközeit válasszák, és használatuk előtt értékeljék biztonsági intézkedéseiket.

Bár az AI-eszközöknek számos előnye van, vannak korlátai. Az egyik korlát a minőségre való támaszkodás képzési adatok. Ha a betanítási adatok torzak vagy nem elegendőek, az befolyásolhatja az eszköz kimeneteinek pontosságát és megbízhatóságát. Egy másik korlát a folyamatos monitorozás és validálás szükségessége. Az adatelemzőknek ellenőrizniük kell az AI-eszközök által generált eredményeket, és meg kell győződniük arról, hogy azok összhangban vannak a területi szakértelmükkel. Ezenkívül egyes AI-eszközök jelentős számítási erőforrásokat igényelhetnek, ami korlátozza a méretezhetőségüket a nagyobb adatkészletek vagy korlátozott számítási képességekkel rendelkező szervezetek számára.

Az adatelemzők megtehetik mérsékelni a kockázatokat óvatos és kritikus megközelítést alkalmazva az AI-eszközök használatakor. Kulcsfontosságú, hogy alaposan megértsük az eszköz algoritmusait és a mögöttes feltételezéseket. Az adatelemzőknek úgy kell érvényesíteniük az eredményeket, hogy összevetik azokat saját elemzéseikkel és szakterületükön szerzett tapasztalataikkal. Az eszköz teljesítményének rendszeres nyomon követése és auditálása is fontos az esetleges torzítások vagy következetlenségek azonosítása érdekében. Ezenkívül az érzékeny információk megfelelő kezelésének biztosítása érdekében naprakész ismereteket kell fenntartani az adatvédelmi szabályozásokról és a megfelelőségi szabványokról.

Következtetés

Bár ezek a mesterséges intelligencia által hajtott eszközök óriási értéket kínálnak, használatuk során elengedhetetlen bizonyos tényezők figyelembe vétele. Először is, az alapul szolgáló algoritmusok korlátainak és feltételezéseinek megértése elengedhetetlen a pontos és megbízható eredmények biztosításához. Másodszor, az adatok védelmét és biztonságát prioritásként kell kezelni, különösen akkor, ha érzékeny vagy bizalmas információkkal dolgozik. Szintén fontos értékelni az egyes eszközök skálázhatóságát, integrációs képességeit és költségvonzatait, hogy az adott projektkövetelményekhez igazodjanak.

Bővebben:

• A 10 legjobb mesterséges intelligencia webhely-készítő 2023-ban
• Útmutató kezdőknek a BNB-lánchoz: A Binance Smart Chain evolúciója (2023)
• AI Analyst: A lustaságbarát Excel-csere