Cele mai bune 10 instrumente bazate pe inteligență artificială pentru analiștii de date și cercetătorii de date în 2023

Instrumentele bazate pe inteligență artificială au devenit active indispensabile pentru profesioniștii care doresc să extragă informații semnificative din seturi de date vaste și complexe. Aceste instrumente de inteligență artificială le permit analiștilor de date și oamenilor de știință să abordeze provocări complexe, să automatizeze fluxurile de lucru și să optimizeze procesele de luare a deciziilor. 

Folosind algoritmi avansați și tehnici de învățare automată, aceste instrumente de date bazate pe inteligență artificială le permit profesioniștilor să descopere tipare ascunse, să facă predicții precise și să genereze informații utile. Aceste instrumente automatizează sarcinile repetitive, eficientizează procesele de pregătire și modelare a datelorși permite utilizatorilor să extragă valoare maximă din seturile lor de date.

Fiecare instrument oferă un set unic de caracteristici și funcționalități adaptate diferitelor aspecte ale procesului de analiză a datelor. De la extragerea și curățarea datelor până la analiza exploratorie și modelarea predictivă, aceste instrumente oferă un set de instrumente cuprinzător pentru analiza datelor de la capăt la capăt. Ei folosesc de obicei interfețe intuitive, limbaje de programare, sau fluxuri de lucru vizuale pentru a permite utilizatorilor să interacționeze cu datele, să efectueze calcule complexe și să vizualizeze rezultatele în mod eficient.

Dacă sunteți un cercetător de date/analist care căutați instrumentul perfect pentru eficientizați-vă fluxul de lucru, am compilat o listă de peste 10 instrumente bazate pe inteligență artificială pe care le puteți explora.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML este un instrument AI puternic care simplifică procesul de construire a modelelor de învățare automată. Ea eficientizează procesul de formare modele de învățare automată prin automatizarea sarcinilor repetitive precum reglarea hiperparametrului și selectarea arhitecturii modelului.

De asemenea, oferă o interfață grafică intuitivă, care permite oamenii de știință de date să construiască și să implementeze modele fără extinde cunoștințe de codificare. De asemenea, se integrează perfect cu alte instrumente și servicii Google Cloud.

Pro-uri:

• Simplifica dezvoltarea modelului de învățare automată.
• Nu sunt necesare abilități extinse de codare.
• Se integrează bine cu Google Cloud Platform.

Contra:

• Flexibilitate limitată pentru personalizarea avansată a modelului.
• Prețurile pot fi costisitoare pentru proiectele la scară largă.
• Dependență de ecosistemul Google Cloud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker este o platformă cuprinzătoare de învățare automată care oferă cercetătorilor de date capabilități de dezvoltare a modelelor de la capăt la capăt. Infrastructura sa scalabilă se ocupă de greutățile legate de formarea și implementarea modelelor, făcându-l potrivit pentru proiecte la scară largă. 

Sagemaker oferă o gamă largă de algoritmi încorporați pentru diverse sarcini, cum ar fi regresia, clasificarea și gruparea. De asemenea, permite analiștilor de date să colaboreze și să-și partajeze munca fără probleme, sporind productivitatea și partajarea cunoștințelor în cadrul echipelor.

Pro-uri:

• Infrastructură scalabilă pentru proiecte de anvergură.
• Set divers de algoritmi încorporați.
• Mediul de colaborare îmbunătățește munca în echipă.

Contra:

• Curbă de învățare mai abruptă pentru începători.
• Personalizarea avansată poate necesita abilități de codare.
• Considerații privind costurile pentru utilizarea și stocarea extinse.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio dă putere oamenilor de știință a datelor, dezvoltatorilor și analiștilor să creeze, să implementeze și să gestioneze modele AI, optimizând în același timp procesele de luare a deciziilor. Disponibilă pe IBM Cloud Pak® for Data, platforma permite echipelor să colaboreze fără probleme, automatizează ciclurile de viață AI și accelerează timpul de valorificare prin arhitectura sa deschisă multicloud.

Cu IBM Watson Studio, utilizatorii pot folosi o gamă largă de framework-uri open-source, cum ar fi PyTorch, TensorFlow și scikit-learn, alături de propriile instrumente ale ecosistemului IBM, atât pentru știința datelor bazate pe cod, cât și pentru cele vizuale. Platforma acceptă medii populare, cum ar fi notebook-uri Jupyter, JupyterLab și interfețe de linie de comandă (CLI), permițând utilizatorilor să lucreze eficient în limbi precum Python, R și Scala. 

Pro-uri:

• Oferă o gamă largă de instrumente și capabilități pentru oamenii de știință de date, dezvoltatori și analiști
• Facilitează colaborarea și automatizarea.
• Poate fi integrat perfect cu alte servicii și instrumente IBM Cloud.

Contra:

• Curba de învățare poate fi abruptă pentru începători.
• Funcțiile avansate și capabilitățile la nivel de întreprindere pot necesita un abonament plătit.
• Flexibilitate limitată pentru utilizatorii care preferă să lucreze cu instrumente și tehnologii non-IBM sau open-source.

Alteryx

Alteryx este un instrument puternic de analiză a datelor și de automatizare a fluxului de lucru, conceput pentru a oferi analiștilor de date o gamă largă de capabilități. Instrumentul permite analiștilor de date să combine și să curețe cu ușurință diverse seturi de date din mai multe surse, permițându-le să creeze seturi de date analitice complete și de încredere.

De asemenea, oferă o varietate de instrumente de analiză avansate, inclusiv analiză statistică, modelare predictivă și analiză spațială, permițând analiștilor să descopere modele, tendințe și să facă predicții bazate pe date.

Pro-uri:

• Capacități complete de amestecare și pregătire a datelor.
• Instrumente de analiză avansate pentru analiză și modelare aprofundată.
• Automatizarea fluxului de lucru reduce efortul manual și crește eficiența.

Contra:

• Curba de învățare mai abruptă pentru începători datorită complexității instrumentului.
• Funcțiile avansate și personalizarea pot necesita instruire suplimentară.
• Prețurile pot fi costisitoare pentru echipe sau organizații mai mici.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner este o platformă de știință a datelor axată pe întreprinderi, care permite organizațiilor să analizeze influența combinată a angajaților, a expertizei și a datelor. Platforma este concepută pentru a sprijini numeroși utilizatori de analiză pe întreg ciclul de viață AI. În septembrie 2022, RapidMiner a fost achiziționat de Altair Engineering  

Combină pregătirea datelor, învățarea automată și analiza predictivă într-o singură platformă și oferă o interfață vizuală care le permite analiștilor de date să construiască fluxuri de lucru complexe de date printr-un mecanism simplu de tip drag-and-drop. Instrumentul automatizează procesul de învățare automată, inclusiv selecția caracteristicilor, antrenament model, și evaluare, simplificând conducta analitică. Există, de asemenea, o bibliotecă extinsă de operatori, care le permite analiștilor să efectueze diverse sarcini de manipulare și analiză a datelor.

Pro-uri:

• Interfață intuitivă de tip drag-and-drop.
• Învățarea automată automată eficientizează procesul.
• O gamă largă de operatori pentru analiza flexibilă a datelor.

Contra:

• Opțiuni limitate de personalizare pentru utilizatorii avansați.
• Curbă de învățare mai abruptă pentru fluxuri de lucru complexe.
• Anumite funcții pot necesita licență suplimentară.

Date luminoase

Date luminoase permite analiștilor de date să colecteze și să analizeze cantități mari de date web printr-o rețea proxy globală. Toată colectarea datelor de pe platformă este realizată folosind algoritmii săi bazați pe AI și ML.

Platforma asigură date de înaltă calitate, oferind procese cuprinzătoare de verificare și validare a datelor, asigurând în același timp conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea datelor. Cu atribute și metadate suplimentare, Bright Data le permite analiștilor să-și îmbogățească seturile de date, îmbunătățind profunzimea și calitatea analizei lor.

Pro-uri:

• Capacități extinse de colectare a datelor web.
• Date de înaltă calitate și conforme.
• Îmbogățirea datelor pentru o analiză mai profundă.

Contra:

• Prețurile pot fi prohibitive pentru proiectele la scară mică.
• Curbă abruptă de învățare pentru începători.
• Încrederea pe sursele de date web poate avea limitări în anumite industrii.

Gretel.ai

Gretel oferă o platformă care utilizează tehnici de învățare automată pentru a genera date sintetice care imită îndeaproape seturile de date reale. Utilizează tehnici avansate de învățare automată pentru a crea date sintetice care oglindesc îndeaproape seturile de date din lumea reală. Aceste date sintetice prezintă proprietăți și modele statistice similare, permițând organizațiilor să efectueze instruire și analiză robustă a modelelor fără a accesa informații sensibile sau private.

Platforma acordă prioritate confidențialității și securității datelor eliminând nevoia de a lucra direct cu date sensibile. Prin utilizarea datelor sintetice, organizațiile pot proteja informațiile confidențiale, obținând în același timp informații valoroase și dezvoltă modele eficiente de învățare automată.

Pro-uri:

• Generarea de date sintetice pentru protecția vieții private.
• Tehnici de îmbunătățire a confidențialității pentru analize sigure.
• Capacități de etichetare și transformare a datelor.

Contra:

• Este posibil ca datele sintetice să nu reprezinte perfect complexitatea datelor reale.
• Limitat la cazuri de utilizare axate pe confidențialitate.
• Personalizarea avansată poate necesita expertiză suplimentară.

Mai ales AI

Fondată în 2017 de trei oameni de știință ai datelor, Mai ales AI folosește tehnicile de învățare automată pentru a genera date sintetice realiste și care păstrează confidențialitatea în diverse scopuri analitice. Acesta asigură confidențialitatea datelor sensibile, păstrând în același timp proprietățile statistice cheie, permițând analiștilor să lucreze cu date respectând în același timp reglementările privind confidențialitatea.

Platforma oferă date sintetice care pot fi partajate, generate de AI, permițând colaborarea eficientă și partajarea datelor între organizații. De asemenea, utilizatorii pot colabora la diferite tipuri de date sensibile secvenţiale şi temporale, cum ar fi profilurile clienţilor, călătoriile pacienţilor şi tranzacţiile financiare. MostlyAI oferă, de asemenea, flexibilitatea de a define porțiuni specifice ale bazelor de date pentru sinteză, îmbunătățind și mai mult opțiunile de personalizare.

Pro-uri:

• Generare realistă de date sintetice.
• Capacități de anonimizare și de păstrare a confidențialității.
• Evaluarea utilităţii datelor pentru o analiză fiabilă.

Contra:

• Limitat la cazurile de utilizare pentru generarea de date sintetice.
• Personalizarea avansată poate necesita expertiză tehnică.
• Potențiale provocări în capturarea relațiilor complexe în cadrul datelor.

AI tonic

AI tonic oferind imitarea datelor bazate pe inteligență artificială pentru a genera date sintetizate. Datele sintetizate sunt date generate artificial care sunt create folosind algoritmi. Este adesea folosit pentru a completa sau înlocui datele din lumea reală, care pot fi costisitoare, consumatoare de timp sau dificil de obținut.

Platforma oferă de-identificare, sinteză și subsetare, permițând utilizatorilor să amestece și să potrivească aceste metode în funcție de nevoile lor specifice de date. Această versatilitate asigură că datele lor sunt gestionate în mod corespunzător și în siguranță în diferite scenarii. În plus, funcționalitatea de subsetare a Tonic AI permite utilizatorilor să extragă anumite subseturi de date pentru analize țintite, asigurându-se că sunt utilizate numai informațiile necesare minimizând riscul.

Pro-uri:

• Tehnici eficiente de anonimizare a datelor.
• Transformări bazate pe reguli pentru conformitate.
• Capacități de colaborare și control al versiunilor.

Contra:

• Limitat la sarcinile de anonimizare și transformare a datelor.
• Personalizarea avansată poate necesita abilități de codare.
• Anumite funcții pot necesita licență suplimentară.

KNIME

KNIME, cunoscut și sub numele de Konstanz Information Miner, este o platformă robustă de analiză, raportare și integrare a datelor, care este atât gratuită, cât și open-source. Oferă o gamă cuprinzătoare de funcționalități pentru învățarea automată și extragerea datelor, făcându-l un instrument versatil pentru analiza datelor. Punctul forte al KNIME constă în abordarea sa modulară de canalizare a datelor, care permite utilizatorilor să integreze fără probleme diverse componente și să folosească conceptul „Blocuri de bază ale analizei”.

Prin adoptarea platformei KNIME, utilizatorii pot construi conducte complexe de date prin asamblarea și conectarea diferitelor blocuri de construcție adaptate nevoilor lor specifice. Aceste blocuri de bază cuprind o gamă largă de capabilități, inclusiv preprocesarea datelor, ingineria caracteristicilor, analiza statistică, vizualizarea și învățarea automată. Natura modulară și flexibilă a KNIME permite utilizatorilor să proiecteze și să execute fluxuri de lucru analitice end-to-end, toate într-o interfață unificată și intuitivă.

Pro-uri:

• Platformă versatilă și modulară pentru analiza datelor, raportare și integrare.
• Oferă o gamă largă de blocuri și componente pentru învățarea automată și extragerea datelor.
• Gratuit și open-source.

Contra:

• Curbă de învățare mai abruptă pentru începători.
• Scalabilitate limitată pentru proiecte la scară largă sau la nivel de întreprindere.
• Necesită anumite competențe tehnice.

DataRobot

DataRobot automatizează procesul de la capăt la capăt al construirii modelelor de învățare automată, inclusiv preprocesarea datelor, selecția caracteristicilor și selecția modelului. Oferă perspective asupra procesului decizional al modelelor de învățare automată, permițând analiștilor să înțeleagă și să explice predicțiile modelului. De asemenea, oferă funcționalități pentru implementarea și monitorizarea modelelor, asigurând evaluarea și îmbunătățirea continuă a performanței.

Pro-uri:

• Învățare automată automată pentru dezvoltarea eficientă a modelelor.
• Explicabilitatea modelului și transparența pentru predicții fiabile.
• Capabilități de implementare și monitorizare a modelului.

Contra:

• Personalizarea avansată poate necesita abilități de codare.
• Curbă de învățare mai abruptă pentru începători.
• Prețurile pot fi costisitoare pentru proiectele la scară largă.

Fișă de comparație a instrumentelor bazate pe inteligență artificială pentru analiști de date/oameni de știință

Instrument AI	DESCRIERE	Preț	Pro-uri	Contra
Google Cloud AutoML	Modele personalizate de învățare automată	Plătește cum mergi	– Simplifica dezvoltarea modelului de învățare automată. - Nu sunt necesare abilități extinse de codare. – Se integrează bine cu Google Cloud Platform.	– Flexibilitate limitată pentru personalizarea avansată a modelului. – Prețurile pot fi costisitoare pentru proiectele la scară largă. – Dependență de ecosistemul Google Cloud.
Amazon SageMaker	Platformă de învățare automată end-to-end	Utilizare pe niveluri	– Infrastructură scalabilă pentru proiecte de anvergură. - Set divers de algoritmi încorporați. – Mediul de colaborare îmbunătățește munca în echipă.	– Curbă de învățare mai abruptă pentru începători. – Personalizarea avansată poate necesita abilități de codare. – Considerații privind costurile pentru utilizarea și stocarea extinsă.
IBM WatsonStudio	Crearea, implementarea și managementul modelelor AI	Lite: gratuit Profesionist: 1.02 USD/unitate de capacitate-oră	– Oferă o gamă largă de instrumente și capabilități pentru oamenii de știință de date, dezvoltatori și analiști – Facilitează colaborarea și automatizarea. – Poate fi integrat perfect cu alte servicii și instrumente IBM Cloud.	– Curba de învățare poate fi abruptă pentru începători. – Funcțiile avansate și capabilitățile la nivel de întreprindere pot necesita un abonament plătit. – Flexibilitate limitată pentru utilizatorii care preferă să lucreze cu instrumente și tehnologii non-IBM sau open-source.
Alteryx	Combinarea datelor, analiză avansată și modelare predictivă	Designer Cloud: Începând de la 4,950 USD Desktop de designer: 5,195 USD	– Capacități complete de amestecare și pregătire a datelor. – Instrumente de analiză avansate pentru analiză și modelare aprofundată. – Automatizarea fluxului de lucru reduce efortul manual și crește eficiența.	– Curba de învățare mai abruptă pentru începători datorită complexității instrumentului. – Funcțiile avansate și personalizarea pot necesita instruire suplimentară. -Prețurile pot fi costisitoare pentru echipe sau organizații mai mici.
RapidMiner	Platformă de știință a datelor pentru analiza întreprinderilor	Disponibil la cerere	- Interfață intuitivă de tip drag-and-drop. – Învățarea automată automată eficientizează procesul. – O gamă largă de operatori pentru analiza flexibilă a datelor.	– Opțiuni limitate de personalizare pentru utilizatorii avansați. – Curbă de învățare mai abruptă pentru fluxuri de lucru complexe. – Anumite funcții pot necesita licență suplimentară.
Date luminoase	Colectarea și analiza datelor web	Plătiți pe măsură ce mergeți: 15 USD/gb Creștere: 500 USD Afaceri: 1,000 USD Întreprindere: La cerere	– Capabilitati extinse de colectare a datelor web. – Date de înaltă calitate și conforme. – Îmbogățirea datelor pentru o analiză mai profundă.	– Prețurile pot fi prohibitive pentru proiectele la scară mică. – Curbă abruptă de învățare pentru începători. – Încrederea pe sursele de date web poate avea limitări în anumite industrii.
Gretel.ai	Platformă pentru crearea de date sintetice	Individ: 2.00 USD /credit Echipa: 295 USD /lună + 2.20 USD /credit Întreprindere: Personalizat	– Generarea de date sintetice pentru protecția vieții private. – Tehnici de îmbunătățire a confidențialității pentru analize sigure. – Capacități de etichetare și transformare a datelor.	– Este posibil ca datele sintetice să nu reprezinte perfect complexitățile datelor reale. – Limitat la cazuri de utilizare axate pe confidențialitate. – Personalizarea avansată poate necesita expertiză suplimentară.
Mai ales AI	Date sintetice care pot fi partajate, generate de AI	Gratuit Echipa: 3 USD/credit Întreprindere: 5 USD/credit	– Generare realistă de date sintetice. – Capacități de anonimizare și de păstrare a confidențialității. – Evaluarea utilităţii datelor pentru o analiză fiabilă.	– Limitat la cazurile de utilizare pentru generarea de date sintetice. – Personalizarea avansată poate necesita expertiză tehnică. – Provocări potențiale în capturarea relațiilor complexe în cadrul datelor.
AI tonic	Anonimizarea și transformarea datelor	De bază: Probă gratuită Profesionist și întreprindere: personalizat	– Tehnici eficiente de anonimizare a datelor. – Transformări bazate pe reguli pentru conformitate. – Capacități de colaborare și control al versiunilor.	– Limitat la sarcinile de anonimizare și transformare a datelor. Personalizarea avansată poate necesita abilități de codare. – Anumite funcții pot necesita licență suplimentară.-
KNIME	Platformă de analiză și integrare a datelor open-source	Niveluri gratuite și plătite	– Platformă versatilă și modulară pentru analiza datelor, raportare și integrare. – Oferă o gamă largă de blocuri și componente pentru învățarea automată și extragerea datelor. – Gratuit și open-source.	– Curbă de învățare mai abruptă pentru începători. – Scalabilitate limitată pentru proiecte la scară largă sau la nivel de întreprindere. – Necesită anumite competențe tehnice.
DataRobot	Platformă automată de învățare automată	Prețuri personalizate	– Învățare automată automată pentru dezvoltarea eficientă a modelelor. – Explicabilitatea modelului și transparența pentru predicții fiabile. – Capabilități de implementare și monitorizare a modelului.	– Personalizarea avansată poate necesita abilități de codare. – Curbă de învățare mai abruptă pentru începători. – Prețurile pot fi costisitoare pentru proiectele la scară largă.

Întrebări frecvente

Ele oferă de obicei o gamă largă de caracteristici. Acestea includ capabilități de preprocesare și curățare a datelor pentru a gestiona seturi de date dezordonate, analiză statistică avansată pentru testarea ipotezelor și modelarea regresiei, algoritmi de învățare automată pentru modelarea predictivă și sarcinile de clasificareși instrumente de vizualizare a datelor pentru a crea diagrame și grafice informative. În plus, multe instrumente AI oferă funcții de automatizare pentru a eficientiza sarcinile repetitive și pentru a permite procesarea eficientă a datelor.

Instrumentele AI sunt asistenți puternici pentru analiștii de date, dar nu pot înlocui gândirea critică și expertiza analiști umani. Deși instrumentele AI pot automatiza anumite sarcini și pot efectua analize complexe, este totuși esențial ca analiștii de date să interpreta rezultatele, validează ipotezele și ia decizii informate pe baza cunoștințelor și experienței în domeniu. Colaborarea dintre analiștii de date și instrumentele AI duce la rezultate mai precise și mai perspicace.

Instrumentele AI concepute pentru analiza datelor prioritizează de obicei confidențialitatea și securitatea datelor. Ele oferă adesea mecanisme de criptare pentru a proteja datele sensibile în timpul stocării și transmisiei. În plus, instrumentele AI de renume respectă reglementările privind confidențialitatea, cum ar fi GDPR, și implementează controale stricte de acces pentru a se asigura că numai persoanele autorizate pot accesa și manipula datele. Este esențial pentru analiștii de date să aleagă instrumentele AI de la furnizori de încredere și să-și evalueze măsurile de securitate înainte de a le utiliza.

Deși instrumentele AI au numeroase beneficii, ele au limitări. O limitare este dependența de calitate date de instruire. Dacă datele de antrenament sunt părtinitoare sau insuficiente, acestea pot afecta acuratețea și fiabilitatea rezultatelor instrumentului. O altă limitare este necesitatea monitorizării și validării continue. Analiștii de date trebuie să verifice rezultatele generate de instrumentele AI și să se asigure că sunt aliniate cu expertiza lor în domeniu. În plus, unele instrumente AI pot necesita resurse de calcul substanțiale, limitând scalabilitatea acestora pentru seturi de date mai mari sau organizații cu capacități de calcul limitate.

Analiștii de date pot atenuarea riscurilor prin adoptarea unei abordări prudente și critice atunci când utilizați instrumente AI. Este esențial să înțelegeți în detaliu algoritmii și ipotezele instrumentului. Analiștii de date ar trebui să valideze rezultatele comparându-le cu propriile analize și expertiză în domeniu. Monitorizarea și auditarea periodică a performanței instrumentului este, de asemenea, importantă pentru a identifica orice părtiniri sau inconsecvențe. În plus, menținerea cunoștințelor actualizate despre reglementările privind confidențialitatea datelor și standardele de conformitate este necesară pentru a asigura gestionarea corespunzătoare a informațiilor sensibile.

Concluzie

Deși aceste instrumente bazate pe inteligență artificială oferă o valoare imensă, este esențial să luați în considerare anumiți factori atunci când le folosiți. În primul rând, înțelegerea limitărilor și ipotezelor algoritmilor de bază este crucială pentru a asigura rezultate precise și fiabile. În al doilea rând, confidențialitatea și securitatea datelor ar trebui să aibă prioritate, în special atunci când se lucrează cu informații sensibile sau confidențiale. De asemenea, este important să se evalueze scalabilitatea, capacitățile de integrare și implicațiile de cost asociate cu fiecare instrument pentru a le alinia la cerințele specifice ale proiectului.

Citeşte mai mult:

• 10 cei mai buni creatori de site-uri AI pentru 2023
• Un ghid pentru începători pentru lanțul BNB: evoluția lanțului inteligent Binance (2023)
• Analist AI: înlocuitorul tău Excel prietenos cu lenea