I migliori 10+ strumenti basati sull'intelligenza artificiale per analisti di dati e data scientist nel 2023

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale sono diventati risorse indispensabili per i professionisti che cercano di estrarre informazioni significative da set di dati vasti e complessi. Questi strumenti di intelligenza artificiale consentono agli analisti di dati e agli scienziati di affrontare sfide complesse, automatizzare i flussi di lavoro e ottimizzare i processi decisionali. 

Sfruttando algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento automatico, questi strumenti di dati basati sull'intelligenza artificiale consentono ai professionisti di scoprire schemi nascosti, fare previsioni accurate e generare informazioni utili. Questi strumenti automatizzano le attività ripetitive, semplificano processi di preparazione e modellazione dei datie consentire agli utenti di estrarre il massimo valore dai loro set di dati.

Ogni strumento offre un set unico di caratteristiche e funzionalità su misura per diversi aspetti del processo di analisi dei dati. Dall'estrazione e pulizia dei dati all'analisi esplorativa e modellazione predittiva, questi strumenti forniscono un toolkit completo per l'analisi dei dati end-to-end. In genere utilizzano interfacce intuitive, linguaggi di programmazioneo flussi di lavoro visivi per consentire agli utenti di interagire con i dati, eseguire calcoli complessi e visualizzare i risultati in modo efficace.

Se sei uno scienziato/analista di dati alla ricerca dello strumento perfetto per semplifica il tuo flusso di lavoro, abbiamo compilato un elenco di oltre 10 strumenti basati sull'intelligenza artificiale che puoi esplorare.

AutoML di Google Cloud

AutoML di Google Cloud è un potente strumento di intelligenza artificiale che semplifica il processo di creazione di modelli di machine learning. Semplifica il processo di formazione modelli di apprendimento automatico automatizzando attività ripetitive come l'ottimizzazione degli iperparametri e la selezione dell'architettura del modello.

Fornisce inoltre un'interfaccia grafica intuitiva, abilitante data scientist per costruire e distribuire modelli senza estensivi conoscenza della codifica. Inoltre, si integra perfettamente con altri strumenti e servizi Google Cloud.

PRO:

• Semplifica lo sviluppo del modello di machine learning.
• Non sono richieste competenze di codifica estese.
• Si integra bene con Google Cloud Platform.

Contro:

• Flessibilità limitata per la personalizzazione avanzata del modello.
• Il prezzo può essere costoso per progetti su larga scala.
• Dipendenza dall'ecosistema Google Cloud.

Amazon Sage Maker

Amazon Sage Maker è una piattaforma completa di machine learning che fornisce ai data scientist funzionalità di sviluppo di modelli end-to-end. La sua infrastruttura scalabile gestisce il lavoro pesante di addestramento e distribuzione del modello, rendendolo adatto a progetti su larga scala. 

Sagemaker offre un'ampia gamma di algoritmi integrati per varie attività, come regressione, classificazione e clustering. Consente inoltre agli analisti di dati di collaborare e condividere il proprio lavoro senza problemi, migliorando la produttività e la condivisione delle conoscenze all'interno dei team.

PRO:

• Infrastruttura scalabile per progetti su larga scala.
• Diversi set di algoritmi integrati.
• L'ambiente collaborativo migliora il lavoro di squadra.

Contro:

• Curva di apprendimento più ripida per i principianti.
• La personalizzazione avanzata può richiedere competenze di programmazione.
• Considerazioni sui costi per l'uso e l'archiviazione estesi.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio consente a data scientist, sviluppatori e analisti di creare, implementare e gestire modelli di intelligenza artificiale ottimizzando i processi decisionali. Disponibile su IBM Cloud Pak® for Data, la piattaforma consente ai team di collaborare senza soluzione di continuità, automatizza i cicli di vita dell'AI e accelera il time-to-value attraverso la sua architettura multicloud aperta.

Con IBM Watson Studio, gli utenti possono sfruttare una gamma di framework open source come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn, insieme agli strumenti dell'ecosistema di IBM per la scienza dei dati visiva e basata su codice. La piattaforma supporta ambienti popolari come i notebook Jupyter, JupyterLab e le interfacce della riga di comando (CLI), consentendo agli utenti di lavorare in modo efficiente in linguaggi come Python, R e Scala. 

PRO:

• Offre un'ampia gamma di strumenti e funzionalità per data scientist, sviluppatori e analisti
• Facilita la collaborazione e l'automazione.
• Può essere perfettamente integrato con altri servizi e strumenti IBM Cloud.

Contro:

• La curva di apprendimento può essere ripida per i principianti.
• Funzionalità avanzate e capacità di livello aziendale potrebbero richiedere un abbonamento a pagamento.
• Flessibilità limitata per gli utenti che preferiscono lavorare con strumenti e tecnologie non IBM o open source.

Alteryx

Alteryx è un potente strumento di analisi dei dati e automazione del flusso di lavoro progettato per fornire agli analisti dei dati un'ampia gamma di funzionalità. Lo strumento consente agli analisti di dati di combinare e pulire facilmente set di dati diversi da più fonti, consentendo loro di creare set di dati analitici completi e affidabili.

Fornisce inoltre una varietà di strumenti di analisi avanzati, tra cui analisi statistica, modellazione predittiva e analisi spaziale, consentendo agli analisti di scoprire modelli, tendenze e fare previsioni basate sui dati.

PRO:

• Funzionalità complete di miscelazione e preparazione dei dati.
• Strumenti di analisi avanzati per analisi e modellazione approfondite.
• Automazione del flusso di lavoro riduce lo sforzo manuale e aumenta l’efficienza.

Contro:

• Curva di apprendimento più ripida per i principianti a causa della complessità dello strumento.
• Le funzionalità avanzate e la personalizzazione potrebbero richiedere una formazione aggiuntiva.
• I prezzi possono essere costosi per i team o le organizzazioni più piccoli.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner è una piattaforma di data science incentrata sull'azienda che consente alle organizzazioni di analizzare l'influenza combinata dei propri dipendenti, competenze e dati. La piattaforma è progettata per supportare numerosi utenti di analisi durante l'intero ciclo di vita dell'IA. Nel settembre 2022, RapidMiner è stata acquisita da Altair Engineering  

Combina la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva in un'unica piattaforma e offre un'interfaccia visiva che consente agli analisti di dati di creare flussi di lavoro di dati complessi attraverso un semplice meccanismo di trascinamento della selezione. Lo strumento automatizza il processo di apprendimento automatico, inclusa la selezione delle funzionalità, modello di formazionee valutazione, semplificando la pipeline analitica. È inoltre disponibile un'ampia libreria di operatori, che consente agli analisti di eseguire diverse attività di manipolazione e analisi dei dati.

PRO:

• Interfaccia intuitiva drag-and-drop.
• Il machine learning automatizzato semplifica il processo.
• Ampia varietà di operatori per un'analisi flessibile dei dati.

Contro:

• Opzioni di personalizzazione limitate per utenti esperti.
• Curva di apprendimento più ripida per flussi di lavoro complessi.
• Alcune funzionalità potrebbero richiedere licenze aggiuntive.

Dati luminosi

Dati luminosi consente agli analisti di dati di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati Web attraverso una rete proxy globale. Tutta la raccolta dei dati sulla piattaforma viene eseguita utilizzando i suoi algoritmi basati su AI e ML.

La piattaforma garantisce dati di alta qualità offrendo processi completi di verifica e convalida dei dati, garantendo al contempo la conformità alle normative sulla privacy dei dati. Con attributi e metadati aggiuntivi, Bright Data consente agli analisti di arricchire i propri set di dati, migliorando la profondità e la qualità della loro analisi.

PRO:

• Ampie funzionalità di raccolta dati web.
• Dati di alta qualità e conformi.
• Arricchimento dei dati per un'analisi più approfondita.

Contro:

• I prezzi possono essere proibitivi per progetti su piccola scala.
• Curva di apprendimento ripida per i principianti.
• L'affidamento alle fonti di dati web può avere limitazioni in alcuni settori.

Gretel.ai

Gretel fornisce una piattaforma che utilizza tecniche di apprendimento automatico per generare dati sintetici che imitano da vicino set di dati reali. Sfrutta tecniche avanzate di apprendimento automatico per creare dati sintetici che rispecchiano fedelmente i set di dati del mondo reale. Questi dati sintetici presentano proprietà e modelli statistici simili, consentendo alle organizzazioni di eseguire un solido addestramento e analisi del modello senza accedere a informazioni riservate o private.

La piattaforma dà priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati eliminando la necessità di lavorare direttamente con dati sensibili. Utilizzando dati sintetici, le organizzazioni possono salvaguardare le informazioni riservate pur continuando a ricavare informazioni preziose e sviluppando modelli di apprendimento automatico efficaci.

PRO:

• Generazione di dati sintetici per la protezione della privacy.
• Tecniche di miglioramento della privacy per analisi sicure.
• Funzionalità di etichettatura e trasformazione dei dati.

Contro:

• I dati sintetici potrebbero non rappresentare perfettamente le complessità dei dati reali.
• Limitato a casi d'uso incentrati sulla privacy.
• La personalizzazione avanzata potrebbe richiedere competenze aggiuntive.

Principalmente AI

Fondata nel 2017 da tre data scientist, Principalmente AI sfrutta le tecniche di apprendimento automatico per generare dati sintetici realistici e rispettosi della privacy per vari scopi analitici. Garantisce la riservatezza dei dati sensibili pur mantenendo le proprietà statistiche chiave, consentendo agli analisti di lavorare con i dati nel rispetto delle normative sulla privacy.

La piattaforma offre dati sintetici condivisibili generati dall'intelligenza artificiale, consentendo una collaborazione efficiente e la condivisione dei dati tra le organizzazioni. Gli utenti possono anche collaborare su vari tipi di dati sensibili sequenziali e temporali, come i profili dei clienti, i percorsi dei pazienti e le transazioni finanziarie. MostlyAI offre anche la flessibilità di define parti specifiche dei suoi database per la sintesi, migliorando ulteriormente le opzioni di personalizzazione.

PRO:

• Generazione di dati sintetici realistici.
• Funzionalità di anonimizzazione e conservazione della privacy.
• Valutazione dell'utilità dei dati per un'analisi affidabile.

Contro:

• Limitato ai casi d'uso di generazione di dati sintetici.
• La personalizzazione avanzata può richiedere competenze tecniche.
• Potenziali sfide nell'acquisizione di relazioni complesse all'interno dei dati.

IA tonica

IA tonica offrendo l'imitazione dei dati basata sull'intelligenza artificiale per generare dati sintetizzati. I dati sintetizzati sono dati generati artificialmente che vengono creati utilizzando algoritmi. Viene spesso utilizzato per integrare o sostituire i dati del mondo reale, che possono essere costosi, dispendiosi in termini di tempo o difficili da ottenere.

La piattaforma offre anonimizzazione, sintesi e subsetting, consentendo agli utenti di combinare questi metodi in base alle loro specifiche esigenze di dati. Questa versatilità garantisce che i loro dati vengano gestiti in modo appropriato e sicuro in vari scenari. Inoltre, la funzionalità di subsetting di Tonic AI consente agli utenti di estrarre sottoinsiemi specifici dei loro dati per analisi mirate, garantendo che vengano utilizzate solo le informazioni necessarie riducendo al minimo i rischi.

PRO:

• Tecniche efficaci di anonimizzazione dei dati.
• Trasformazioni basate su regole per la conformità.
• Funzionalità di collaborazione e controllo della versione.

Contro:

• Limitato alle attività di trasformazione e anonimizzazione dei dati.
• La personalizzazione avanzata può richiedere competenze di programmazione.
• Alcune funzionalità potrebbero richiedere licenze aggiuntive.

KNIME

KNIME, noto anche come Konstanz Information Miner, è una solida piattaforma di analisi, reportistica e integrazione dei dati, sia gratuita che open-source. Offre una gamma completa di funzionalità per l'apprendimento automatico e il data mining, rendendolo uno strumento versatile per l'analisi dei dati. La forza di KNIME risiede nel suo approccio modulare alla pipeline dei dati, che consente agli utenti di integrare senza soluzione di continuità vari componenti e sfruttare il concetto di "Building Blocks of Analytics".

Adottando la piattaforma KNIME, gli utenti possono costruire complesse pipeline di dati assemblando e collegando diversi elementi costitutivi adattati alle loro esigenze specifiche. Questi elementi costitutivi comprendono un'ampia gamma di funzionalità, tra cui la preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle funzionalità, l'analisi statistica, la visualizzazione e l'apprendimento automatico. La natura modulare e flessibile di KNIME consente agli utenti di progettare ed eseguire flussi di lavoro analitici end-to-end, il tutto all'interno di un'interfaccia unificata e intuitiva.

PRO:

• Piattaforma versatile e modulare per l'analisi dei dati, il reporting e l'integrazione.
• Offre un'ampia gamma di elementi costitutivi e componenti per l'apprendimento automatico e il data mining.
• Gratuito e open-source.

Contro:

• Curva di apprendimento più ripida per i principianti.
• Scalabilità limitata per progetti su larga scala o di livello aziendale.
• Richiede una certa competenza tecnica.

DataRobot

DataRobot automatizza il processo end-to-end di creazione di modelli di machine learning, inclusa la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle funzionalità e la selezione dei modelli. Fornisce approfondimenti sul processo decisionale dei modelli di machine learning, consentendo agli analisti di comprendere e spiegare le previsioni del modello. Offre inoltre funzionalità per implementare e monitorare i modelli, garantendo la valutazione e il miglioramento continui delle prestazioni.

PRO:

• Machine learning automatizzato per lo sviluppo di modelli semplificato.
• Modella spiegabilità e trasparenza per previsioni affidabili.
• Funzionalità di distribuzione e monitoraggio del modello.

Contro:

• La personalizzazione avanzata può richiedere competenze di programmazione.
• Curva di apprendimento più ripida per i principianti.
• Il prezzo può essere costoso per progetti su larga scala.

Foglio di confronto degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale per analisti/scienziati di dati

Strumento AI	Caratteristiche	Prezzo	Vantaggi	Svantaggi
AutoML di Google Cloud	Modelli personalizzati di machine learning	Pay as you go	– Semplifica lo sviluppo del modello di machine learning. – Non sono richieste competenze di codifica estese. – Si integra bene con Google Cloud Platform.	– Flessibilità limitata per la personalizzazione avanzata del modello. – Il prezzo può essere costoso per progetti su larga scala. – Dipendenza dall'ecosistema Google Cloud.
Amazon Sage Maker	Piattaforma di apprendimento automatico end-to-end	Utilizzo a più livelli	– Infrastruttura scalabile per progetti su larga scala. – Diversi set di algoritmi integrati. – L'ambiente collaborativo migliora il lavoro di squadra.	– Curva di apprendimento più ripida per i principianti. – La personalizzazione avanzata può richiedere competenze di programmazione. – Considerazioni sui costi per l'utilizzo e l'archiviazione estesi.
IBM WatsonStudio	Creazione, distribuzione e gestione di modelli di intelligenza artificiale	Lite: gratuito Professionista: $ 1.02 USD/unità di capacità all'ora	– Offre un'ampia gamma di strumenti e funzionalità per data scientist, sviluppatori e analisti – Facilita la collaborazione e l'automazione. – Può essere perfettamente integrato con altri servizi e strumenti IBM Cloud.	– La curva di apprendimento può essere ripida per i principianti. – Funzionalità avanzate e capacità di livello aziendale potrebbero richiedere un abbonamento a pagamento. – Flessibilità limitata per gli utenti che preferiscono lavorare con strumenti e tecnologie non IBM o open source.
Alteryx	Combinazione di dati, analisi avanzate e modellazione predittiva	Designer Cloud: a partire da $ 4,950 Desktop di design: $ 5,195	– Funzionalità complete di miscelazione e preparazione dei dati. – Strumenti di analisi avanzati per analisi e modellazione approfondite. – L'automazione del flusso di lavoro riduce lo sforzo manuale e aumenta l'efficienza.	– Curva di apprendimento più ripida per i principianti a causa della complessità dello strumento. – Le funzionalità avanzate e la personalizzazione potrebbero richiedere una formazione aggiuntiva. -I prezzi possono essere costosi per team o organizzazioni più piccoli.
Rapid Miner	Piattaforma di data science per l'analisi aziendale	disponibile su richiesta	– Intuitiva interfaccia drag-and-drop. – Il machine learning automatizzato semplifica il processo. – Ampia varietà di operatori per un'analisi flessibile dei dati.	– Opzioni di personalizzazione limitate per utenti avanzati. – Curva di apprendimento più ripida per flussi di lavoro complessi. – Alcune funzionalità potrebbero richiedere licenze aggiuntive.
Dati luminosi	Raccolta e analisi dei dati web	Paga mentre vai: $ 15 / GB Crescita: $ 500 Affari: $ 1,000 Impresa: Su richiesta	– Ampie capacità di raccolta dati web. – Dati di alta qualità e conformi. – Arricchimento dei dati per un'analisi più approfondita.	– I prezzi possono essere proibitivi per i progetti su piccola scala. – Ripida curva di apprendimento per i principianti. – L'affidamento alle fonti di dati web può avere limitazioni in alcuni settori.
Gretel.ai	Piattaforma per la creazione di dati sintetici	Individuale: $ 2.00 /credito Squadra: $ 295 /mese + $ 2.20 /credito Impresa: Personalizzata	– Generazione di dati sintetici per la protezione della privacy. – Tecniche di miglioramento della privacy per analisi sicure. – Capacità di etichettatura e trasformazione dei dati.	– I dati sintetici potrebbero non rappresentare perfettamente le complessità dei dati reali. – Limitato a casi d'uso incentrati sulla privacy. – La personalizzazione avanzata potrebbe richiedere competenze aggiuntive.
Principalmente AI	Dati sintetici condivisibili generati dall'intelligenza artificiale	Gratis Squadra: $ 3/credito Impresa: $ 5/credito	– Generazione di dati sintetici realistici. – Funzionalità di anonimizzazione e conservazione della privacy. – Valutazione dell'utilità dei dati per un'analisi affidabile.	– Limitato ai casi d'uso di generazione di dati sintetici. – La personalizzazione avanzata può richiedere competenze tecniche. – Potenziali sfide nell'acquisizione di relazioni complesse all'interno dei dati.
IA tonica	Anonimizzazione e trasformazione dei dati	Di base: prova gratuita Professionale e aziendale: Personalizzato	– Tecniche efficaci di anonimizzazione dei dati. – Trasformazioni basate su regole per la conformità. – Funzionalità di collaborazione e controllo della versione.	– Limitato alle attività di anonimizzazione e trasformazione dei dati. La personalizzazione avanzata può richiedere competenze di programmazione. – Alcune funzionalità potrebbero richiedere licenze aggiuntive.-
KNIME	Piattaforma di integrazione e analisi dei dati open source	Livelli gratuiti ea pagamento	– Piattaforma versatile e modulare per l'analisi dei dati, il reporting e l'integrazione. – Offre un'ampia gamma di elementi costitutivi e componenti per l'apprendimento automatico e il data mining. – Gratuito e open-source.	– Curva di apprendimento più ripida per i principianti. – Scalabilità limitata per progetti su larga scala o di livello aziendale. – Richiede una certa competenza tecnica.
DataRobot	Piattaforma di machine learning automatizzata	Prezzi personalizzati	– Machine learning automatizzato per lo sviluppo di modelli semplificato. – Modella spiegabilità e trasparenza per previsioni affidabili. – Funzionalità di distribuzione e monitoraggio del modello.	– La personalizzazione avanzata può richiedere competenze di programmazione. – Curva di apprendimento più ripida per i principianti. – Il prezzo può essere costoso per progetti su larga scala.

FAQ

In genere offrono una gamma di funzionalità. Questi includono funzionalità di pre-elaborazione e pulizia dei dati per gestire set di dati disordinati, analisi statistiche avanzate per test di ipotesi e modelli di regressione, algoritmi di machine learning per attività di modellazione predittiva e classificazionee strumenti di visualizzazione dei dati per creare diagrammi e grafici informativi. Inoltre, molti strumenti di intelligenza artificiale forniscono funzionalità di automazione per semplificare le attività ripetitive e consentire un'elaborazione dei dati efficiente.

Gli strumenti di intelligenza artificiale sono potenti assistenti per gli analisti di dati, ma non possono sostituire il pensiero critico e l'esperienza di analisti umani. Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale possano automatizzare determinate attività ed eseguire analisi complesse, è comunque essenziale per gli analisti di dati interpretare i risultati, convalidare ipotesi e prendere decisioni informate in base alla loro conoscenza ed esperienza del dominio. La collaborazione tra analisti di dati e strumenti di intelligenza artificiale porta a risultati più accurati e approfonditi.

Gli strumenti di intelligenza artificiale progettati per l'analisi dei dati di solito danno la priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati. Spesso forniscono meccanismi di crittografia per proteggere i dati sensibili durante l'archiviazione e la trasmissione. Inoltre, strumenti di intelligenza artificiale affidabili aderiscono alle normative sulla privacy, come il GDPR, e implementano severi controlli di accesso per garantire che solo le persone autorizzate possano accedere e manipolare i dati. È fondamentale che gli analisti di dati scelgano strumenti di intelligenza artificiale da fornitori affidabili e valutino le loro misure di sicurezza prima di utilizzarli.

Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale abbiano numerosi vantaggi, hanno dei limiti. Un limite è la dipendenza dalla qualità dati di allenamento. Se i dati di addestramento sono distorti o insufficienti, possono influire sull'accuratezza e l'affidabilità degli output dello strumento. Un altro limite è la necessità di monitoraggio e convalida continui. Gli analisti di dati devono verificare i risultati generati dagli strumenti di intelligenza artificiale e assicurarsi che siano in linea con le loro competenze di dominio. Inoltre, alcuni strumenti di intelligenza artificiale potrebbero richiedere notevoli risorse computazionali, limitando la loro scalabilità per set di dati più grandi o organizzazioni con capacità di calcolo limitate.

Gli analisti di dati possono mitigare i rischi adottando un approccio cauto e critico nell'utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale. È fondamentale comprendere a fondo gli algoritmi dello strumento e le ipotesi sottostanti. Gli analisti di dati dovrebbero convalidare i risultati confrontandoli con le proprie analisi e competenze di dominio. Anche il monitoraggio e la verifica regolari delle prestazioni dello strumento sono importanti per identificare eventuali pregiudizi o incoerenze. Inoltre, è necessario mantenere una conoscenza aggiornata delle normative sulla privacy dei dati e degli standard di conformità per garantire la corretta gestione delle informazioni sensibili.

Conclusione

Sebbene questi strumenti basati sull'intelligenza artificiale offrano un valore immenso, è essenziale considerare alcuni fattori quando li si utilizza. In primo luogo, la comprensione dei limiti e dei presupposti degli algoritmi sottostanti è fondamentale per garantire risultati accurati e affidabili. In secondo luogo, la privacy e la sicurezza dei dati dovrebbero avere la priorità, in particolare quando si lavora con informazioni sensibili o riservate. È inoltre importante valutare la scalabilità, le capacità di integrazione e le implicazioni sui costi associate a ciascuno strumento per allinearle ai requisiti specifici del progetto.

Leggi di più:

• I 10 migliori costruttori di siti web AI per il 2023
• Una guida per principianti alla BNB Chain: L'evoluzione della Binance Smart Chain (2023)
• Analista di intelligenza artificiale: il sostituto di Excel adatto alla pigrizia