10+ лучших инструментов на базе ИИ для аналитиков данных и специалистов по данным в 2023 году

Инструменты на базе искусственного интеллекта стали незаменимыми активами для профессионалов, стремящихся извлечь ценную информацию из обширных и сложных наборов данных. Эти инструменты искусственного интеллекта позволяют аналитикам данных и ученым решать сложные задачи, автоматизировать рабочие процессы и оптимизировать процессы принятия решений. 

Используя передовые алгоритмы и методы машинного обучения, эти инструменты обработки данных на базе искусственного интеллекта позволяют профессионалам выявлять скрытые закономерности, делать точные прогнозы и получать ценные сведения. Эти инструменты автоматизируют повторяющиеся задачи, оптимизируют процессы подготовки данных и моделированияи дать пользователям возможность извлекать максимальную пользу из своих наборов данных.

Каждый инструмент предлагает уникальный набор функций и функций, адаптированных к различным аспектам процесса анализа данных. От извлечения и очистки данных до исследовательского анализа и прогнозное моделирование, эти инструменты предоставляют полный набор инструментов для сквозного анализа данных. Обычно они используют интуитивно понятные интерфейсы, языки программированияили визуальные рабочие процессы, позволяющие пользователям взаимодействовать с данными, выполнять сложные вычисления и эффективно визуализировать результаты.

Если вы специалист по обработке и анализу данных и ищете идеальный инструмент для оптимизируйте свой рабочий процесс, мы составили список из 10+ инструментов на основе ИИ, которые вы можете изучить.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML — мощный инструмент искусственного интеллекта, упрощающий процесс построения моделей машинного обучения. Это упрощает процесс обучения модели машинного обучения путем автоматизации повторяющихся задач, таких как настройка гиперпараметров и выбор архитектуры модели.

Он также имеет интуитивно понятный графический интерфейс, позволяющий специалисты по данным для создания и развертывания моделей без обширных знание кодирования. Он также легко интегрируется с другими инструментами и сервисами Google Cloud.

Плюсы:

• Упрощает разработку моделей машинного обучения.
• Никаких обширных навыков кодирования не требуется.
• Хорошо интегрируется с облачной платформой Google.

Минусы:

• Ограниченная гибкость для расширенной настройки модели.
• Цены могут быть дорогими для крупномасштабных проектов.
• Зависимость от экосистемы Google Cloud.

Создатель мудреца Амазонки

Создатель мудреца Амазонки — это комплексная платформа машинного обучения, которая предоставляет специалистам по обработке и анализу данных возможности сквозной разработки моделей. Его масштабируемая инфраструктура справляется с тяжелой работой по обучению и развертыванию моделей, что делает его подходящим для крупномасштабных проектов. 

Sagemaker предлагает широкий набор встроенных алгоритмов для различных задач, таких как регрессия, классификация и кластеризация. Это также позволяет аналитикам данных беспрепятственно сотрудничать и делиться своей работой, повышая производительность и обмен знаниями внутри команд.

Плюсы:

• Масштабируемая инфраструктура для крупномасштабных проектов.
• Разнообразный набор встроенных алгоритмов.
• Совместная среда улучшает командную работу.

Минусы:

• Более крутая кривая обучения для начинающих.
• Для расширенной настройки могут потребоваться навыки кодирования.
• Соображения стоимости для интенсивного использования и хранения.

Студия IBM Watson

Студия IBM Watson позволяет специалистам по данным, разработчикам и аналитикам создавать, развертывать модели ИИ и управлять ими, оптимизируя процессы принятия решений. Платформа, доступная в IBM Cloud Pak® for Data, позволяет командам беспрепятственно сотрудничать, автоматизирует жизненные циклы ИИ и ускоряет окупаемость благодаря своей открытой мультиоблачной архитектуре.

С помощью IBM Watson Studio пользователи могут использовать ряд сред с открытым исходным кодом, таких как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn, наряду с собственными инструментами экосистемы IBM как для анализа данных на основе кода, так и для визуальной обработки данных. Платформа поддерживает популярные среды, такие как блокноты Jupyter, JupyterLab и интерфейсы командной строки (CLI), что позволяет пользователям эффективно работать на таких языках, как Python, R и Scala. 

Плюсы:

• Предлагает широкий спектр инструментов и возможностей для ученых, разработчиков и аналитиков данных.
• Упрощает совместную работу и автоматизацию.
• Может быть легко интегрирован с другими сервисами и инструментами IBM Cloud.

Минусы:

• Кривая обучения может быть крутой для начинающих.
• Для расширенных функций и возможностей корпоративного уровня может потребоваться платная подписка.
• Ограниченная гибкость для пользователей, предпочитающих работать с инструментами и технологиями, произведенными не IBM или с открытым исходным кодом.

Alteryx

Alteryx — это мощный инструмент для анализа данных и автоматизации рабочих процессов, предназначенный для расширения возможностей аналитиков данных. Этот инструмент позволяет аналитикам данных легко смешивать и очищать разнообразные наборы данных из нескольких источников, что позволяет им создавать комплексные и надежные аналитические наборы данных.

Он также предоставляет множество инструментов расширенной аналитики, включая статистический анализ, прогнозное моделирование и пространственную аналитику, что позволяет аналитикам выявлять закономерности, тенденции и делать прогнозы на основе данных.

Плюсы:

• Комплексные возможности смешивания и подготовки данных.
• Инструменты расширенной аналитики для углубленного анализа и моделирования.
• Автоматизация рабочего процесса уменьшает ручные усилия и повышает эффективность.

Минусы:

• Более крутая кривая обучения для начинающих из-за сложности инструмента.
• Для расширенных функций и настройки может потребоваться дополнительное обучение.
• Цены могут быть дорогими для небольших команд или организаций.

Альтаир РапидМайнер

Альтаир РапидМайнер — это корпоративная платформа для анализа данных, которая позволяет организациям анализировать совместное влияние своих сотрудников, опыта и данных. Платформа предназначена для поддержки многочисленных пользователей аналитики на протяжении всего жизненного цикла ИИ. В сентябре 2022 года RapidMiner была приобретена Altair Engineering.  

Он сочетает в себе подготовку данных, машинное обучение и прогнозную аналитику на одной платформе и предлагает визуальный интерфейс, который позволяет аналитикам данных создавать сложные рабочие процессы данных с помощью простого механизма перетаскивания. Инструмент автоматизирует процесс машинного обучения, включая выбор функций, модельное обучениеи оценка, упрощающая аналитический конвейер. Существует также обширная библиотека операторов, позволяющая аналитикам выполнять различные задачи по обработке и анализу данных.

Плюсы:

• Интуитивно понятный интерфейс перетаскивания.
• Автоматизированное машинное обучение упрощает процесс.
• Широкий выбор операторов для гибкого анализа данных.

Минусы:

• Ограниченные возможности настройки для опытных пользователей.
• Более крутая кривая обучения для сложных рабочих процессов.
• Для некоторых функций может потребоваться дополнительное лицензирование.

.

. позволяет аналитикам данных собирать и анализировать огромные объемы веб-данных через глобальную прокси-сеть. Весь сбор данных на платформе осуществляется с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Платформа обеспечивает высокое качество данных, предлагая комплексные процессы проверки и проверки данных, а также обеспечивая соблюдение правил конфиденциальности данных. Благодаря дополнительным атрибутам и метаданным Bright Data позволяет аналитикам обогащать свои наборы данных, повышая глубину и качество анализа.

Плюсы:

• Широкие возможности сбора веб-данных.
• Качественные и совместимые данные.
• Обогащение данных для более глубокого анализа.

Минусы:

• Цены могут быть непомерно высокими для небольших проектов.
• Крутая кривая обучения для начинающих.
• Доверие к веб-источникам данных может иметь ограничения в определенных отраслях.

Гретель.ai

Гретель предоставляет платформу, использующую методы машинного обучения для создания синтетических данных, которые точно имитируют реальные наборы данных. Он использует передовые методы машинного обучения для создания синтетических данных, которые точно отражают наборы данных реального мира. Эти синтетические данные демонстрируют схожие статистические свойства и шаблоны, что позволяет организациям выполнять надежное обучение и анализ моделей без доступа к конфиденциальной или частной информации.

Платформа отдает приоритет конфиденциальности и безопасности данных, устраняя необходимость работать напрямую с конфиденциальными данными. Используя синтетические данные, организации могут защищать конфиденциальную информацию, получая при этом ценную информацию и разрабатывая эффективные модели машинного обучения.

Плюсы:

• Генерация синтетических данных для защиты конфиденциальности.
• Методы повышения конфиденциальности для безопасного анализа.
• Возможности маркировки и преобразования данных.

Минусы:

• Синтетические данные могут не полностью отражать сложность реальных данных.
• Ограничено вариантами использования, ориентированными на конфиденциальность.
• Расширенная настройка может потребовать дополнительных знаний.

В основном AI

Основанная в 2017 году тремя специалистами по данным, В основном AI использует методы машинного обучения для создания реалистичных и конфиденциальных синтетических данных для различных аналитических целей. Он обеспечивает конфиденциальность конфиденциальных данных, сохраняя при этом ключевые статистические свойства, позволяя аналитикам работать с данными, соблюдая правила конфиденциальности.

Платформа предлагает совместно используемые синтетические данные, созданные искусственным интеллектом, что обеспечивает эффективное сотрудничество и обмен данными между организациями. Пользователи также могут совместно работать с различными типами конфиденциальных последовательных и временных данных, таких как профили клиентов, поездки пациентов и финансовые транзакции. MostlyAI также предлагает гибкость для defiопределенные части своих баз данных для синтеза, что еще больше расширяет возможности настройки.

Плюсы:

• Генерация реалистичных синтетических данных.
• Возможности анонимизации и сохранения конфиденциальности.
• Оценка полезности данных для надежного анализа.

Минусы:

• Ограничено вариантами использования для генерации синтетических данных.
• Расширенная настройка может потребовать технических знаний.
• Потенциальные проблемы при фиксации сложных взаимосвязей в данных.

Тоник ИИ

Тоник ИИ предлагая имитацию данных на основе ИИ для создания синтезированных данных. Синтезированные данные — это искусственно сгенерированные данные, созданные с использованием алгоритмов. Он часто используется для дополнения или замены реальных данных, которые могут быть дорогими, трудоемкими или трудными для получения.

Платформа предлагает деидентификацию, синтез и подмножество, позволяя пользователям смешивать и сопоставлять эти методы в соответствии со своими конкретными потребностями в данных. Эта универсальность гарантирует, что их данные обрабатываются надлежащим образом и безопасно в различных сценариях. Кроме того, функциональность подмножества Tonic AI позволяет пользователям извлекать определенные подмножества своих данных для целевого анализа, гарантируя, что используется только необходимая информация при минимизации риска.

Плюсы:

• Эффективные методы анонимизации данных.
• Преобразования на основе правил для соответствия требованиям.
• Возможности совместной работы и контроля версий.

Минусы:

• Ограничено задачами анонимизации и преобразования данных.
• Для расширенной настройки могут потребоваться навыки кодирования.
• Для некоторых функций может потребоваться дополнительное лицензирование.

KNIME

KNIME, также известная как Konstanz Information Miner, — это надежная платформа для анализа данных, отчетности и интеграции, бесплатная и с открытым исходным кодом. Он предлагает широкий спектр функций для машинного обучения и интеллектуального анализа данных, что делает его универсальным инструментом для анализа данных. Сила KNIME заключается в его модульном подходе к конвейерной обработке данных, который позволяет пользователям беспрепятственно интегрировать различные компоненты и использовать концепцию «Строительные блоки аналитики».

Используя платформу KNIME, пользователи могут создавать сложные конвейеры данных, собирая и соединяя различные строительные блоки с учетом своих конкретных потребностей. Эти строительные блоки охватывают широкий спектр возможностей, включая предварительную обработку данных, разработку функций, статистический анализ, визуализацию и машинное обучение. Модульная и гибкая природа KNIME позволяет пользователям разрабатывать и выполнять сквозные аналитические рабочие процессы в рамках унифицированного и интуитивно понятного интерфейса.

Плюсы:

• Универсальная и модульная платформа для анализа данных, отчетности и интеграции.
• Предлагает широкий спектр стандартных блоков и компонентов для машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
• Бесплатно и с открытым исходным кодом.

Минусы:

• Более крутая кривая обучения для начинающих.
• Ограниченная масштабируемость для крупномасштабных проектов или проектов корпоративного уровня.
• Требует определенных технических навыков.

Датаробот

Датаробот автоматизирует сквозной процесс построения моделей машинного обучения, включая предварительную обработку данных, выбор функций и выбор модели. Он дает представление о процессе принятия решений моделей машинного обучения, позволяя аналитикам понять и объяснить прогнозы модели. Он также предлагает функции для развертывания и мониторинга моделей, обеспечивая постоянную оценку и улучшение производительности.

Плюсы:

• Автоматизированное машинное обучение для упрощения разработки моделей.
• Объяснимость и прозрачность модели для надежных прогнозов.
• Развертывание модели и возможности мониторинга.

Минусы:

• Для расширенной настройки могут потребоваться навыки кодирования.
• Более крутая кривая обучения для начинающих.
• Цены могут быть дорогими для крупномасштабных проектов.

Сравнительный лист инструментов на базе ИИ для аналитиков данных/ученых

Инструмент ИИ	Особенности	Цена	Плюсы	Минусы
Google Cloud AutoML	Пользовательские модели машинного обучения	Платите, как вы идете	– Упрощает разработку модели машинного обучения. - Не требуются обширные навыки кодирования. – Хорошо интегрируется с облачной платформой Google.	– Ограниченная гибкость расширенной настройки модели. – Цены могут быть дорогими для крупномасштабных проектов. – Зависимость от экосистемы Google Cloud.
Создатель мудреца Амазонки	Комплексная платформа машинного обучения	Многоуровневое использование	– Масштабируемая инфраструктура для масштабных проектов. - Разнообразный набор встроенных алгоритмов. – Совместная среда улучшает командную работу.	- Более крутая кривая обучения для начинающих. – Для расширенной настройки могут потребоваться навыки кодирования. – Соображения стоимости для интенсивного использования и хранения.
Студия IBM Watson	Построение модели ИИ, развертывание и управление	Лайт: Бесплатно Профессиональные: 1.02 доллара США за единицу мощности в час	– Предлагает широкий спектр инструментов и возможностей для ученых, разработчиков и аналитиков данных. – Облегчает совместную работу и автоматизацию. – Может быть легко интегрирован с другими сервисами и инструментами IBM Cloud.	- Кривая обучения может быть крутой для начинающих. – Для расширенных функций и возможностей корпоративного уровня может потребоваться платная подписка. – Ограниченная гибкость для пользователей, предпочитающих работать с инструментами и технологиями, произведенными не IBM или с открытым исходным кодом.
Alteryx	Смешивание данных, расширенная аналитика и прогнозное моделирование	Designer Cloud: от 4,950 долларов США. Дизайнерский рабочий стол: 5,195 XNUMX долларов США.	– Комплексные возможности смешивания и подготовки данных. – Инструменты расширенной аналитики для углубленного анализа и моделирования. – Автоматизация рабочего процесса снижает объем ручного труда и повышает эффективность.	– Более крутая кривая обучения для начинающих из-за сложности инструмента. – Дополнительные функции и настройки могут потребовать дополнительного обучения. - Цены могут быть дорогими для небольших команд или организаций.
RapidMiner	Платформа обработки данных для корпоративной аналитики	Доступен по запросу	- Интуитивно понятный интерфейс перетаскивания. – Автоматизированное машинное обучение упрощает процесс. – Широкий выбор операторов для гибкого анализа данных.	- Ограниченные возможности настройки для опытных пользователей. – Более крутая кривая обучения для сложных рабочих процессов. – Для некоторых функций может потребоваться дополнительное лицензирование.
.	Сбор и анализ веб-данных	Оплата по мере использования: 15 долл. США/ГБ Рост: 500 долларов Бизнес: 1,000 долларов Предприятие: По запросу	– Широкие возможности сбора веб-данных. – Качественные и совместимые данные. – Обогащение данных для более глубокого анализа.	– Цены могут быть непомерно высокими для небольших проектов. - Крутая кривая обучения для начинающих. – Использование веб-источников данных может иметь ограничения в определенных отраслях.
Гретель.ai	Платформа для создания синтетических данных	Физические лица: 2.00 XNUMX долларов США / кредит Команда: $295 /мес + $2.20 / кредит Предприятие: Пользовательский	– Генерация синтетических данных для защиты конфиденциальности. – Методы повышения конфиденциальности для безопасного анализа. – Возможности маркировки и преобразования данных.	– Синтетические данные могут не полностью отражать сложность реальных данных. – Ограничено вариантами использования, ориентированными на конфиденциальность. – Расширенная настройка может потребовать дополнительных знаний.
В основном AI	Совместно используемые синтетические данные, созданные ИИ	Бесплатно Команда: $3/кредит Предприятие: $5/кредит	– Генерация реалистичных синтетических данных. – Возможности анонимизации и сохранения конфиденциальности. – Оценка полезности данных для надежного анализа.	– Ограничено вариантами использования для генерации синтетических данных. – Расширенная настройка может потребовать технических знаний. – Потенциальные проблемы при фиксации сложных взаимосвязей в данных.
Тоник ИИ	Анонимизация и трансформация данных	Базовый: Бесплатная пробная версия Профессиональные и корпоративные: Пользовательские	– Эффективные методы анонимизации данных. – Преобразования на основе правил для обеспечения соответствия. – Возможности совместной работы и контроля версий.	– Ограничено задачами анонимизации и преобразования данных. Для расширенной настройки могут потребоваться навыки кодирования. – Для некоторых функций может потребоваться дополнительное лицензирование.
KNIME	Платформа для анализа и интеграции данных с открытым исходным кодом	Бесплатные и платные уровни	– Универсальная и модульная платформа для анализа данных, отчетности и интеграции. – Предлагает широкий спектр строительных блоков и компонентов для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. - Бесплатно и с открытым исходным кодом.	- Более крутая кривая обучения для начинающих. – Ограниченная масштабируемость для крупномасштабных проектов или проектов корпоративного уровня. - Требует определенных технических навыков.
Датаробот	Платформа автоматизированного машинного обучения	Индивидуальные цены	– Автоматизированное машинное обучение для упрощения разработки моделей. – Объяснимость и прозрачность модели для надежных прогнозов. – Возможности развертывания и мониторинга моделей.	– Для расширенной настройки могут потребоваться навыки кодирования. - Более крутая кривая обучения для начинающих. – Цены могут быть дорогими для крупномасштабных проектов.

Часто задаваемые вопросы

Как правило, они предлагают ряд функций. К ним относятся возможности предварительной обработки и очистки данных для обработки беспорядочных наборов данных, расширенный статистический анализ для проверки гипотез и регрессионного моделирования, алгоритмы машинного обучения для прогнозного моделирования и задач классификациии инструменты визуализации данных для создания информативных диаграмм и графиков. Кроме того, многие инструменты искусственного интеллекта предоставляют функции автоматизации для оптимизации повторяющихся задач и обеспечения эффективной обработки данных.

Инструменты искусственного интеллекта являются мощными помощниками для аналитиков данных, но они не могут заменить критическое мышление и опыт специалистов. человеческие аналитики. Хотя инструменты ИИ могут автоматизировать определенные задачи и выполнять сложный анализ, для аналитиков данных по-прежнему важно интерпретировать результаты, проверять предположения и принимать обоснованные решения на основе своих знаний и опыта в предметной области. Сотрудничество между аналитиками данных и инструментами ИИ приводит к более точным и проницательным результатам.

Инструменты искусственного интеллекта, предназначенные для анализа данных, обычно отдают приоритет конфиденциальности и безопасности данных. Они часто предоставляют механизмы шифрования для защиты конфиденциальных данных во время хранения и передачи. Кроме того, надежные инструменты искусственного интеллекта соблюдают правила конфиденциальности, такие как GDPR, и реализуют строгий контроль доступа, чтобы гарантировать, что только авторизованные лица могут получать доступ к данным и управлять ими. Для аналитиков данных крайне важно выбирать инструменты искусственного интеллекта от надежных поставщиков и оценивать их меры безопасности, прежде чем использовать их.

Хотя инструменты ИИ имеют множество преимуществ, у них есть ограничения. Одним из ограничений является зависимость от качества данные обучения. Если обучающие данные необъективны или недостаточны, это может повлиять на точность и надежность выходных данных инструмента. Еще одним ограничением является необходимость постоянного мониторинга и проверки. Аналитики данных должны проверять результаты, полученные с помощью инструментов искусственного интеллекта, и обеспечивать их соответствие своему опыту в предметной области. Кроме того, для некоторых инструментов ИИ могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы, что ограничивает их масштабируемость для больших наборов данных или организаций с ограниченными вычислительными возможностями.

Аналитики данных могут снизить риски применяя осторожный и критический подход при использовании инструментов ИИ. Крайне важно полностью понимать алгоритмы инструмента и лежащие в его основе предположения. Аналитики данных должны проверять результаты, сравнивая их со своим собственным анализом и опытом в предметной области. Регулярный мониторинг и проверка производительности инструмента также важны для выявления любых предубеждений или несоответствий. Кроме того, для обеспечения надлежащего обращения с конфиденциальной информацией необходимо поддерживать актуальную информацию о правилах конфиденциальности данных и стандартах соответствия.

Заключение

Хотя эти инструменты на основе ИИ имеют огромную ценность, при их использовании важно учитывать определенные факторы. Во-первых, понимание ограничений и допущений лежащих в основе алгоритмов имеет решающее значение для обеспечения точных и надежных результатов. Во-вторых, конфиденциальность и безопасность данных должны быть приоритетными, особенно при работе с чувствительной или конфиденциальной информацией. Также важно оценить масштабируемость, возможности интеграции и финансовые последствия, связанные с каждым инструментом, чтобы привести их в соответствие с конкретными требованиями проекта.

Прочитайте больше:

• 10 лучших конструкторов сайтов с искусственным интеллектом на 2023 год
• Руководство для начинающих по цепочке BNB: эволюция умной цепи Binance (2023 г.)
• AI Analyst: ваша замена Excel, удобная для лени