10 m. daugiau nei 2023 geriausių dirbtinio intelekto įrankių duomenų analitikams ir duomenų mokslininkams

Dirbtinio intelekto įrankiai tapo nepakeičiamu turtu profesionalams, norintiems gauti reikšmingų įžvalgų iš didžiulių ir sudėtingų duomenų rinkinių. Šie AI įrankiai įgalina duomenų analitikus ir mokslininkus spręsti sudėtingus iššūkius, automatizuoti darbo eigą ir optimizuoti sprendimų priėmimo procesus. 

Naudodami pažangius algoritmus ir mašininio mokymosi metodus, šie dirbtinio intelekto duomenų įrankiai leidžia profesionalams atskleisti paslėptus modelius, atlikti tikslias prognozes ir generuoti tinkamas įžvalgas. Šie įrankiai automatizuoja pasikartojančias užduotis, supaprastina duomenų rengimo ir modeliavimo procesaiir suteikia vartotojams galimybę iš savo duomenų rinkinių išgauti maksimalią vertę.

Kiekvienas įrankis siūlo unikalų funkcijų ir funkcijų rinkinį, pritaikytą skirtingiems duomenų analizės proceso aspektams. Nuo duomenų išgavimo ir valymo iki tiriamosios analizės ir nuspėjamasis modeliavimas, šie įrankiai suteikia išsamų įrankių rinkinį, skirtą išsamiai duomenų analizei. Jie paprastai naudoja intuityvią sąsają, programavimo kalbos, arba vaizdinės darbo eigos, leidžiančios vartotojams sąveikauti su duomenimis, atlikti sudėtingus skaičiavimus ir efektyviai vizualizuoti rezultatus.

Jei esate duomenų mokslininkas / analitikas ir ieškote tobulo įrankio supaprastinti savo darbo eigą, mes sudarėme daugiau nei 10 dirbtinio intelekto įrankių, kuriuos galite ištirti, sąrašą.

„Google Cloud AutoML“.

„Google Cloud AutoML“. yra galingas AI įrankis, kuris supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimo procesą. Tai supaprastina mokymo procesą mašinų mokymosi modeliai automatizuodami pasikartojančias užduotis, tokias kaip hiperparametrų derinimas ir modelio architektūros pasirinkimas.

Ji taip pat suteikia intuityvią grafinę sąsają, leidžiančią duomenų mokslininkams sukurti ir įdiegti modelius be didelių kodavimo žinios. Jis taip pat sklandžiai integruojamas su kitais „Google Cloud“ įrankiais ir paslaugomis.

Argumentai "už":

• Supaprastina mašininio mokymosi modelio kūrimą.
• Nereikia didelių kodavimo įgūdžių.
• Puikiai integruojamas su Google Cloud Platform.

Trūkumai:

• Ribotas lankstumas išplėstiniam modelio pritaikymui.
• Kainos gali būti brangios didelės apimties projektams.
• Priklausomybė nuo „Google Cloud“ ekosistemos.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker yra išsami mašininio mokymosi platforma, suteikianti duomenų mokslininkams išsamias modelio kūrimo galimybes. Jo keičiamo dydžio infrastruktūra susidoroja su sunkiu modelių mokymo ir diegimo kėlimu, todėl ji tinka didelės apimties projektams. 

„Sagemaker“ siūlo platų integruotų algoritmų spektrą įvairioms užduotims, tokioms kaip regresija, klasifikavimas ir grupavimas. Tai taip pat suteikia galimybę duomenų analitikams bendradarbiauti ir sklandžiai dalytis savo darbais, didinant produktyvumą ir dalijimąsi žiniomis komandose.

Argumentai "už":

• Didelės apimties projektams pritaikyta infrastruktūra.
• Įvairus integruotų algoritmų rinkinys.
• Bendradarbiaujanti aplinka gerina komandinį darbą.

Trūkumai:

• Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems.
• Išplėstiniam tinkinimui gali prireikti kodavimo įgūdžių.
• Išlaidų sumetimai dėl plataus naudojimo ir saugojimo.

„IBM Watson Studio“

„IBM Watson Studio“ suteikia duomenų mokslininkams, kūrėjams ir analitikams galimybę kurti, diegti ir valdyti AI modelius optimizuojant sprendimų priėmimo procesus. Platforma, kurią galima rasti „IBM Cloud Pak® for Data“, leidžia komandoms sklandžiai bendradarbiauti, automatizuoja dirbtinio intelekto gyvavimo ciklus ir pagreitina vertės susidarymą dėl atviros kelių debesų architektūros.

Naudodami „IBM Watson Studio“ vartotojai gali pasinaudoti įvairiomis atvirojo kodo sistemomis, tokiomis kaip „PyTorch“, „TensorFlow“ ir „scikit-learn“, kartu su IBM ekosistemos įrankiais, skirtais tiek kodų, tiek vaizdinių duomenų mokslui. Platforma palaiko populiarias aplinkas, tokias kaip „Jupyter“ nešiojamieji kompiuteriai, „JupyterLab“ ir komandų eilutės sąsajos (CLI), todėl vartotojai gali efektyviai dirbti tokiomis kalbomis kaip Python, R ir Scala. 

Argumentai "už":

• Siūlo daugybę įrankių ir galimybių duomenų mokslininkams, kūrėjams ir analitikams
• Palengvina bendradarbiavimą ir automatizavimą.
• Galima sklandžiai integruoti su kitomis IBM Cloud paslaugomis ir įrankiais.

Trūkumai:

• Mokymosi kreivė pradedantiesiems gali būti staigi.
• Išplėstinėms funkcijoms ir įmonės lygio galimybėms gali prireikti mokamos prenumeratos.
• Ribotas lankstumas vartotojams, norintiems dirbti su ne IBM arba atvirojo kodo įrankiais ir technologijomis.

Alteriksas

Alteriksas yra galingas duomenų analizės ir darbo eigos automatizavimo įrankis, sukurtas suteikti duomenų analitikams daugybę galimybių. Įrankis leidžia duomenų analitikams lengvai sujungti ir išvalyti įvairius duomenų rinkinius iš kelių šaltinių, todėl jie gali sukurti išsamius ir patikimus analitinius duomenų rinkinius.

Jame taip pat yra įvairių pažangių analizės įrankių, įskaitant statistinę analizę, nuspėjamąjį modeliavimą ir erdvinę analizę, leidžiančią analitikams atskleisti modelius, tendencijas ir daryti duomenimis pagrįstas prognozes.

Argumentai "už":

• Išsamios duomenų maišymo ir paruošimo galimybės.
• Pažangūs analizės įrankiai, skirti išsamiai analizei ir modeliavimui.
• Darbo eigos automatizavimas sumažina rankų pastangas ir padidina efektyvumą.

Trūkumai:

• Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems dėl įrankio sudėtingumo.
• Dėl išplėstinių funkcijų ir pritaikymo gali prireikti papildomo mokymo.
• Kainos gali būti brangios mažesnėms komandoms ar organizacijoms.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner yra į įmonę orientuota duomenų mokslo platforma, leidžianti organizacijoms analizuoti bendrą darbuotojų, kompetencijos ir duomenų įtaką. Platforma skirta palaikyti daugybę analizės vartotojų per visą AI gyvavimo ciklą. 2022 m. rugsėjį „RapidMiner“ įsigijo „Altair Engineering“.  

Jis apjungia duomenų paruošimą, mašininį mokymąsi ir nuspėjamąją analizę vienoje platformoje ir siūlo vaizdinę sąsają, leidžiančią duomenų analitikams sukurti sudėtingas duomenų darbo eigas naudojant paprastą vilkimo ir numetimo mechanizmą. Įrankis automatizuoja mašininio mokymosi procesą, įskaitant funkcijų pasirinkimą, modelio mokymas, ir įvertinimas, supaprastinant analizės procesą. Taip pat yra didelė operatorių biblioteka, leidžianti analitikams atlikti įvairias duomenų tvarkymo ir analizės užduotis.

Argumentai "už":

• Intuityvi nuvilkimo sąsaja.
• Automatinis mašinų mokymasis supaprastina procesą.
• Platus operatorių pasirinkimas lanksčiai duomenų analizei.

Trūkumai:

• Ribotos tinkinimo parinktys pažengusiems vartotojams.
• Statesnė mokymosi kreivė sudėtingoms darbo eigoms.
• Tam tikroms funkcijoms gali prireikti papildomos licencijos.

Ryškūs duomenys

Ryškūs duomenys leidžia duomenų analitikams rinkti ir analizuoti daugybę žiniatinklio duomenų per pasaulinį tarpinio serverio tinklą. Visi duomenys platformoje renkami naudojant AI ir ML valdomus algoritmus.

Platforma užtikrina aukštos kokybės duomenis, siūlydama išsamius duomenų tikrinimo ir patvirtinimo procesus, taip pat užtikrindama duomenų privatumo taisyklių laikymąsi. Naudodami papildomus atributus ir metaduomenis, „Bright Data“ leidžia analitikams praturtinti savo duomenų rinkinius, pagerinant analizės gylį ir kokybę.

Argumentai "už":

• Plačios žiniatinklio duomenų rinkimo galimybės.
• Aukštos kokybės ir reikalavimus atitinkantys duomenys.
• Duomenų praturtinimas gilesnei analizei.

Trūkumai:

• Kainos gali būti pernelyg didelės mažo masto projektams.
• Staigi mokymosi kreivė pradedantiesiems.
• Pasitikėjimas žiniatinklio duomenų šaltiniais tam tikrose pramonės šakose gali turėti apribojimų.

Gretel.ai

Gretutė suteikia platformą, naudojančią mašininio mokymosi metodus, kad generuotų sintetinius duomenis, kurie labai imituoja tikrus duomenų rinkinius. Jis naudoja pažangius mašininio mokymosi metodus, kad sukurtų sintetinius duomenis, kurie tiksliai atspindi realaus pasaulio duomenų rinkinius. Šie sintetiniai duomenys pasižymi panašiomis statistinėmis savybėmis ir modeliais, leidžiančiomis organizacijoms atlikti patikimą modelių mokymą ir analizę nepasiekiant slaptos ar privačios informacijos.

Platforma teikia pirmenybę duomenų privatumui ir saugumui, pašalindama poreikį tiesiogiai dirbti su jautriais duomenimis. Naudodamos sintetinius duomenis, organizacijos gali apsaugoti konfidencialią informaciją, kartu gaudamos vertingų įžvalgų ir kurdamos efektyvius mašininio mokymosi modelius.

Argumentai "už":

• Sintetinis duomenų generavimas privatumo apsaugai.
• Privatumo didinimo metodai saugiai analizei atlikti.
• Duomenų ženklinimo ir transformavimo galimybės.

Trūkumai:

• Sintetiniai duomenys gali nevisiškai atspindėti tikrų duomenų sudėtingumą.
• Taikoma tik į privatumą orientuotais naudojimo atvejais.
• Išplėstiniam tinkinimui gali prireikti papildomų žinių.

Dažniausiai AI

2017 m. įkurta trijų duomenų mokslininkų, Dažniausiai AI naudoja mašininio mokymosi metodus, kad generuotų realistiškus ir privatumą išsaugančius sintetinius duomenis įvairiems analitiniams tikslams. Tai užtikrina neskelbtinų duomenų konfidencialumą išlaikant pagrindines statistines ypatybes, leidžiančias analitikams dirbti su duomenimis laikantis privatumo taisyklių.

Platforma siūlo bendrinamus dirbtinio intelekto sukurtus sintetinius duomenis, leidžiančius efektyviai bendradarbiauti ir dalytis duomenimis tarp organizacijų. Vartotojai taip pat gali bendradarbiauti kurdami įvairių tipų jautrius nuoseklius ir laikinus duomenis, pvz., klientų profilius, pacientų keliones ir finansines operacijas. „MostlyAI“ taip pat siūlo lankstumą define konkrečias savo duomenų bazių dalis sintezei, dar labiau patobulindamas tinkinimo parinktis.

Argumentai "už":

• Realistiškas sintetinių duomenų generavimas.
• Anonimizacijos ir privatumo išsaugojimo galimybės.
• Duomenų naudingumo vertinimas patikimai analizei.

Trūkumai:

• Apribota sintetinių duomenų generavimo naudojimo atvejais.
• Išplėstiniam tinkinimui gali prireikti techninių žinių.
• Galimi iššūkiai fiksuojant sudėtingus duomenų ryšius.

Tonikas AI

Tonikas AI siūlanti dirbtinio intelekto pagrįstą duomenų imitaciją, kad būtų generuojami sintezuoti duomenys. Sintetinti duomenys – tai dirbtinai generuojami duomenys, sukuriami naudojant algoritmus. Jis dažnai naudojamas papildyti arba pakeisti realaus pasaulio duomenis, kurie gali būti brangūs, atimti daug laiko arba sunkiai gaunami.

Platforma siūlo identifikavimo panaikinimą, sintezę ir pogrupį, leidžiantį vartotojams maišyti ir suderinti šiuos metodus pagal konkrečius duomenų poreikius. Šis universalumas užtikrina, kad jų duomenys būtų tinkamai ir saugiai tvarkomi įvairiais scenarijais. Be to, Tonic AI pogrupio funkcija leidžia vartotojams išgauti konkrečius savo duomenų pogrupius tikslinei analizei užtikrinti, kad būtų naudojama tik būtina informacija, sumažinant riziką.

Argumentai "už":

• Veiksmingi duomenų anonimizacijos būdai.
• Taisyklėmis pagrįstos transformacijos siekiant atitikties.
• Bendradarbiavimo ir versijų valdymo galimybės.

Trūkumai:

• Apsiribojama duomenų anonimiškumo ir transformavimo užduotimis.
• Išplėstiniam tinkinimui gali prireikti kodavimo įgūdžių.
• Tam tikroms funkcijoms gali prireikti papildomos licencijos.

ŽMONĖ

ŽMONĖ, taip pat žinomas kaip Konstanz Information Miner, yra patikima duomenų analizės, ataskaitų teikimo ir integravimo platforma, kuri yra nemokama ir atvirojo kodo. Jis siūlo platų mašininio mokymosi ir duomenų gavybos funkcijų spektrą, todėl tai yra universalus duomenų analizės įrankis. KNIME stiprybė slypi moduliniame duomenų konvejeriniame požiūryje, kuris leidžia vartotojams sklandžiai integruoti įvairius komponentus ir panaudoti „Analytics kūrimo blokų“ koncepciją.

Naudodami KNIME platformą, vartotojai gali sukurti sudėtingus duomenų perdavimo kanalus, surinkdami ir jungdami skirtingus pagal jų poreikius pritaikytus kūrimo blokus. Šie blokai apima daugybę galimybių, įskaitant išankstinį duomenų apdorojimą, funkcijų inžineriją, statistinę analizę, vizualizaciją ir mašininį mokymąsi. Modulinis ir lankstus KNIME pobūdis suteikia vartotojams galimybę kurti ir vykdyti visapusiškas analitines darbo eigas vieningoje ir intuityvioje sąsajoje.

Argumentai "už":

• Universali ir modulinė duomenų analizės, ataskaitų teikimo ir integravimo platforma.
• Siūlo platų statybinių blokų ir komponentų asortimentą mašininiam mokymuisi ir duomenų gavybai.
• Nemokama ir atviro kodo.

Trūkumai:

• Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems.
• Ribotas mastelio keitimas didelio masto arba įmonės lygio projektams.
• Reikia tam tikrų techninių žinių.

„DataRobot“

„DataRobot“ automatizuoja visą mašininio mokymosi modelių kūrimo procesą, įskaitant išankstinį duomenų apdorojimą, funkcijų pasirinkimą ir modelių pasirinkimą. Jame pateikiama įžvalgų apie sprendimų priėmimo procesą dėl mašininio mokymosi modelių, todėl analitikai gali suprasti ir paaiškinti modelio prognozes. Ji taip pat siūlo modelių diegimo ir stebėjimo funkcijas, užtikrinančias nuolatinį našumo vertinimą ir tobulinimą.

Argumentai "už":

• Automatizuotas mašinų mokymasis, skirtas supaprastintam modelio kūrimui.
• Modelio paaiškinamumas ir skaidrumas patikimoms prognozėms.
• Modelio diegimo ir stebėjimo galimybės.

Trūkumai:

• Išplėstiniam tinkinimui gali prireikti kodavimo įgūdžių.
• Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems.
• Kainos gali būti brangios didelės apimties projektams.

DI naudojamų įrankių duomenų analitikams / mokslininkams palyginimo lapas

AI įrankis	Savybės	Kaina	Argumentai "už"	Trūkumai
„Google Cloud AutoML“.	Individualūs mašininio mokymosi modeliai	Mokėk, kaip eisi	– Supaprastina mašininio mokymosi modelio kūrimą. - Nereikia jokių didelių kodavimo įgūdžių. - Gerai integruojasi su Google Cloud Platform.	– Ribotas lankstumas pažangiam modelio pritaikymui. – Didelio masto projektams kainodara gali būti brangi. – Priklausomybė nuo „Google Cloud“ ekosistemos.
Amazon SageMaker	Visapusiška mašininio mokymosi platforma	Pakopinis naudojimas	– Didelės apimties projektams pritaikyta infrastruktūra. - Įvairus integruotų algoritmų rinkinys. – Bendradarbiaujanti aplinka gerina komandinį darbą.	– Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems. – Išplėstiniam pritaikymui gali prireikti kodavimo įgūdžių. – Išlaidų sumetimai dėl plataus naudojimo ir saugojimo.
„IBM Watson Studio“	AI modelio kūrimas, diegimas ir valdymas	Lite: nemokama Profesionalus: 1.02 USD už talpos vienetą-valandą	– Siūlo daugybę įrankių ir galimybių duomenų mokslininkams, kūrėjams ir analitikams – Palengvina bendradarbiavimą ir automatizavimą. – Galima sklandžiai integruoti su kitomis IBM debesies paslaugomis ir įrankiais.	– Pradedantiesiems mokymosi kreivė gali būti staigi. – Dėl išplėstinių funkcijų ir įmonės lygio galimybių gali prireikti mokamos prenumeratos. – Ribotas lankstumas vartotojams, norintiems dirbti su ne IBM arba atvirojo kodo įrankiais ir technologijomis.
Alteriksas	Duomenų maišymas, pažangi analizė ir nuspėjamasis modeliavimas	„Designer Cloud“: nuo 4,950 XNUMX USD Dizainerio darbalaukis: 5,195 XNUMX USD	– Išsamios duomenų maišymo ir paruošimo galimybės. – Pažangūs analizės įrankiai, skirti išsamiai analizei ir modeliavimui. – Darbo eigos automatizavimas sumažina rankų pastangas ir padidina efektyvumą.	– Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems dėl įrankio sudėtingumo. – Dėl išplėstinių funkcijų ir pritaikymo gali prireikti papildomo mokymo. - Kainos gali būti brangios mažesnėms komandoms ar organizacijoms.
RapidMiner	Duomenų mokslo platforma, skirta įmonių analitikai	Galima užsisakyti	- Intuityvi nuvilkimo sąsaja. – Automatizuotas mašininis mokymasis supaprastina procesą. – Platus operatorių pasirinkimas lanksčiai duomenų analizei.	– Ribotos tinkinimo parinktys pažengusiems vartotojams. – Statesnė mokymosi kreivė sudėtingoms darbo eigoms. – Tam tikroms funkcijoms gali prireikti papildomos licencijos.
Ryškūs duomenys	Interneto duomenų rinkimas ir analizė	Mokėkite eidami: 15 USD/gb Augimas: 500 USD Verslas: $ 1,000 Įmonė: Pagal pageidavimą	– Plačios žiniatinklio duomenų rinkimo galimybės. – Aukštos kokybės ir reikalavimus atitinkantys duomenys. – Duomenų praturtinimas gilesnei analizei.	– Kainos gali būti pernelyg didelės mažos apimties projektams. - Stačia mokymosi kreivė pradedantiesiems. – Pasitikėjimas žiniatinklio duomenų šaltiniais tam tikrose pramonės šakose gali turėti apribojimų.
Gretel.ai	Sintetinių duomenų kūrimo platforma	Asmeninis: 2.00 USD / kreditas Komanda: 295 USD /mėn + 2.20 USD / kreditas Įmonė: Custom	– Sintetinis duomenų generavimas privatumo apsaugai. – Privatumo didinimo metodai saugiai analizei atlikti. – Duomenų žymėjimo ir transformavimo galimybės.	– Sintetiniai duomenys gali nevisiškai atspindėti tikrų duomenų sudėtingumą. – Apribota į privatumą orientuotais naudojimo atvejais. – Išplėstiniam pritaikymui gali prireikti papildomų žinių.
Dažniausiai AI	Bendrinami dirbtinio intelekto sukurti sintetiniai duomenys	Nemokamas Komanda: 3 USD už kreditą Įmonė: 5 USD už kreditą	– Realus sintetinių duomenų generavimas. - Anonimizacijos ir privatumo išsaugojimo galimybės. – Duomenų naudingumo vertinimas patikimai analizei atlikti.	– Apribota sintetinių duomenų generavimo naudojimo atvejais. – Išplėstiniam pritaikymui gali prireikti techninių žinių. – Galimi iššūkiai fiksuojant sudėtingus duomenų ryšius.
Tonikas AI	Duomenų anonimiškumas ir transformavimas	Pagrindinis: nemokama bandomoji versija Profesionalas ir įmonė: pagal užsakymą	– Veiksmingi duomenų anonimizacijos būdai. – Taisyklėmis pagrįstos transformacijos siekiant atitikties. – Bendradarbiavimo ir versijų valdymo galimybės.	– Apsiribojama duomenų anonimiškumo ir transformavimo užduotimis. Išplėstiniam tinkinimui gali prireikti kodavimo įgūdžių. – Tam tikroms funkcijoms gali prireikti papildomos licencijos.
ŽMONĖ	Atvirojo kodo duomenų analizės ir integravimo platforma	Nemokamos ir mokamos pakopos	– Universali ir modulinė duomenų analizės, ataskaitų teikimo ir integravimo platforma. – Siūlomas platus statybinių blokų ir komponentų asortimentas mašininiam mokymuisi ir duomenų gavybai. - Nemokamas ir atvirojo kodo.	– Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems. – Ribotas mastelio keitimas didelio masto arba įmonės lygio projektams. - Reikalingi tam tikri techniniai įgūdžiai.
„DataRobot“	Automatizuota mašininio mokymosi platforma	Individualizuota kainodara	– Automatinis mašinų mokymasis, skirtas supaprastintam modelio kūrimui. - Modelio paaiškinamumas ir skaidrumas patikimoms prognozėms. – Modelio diegimo ir stebėjimo galimybės.	– Išplėstiniam pritaikymui gali prireikti kodavimo įgūdžių. – Statesnė mokymosi kreivė pradedantiesiems. – Didelio masto projektams kainodara gali būti brangi.

DUK

Paprastai jie siūlo daugybę funkcijų. Tai apima išankstinio duomenų apdorojimo ir valymo galimybes tvarkyti netvarkingus duomenų rinkinius, pažangią statistinę hipotezių tikrinimo analizę ir regresijos modeliavimą, mašininio mokymosi algoritmai nuspėjamojo modeliavimo ir klasifikavimo užduotims atlikti, ir duomenų vizualizavimo įrankiai, skirti kurti informacines diagramas ir grafikus. Be to, daugelis AI įrankių suteikia automatizavimo funkcijų, kurios supaprastina pasikartojančias užduotis ir leidžia efektyviai apdoroti duomenis.

AI įrankiai yra galingi duomenų analitikų pagalbininkai, tačiau jie negali pakeisti kritinio mąstymo ir patirties žmonių analitikai. Nors dirbtinio intelekto įrankiai gali automatizuoti tam tikras užduotis ir atlikti sudėtingas analizes, duomenų analitikams tai vis tiek būtina interpretuoti rezultatus, patvirtinti prielaidas ir priimti pagrįstus sprendimus, pagrįstus savo srities žiniomis ir patirtimi. Duomenų analitikų ir AI įrankių bendradarbiavimas leidžia pasiekti tikslesnius ir įžvalgesnius rezultatus.

AI įrankiai, sukurti duomenų analizei, dažniausiai teikia pirmenybę duomenų privatumui ir saugumui. Jie dažnai suteikia šifravimo mechanizmus, kad apsaugotų jautrius duomenis saugojimo ir perdavimo metu. Be to, geros reputacijos AI įrankiai laikosi privatumo taisyklių, pvz., BDAR, ir įgyvendina griežtas prieigos kontrolę, kad būtų užtikrinta, jog tik įgalioti asmenys galėtų pasiekti duomenis ir jais manipuliuoti. Duomenų analitikams labai svarbu pasirinkti AI įrankius iš patikimų paslaugų teikėjų ir įvertinti jų saugos priemones prieš juos naudodami.

Nors AI įrankiai turi daug privalumų, jie turi apribojimų. Vienas iš apribojimų yra pasitikėjimas kokybe treniruočių duomenis. Jei mokymo duomenys yra šališki arba nepakankami, tai gali turėti įtakos įrankio rezultatų tikslumui ir patikimumui. Kitas apribojimas yra nuolatinės stebėsenos ir patvirtinimo poreikis. Duomenų analitikai turi patikrinti AI įrankių sukurtus rezultatus ir užtikrinti, kad jie atitiktų jų srities patirtį. Be to, kai kuriems AI įrankiams gali prireikti didelių skaičiavimo išteklių, o tai apriboja jų mastelį didesniems duomenų rinkiniams arba organizacijoms, turinčioms ribotas skaičiavimo galimybes.

Duomenų analitikai gali sumažinti riziką Naudodami AI įrankius laikydamiesi atsargaus ir kritiško požiūrio. Labai svarbu gerai suprasti įrankio algoritmus ir pagrindines prielaidas. Duomenų analitikai turėtų patvirtinti rezultatus, lygindami juos su savo analizėmis ir srities žiniomis. Taip pat svarbu reguliariai stebėti ir tikrinti įrankio veikimą, kad būtų galima nustatyti bet kokius paklaidas ar neatitikimus. Be to, norint užtikrinti tinkamą jautrios informacijos tvarkymą, būtina turėti naujausių žinių apie duomenų privatumo reglamentus ir atitikties standartus.

Išvada

Nors šie dirbtinio intelekto įrankiai yra labai vertingi, juos naudojant būtina atsižvelgti į tam tikrus veiksnius. Pirma, norint užtikrinti tikslius ir patikimus rezultatus, labai svarbu suprasti pagrindinių algoritmų apribojimus ir prielaidas. Antra, pirmenybė turėtų būti teikiama duomenų privatumui ir saugumui, ypač dirbant su jautria ar konfidencialia informacija. Taip pat svarbu įvertinti su kiekvienu įrankiu susijusį mastelį, integravimo galimybes ir sąnaudas, kad jie būtų suderinti su konkrečiais projekto reikalavimais.

Plačiau paskaitykite čia:

• 10 geriausių dirbtinio intelekto svetainių kūrėjų 2023 m
• BNB grandinės vadovas pradedantiesiems: „Binance Smart Chain“ raida (2023 m.)
• AI analitikas: jūsų tinginiui palankus „Excel“ pakaitalas