Најбољих 10+ алата са АИ за аналитичаре података и научнике у 2023.

Алати са вештачком интелигенцијом постали су неопходна средства за професионалце који желе да извуку смислене увиде из огромних и сложених скупова података. Ови алати АИ оснажују аналитичаре података и научнике да се суоче са сложеним изазовима, аутоматизују токове посла и оптимизују процесе доношења одлука. 

Коришћењем напредних алгоритама и техника машинског учења, ови алати за податке засноване на вештачкој интелигенцији омогућавају професионалцима да открију скривене обрасце, дају тачна предвиђања и генеришу увиде који се могу применити. Ови алати аутоматизују задатке који се понављају, поједностављују процеси припреме и моделирања податакаи омогућавају корисницима да извуку максималну вредност из својих скупова података.

Сваки алат нуди јединствен скуп функција и функционалности прилагођених различитим аспектима процеса анализе података. Од екстракције података и чишћења до истраживачке анализе и предиктивно моделирање, ови алати пружају свеобухватан комплет алата за анализу података од краја до краја. Обично користе интуитивне интерфејсе, програмски језици, или визуелни токови посла који корисницима омогућавају интеракцију са подацима, обављају сложена израчунавања и ефикасно визуелизују резултате.

Ако сте научник/аналитичар података који тражите савршен алат за поједноставите свој радни ток, саставили смо листу од 10+ алата са вештачком интелигенцијом које можете да истражите.

Гоогле Цлоуд АутоМЛ

Гоогле Цлоуд АутоМЛ је моћан АИ алат који поједностављује процес изградње модела машинског учења. То поједностављује процес обуке модели машинског учења аутоматизацијом задатака који се понављају као што су подешавање хиперпараметара и одабир архитектуре модела.

Такође пружа интуитиван графички интерфејс, омогућавајући научници података да граде и примењују моделе без екстензивних знање кодирања. Такође се неприметно интегрише са другим Гоогле Цлоуд алатима и услугама.

Предности:

• Поједностављује развој модела машинског учења.
• Нису потребне опсежне вештине кодирања.
• Добро се интегрише са Гоогле Цлоуд платформом.

Против:

• Ограничена флексибилност за напредно прилагођавање модела.
• Цене могу бити скупе за велике пројекте.
• Зависност од Гоогле Цлоуд екосистема.

Амазон СагеМакер

Амазон СагеМакер је свеобухватна платформа за машинско учење која научницима података пружа могућности развоја модела од краја до краја. Његова скалабилна инфраструктура се носи са тешким оптерећењем обуке и примене модела, што га чини погодним за велике пројекте. 

Сагемакер нуди широк спектар уграђених алгоритама за различите задатке, као што су регресија, класификација и груписање. Такође омогућава аналитичарима података да сарађују и несметано деле свој рад, повећавајући продуктивност и размену знања унутар тимова.

Предности:

• Скалабилна инфраструктура за велике пројекте.
• Разноврсни скуп уграђених алгоритама.
• Окружење за сарадњу побољшава тимски рад.

Против:

• Стрмија крива учења за почетнике.
• Напредно прилагођавање може захтевати вештине кодирања.
• Разматрање трошкова за екстензивну употребу и складиштење.

ИБМ Ватсон Студио

ИБМ Ватсон Студио омогућава научницима за податке, програмерима и аналитичарима да креирају, примењују и управљају АИ моделима уз оптимизацију процеса доношења одлука. Доступна на ИБМ Цлоуд Пак® фор Дата, платформа омогућава тимовима да сарађују беспрекорно, аутоматизује животне циклусе вештачке интелигенције и убрзава време за вредновање кроз отворену мултицлоуд архитектуру.

Уз ИБМ Ватсон Студио, корисници могу да искористе низ оквира отвореног кода као што су ПиТорцх, ТенсорФлов и сцикит-леарн, заједно са ИБМ-овим сопственим алатима екосистема за науку засновану на коду и визуелне податке. Платформа подржава популарна окружења као што су Јупитер бележнице, ЈупитерЛаб и интерфејси командне линије (ЦЛИ), омогућавајући корисницима да ефикасно раде на језицима као што су Питхон, Р и Сцала. 

Предности:

• Нуди широк спектар алата и могућности за научнике, програмере и аналитичаре података
• Олакшава сарадњу и аутоматизацију.
• Може се неприметно интегрисати са другим ИБМ Цлоуд услугама и алатима.

Против:

• Крива учења може бити стрма за почетнике.
• Напредне функције и могућности на нивоу предузећа могу захтевати плаћену претплату.
• Ограничена флексибилност за кориснике који више воле да раде са не-ИБМ алатима и технологијама са отвореним кодом.

Алтерик

Алтерик је моћан алат за аналитику података и аутоматизацију тока посла дизајниран да оснажи аналитичаре података са широким спектром могућности. Алат омогућава аналитичарима података да лако комбинују и чисте различите скупове података из више извора, омогућавајући им да креирају свеобухватне и поуздане аналитичке скупове података.

Такође пружа низ напредних аналитичких алата, укључујући статистичку анализу, предиктивно моделирање и просторну аналитику, омогућавајући аналитичарима да открију обрасце, трендове и да направе предвиђања заснована на подацима.

Предности:

• Свеобухватне могућности мешања и припреме података.
• Напредни аналитички алати за дубинску анализу и моделирање.
• Аутоматизација процеса смањује ручни напор и повећава ефикасност.

Против:

• Стрмија крива учења за почетнике због сложености алата.
• Напредне функције и прилагођавање могу захтевати додатну обуку.
• Цене могу бити скупе за мање тимове или организације.

Алтаир РапидМинер

Алтаир РапидМинер је платформа за науку о подацима фокусирана на предузећа која омогућава организацијама да анализирају комбиновани утицај својих запослених, стручности и података. Платформа је дизајнирана да подржи бројне кориснике аналитике током целог животног циклуса вештачке интелигенције. У септембру 2022, РапидМинер је купио Алтаир Енгинееринг  

Комбинује припрему података, машинско учење и предиктивну аналитику у једној платформи и нуди визуелни интерфејс који омогућава аналитичарима података да изграде сложене токове података путем једноставног механизма превлачења и испуштања. Алат аутоматизује процес машинског учења, укључујући избор функција, обука модела, и евалуацију, поједностављујући аналитички цевовод. Постоји и обимна библиотека оператера, која омогућава аналитичарима да обављају различите задатке манипулације подацима и анализе.

Предности:

• Интуитиван интерфејс за превлачење и испуштање.
• Аутоматско машинско учење поједностављује процес.
• Широк избор оператора за флексибилну анализу података.

Против:

• Ограничене могућности прилагођавања за напредне кориснике.
• Стрмија крива учења за сложене токове посла.
• Одређене функције могу захтевати додатно лиценцирање.

Бригхт Дата

Бригхт Дата омогућава аналитичарима података да прикупљају и анализирају огромне количине веб података преко глобалне прокси мреже. Сво прикупљање података на платформи се постиже коришћењем алгоритама вођених АИ и МЛ.

Платформа осигурава висококвалитетне податке нудећи свеобухватне процесе верификације и валидације података, истовремено осигуравајући усклађеност са прописима о приватности података. Уз додатне атрибуте и метаподатке, Бригхт Дата омогућава аналитичарима да обогате своје скупове података, побољшавајући дубину и квалитет њихове анализе.

Предности:

• Опсежне могућности прикупљања веб података.
• Висококвалитетни и усаглашени подаци.
• Обогаћивање података за дубљу анализу.

Против:

• Цене могу бити превисоке за мале пројекте.
• Стрма крива учења за почетнике.
• Ослањање на веб изворе података може имати ограничења у одређеним индустријама.

Гретел.аи

Марица пружа платформу која користи технике машинског учења за генерисање синтетичких података који блиско имитирају стварне скупове података. Користи напредне технике машинског учења за креирање синтетичких података који блиско одражавају скупове података из стварног света. Ови синтетички подаци показују слична статистичка својства и обрасце, омогућавајући организацијама да изводе робусну обуку и анализу модела без приступа осетљивим или приватним информацијама.

Платформа даје приоритет приватности и безбедности података тако што елиминише потребу за директним радом са осетљивим подацима. Користећи синтетичке податке, организације могу да заштите поверљиве информације док и даље извлаче вредне увиде и развијају ефикасне моделе машинског учења.

Предности:

• Генерисање синтетичких података за заштиту приватности.
• Технике за побољшање приватности за сигурне анализе.
• Могућности означавања и трансформације података.

Против:

• Синтетички подаци можда не представљају савршено сложеност стварних података.
• Ограничено на случајеве употребе усредсређене на приватност.
• Напредно прилагођавање може захтевати додатну стручност.

УглавномАИ

Основана 2017. од стране три научника за податке, УглавномАИ користи технике машинског учења за генерисање реалистичних синтетичких података који чувају приватност за различите аналитичке сврхе. Осигурава повјерљивост осјетљивих података уз задржавање кључних статистичких својстава, омогућавајући аналитичарима да раде са подацима уз поштовање прописа о приватности.

Платформа нуди дељиве синтетичке податке генерисане вештачком интелигенцијом, омогућавајући ефикасну сарадњу и дељење података међу организацијама. Корисници такође могу да сарађују на различитим типовима осетљивих секвенцијалних и временских података, као што су профили клијената, путовања пацијената и финансијске трансакције. МостлиАИ такође нуди флексибилност за defiне специфичне делове својих база података за синтезу, додатно побољшавајући опције прилагођавања.

Предности:

• Реално синтетичко генерисање података.
• Могућности анонимизације и очувања приватности.
• Процена корисности података за поуздану анализу.

Против:

• Ограничено на случајеве коришћења генерисања синтетичких података.
• Напредно прилагођавање може захтевати техничку стручност.
• Потенцијални изазови у хватању сложених односа унутар података.

Тониц АИ

Тониц АИ нудећи опонашање података са АИ за генерисање синтетизованих података. Синтетизовани подаци су вештачки генерисани подаци који се креирају коришћењем алгоритама. Често се користи за допуну или замену података из стварног света, који могу бити скупи, дуготрајни или их је тешко добити.

Платформа нуди де-идентификацију, синтезу и подскуп, омогућавајући корисницима да помешају и упаре ове методе у складу са својим специфичним потребама података. Ова свестраност осигурава да се њиховим подацима рукује на одговарајући и сигуран начин у различитим сценаријима. Штавише, функционалност подсета Тониц АИ омогућава корисницима да издвоје одређене подскупове својих података за циљану анализу, обезбеђујући да се користе само неопходне информације уз минимизирање ризика.

Предности:

• Ефикасне технике анонимизације података.
• Трансформације засноване на правилима ради усклађености.
• Могућности сарадње и контроле верзија.

Против:

• Ограничено на задатке анонимизације и трансформације података.
• Напредно прилагођавање може захтевати вештине кодирања.
• Одређене функције могу захтевати додатно лиценцирање.

КНИМЕ

КНИМЕ, такође познат као Констанз Информатион Минер, је робусна платформа за анализу података, извештавање и интеграцију која је бесплатна и отвореног кода. Нуди свеобухватан спектар функционалности за машинско учење и рударење података, што га чини разноврсним алатом за анализу података. Снага КНИМЕ-а лежи у његовом модуларном приступу цевовода података, који омогућава корисницима да неприметно интегришу различите компоненте и искористе концепт „градивних блокова аналитике“.

Усвајањем КНИМЕ платформе, корисници могу конструисати сложене цевоводе података склапањем и повезивањем различитих грађевинских блокова прилагођених њиховим специфичним потребама. Ови градивни блокови обухватају широк спектар могућности, укључујући претходну обраду података, инжењеринг карактеристика, статистичку анализу, визуелизацију и машинско учење. Модуларна и флексибилна природа КНИМЕ-а омогућава корисницима да дизајнирају и извршавају свеобухватне аналитичке токове рада, све у оквиру јединственог и интуитивног интерфејса.

Предности:

• Разноврсна и модуларна платформа за анализу података, извештавање и интеграцију.
• Нуди широк спектар грађевинских блокова и компоненти за машинско учење и рударење података.
• Слободан и отворен извор.

Против:

• Стрмија крива учења за почетнике.
• Ограничена скалабилност за велике пројекте или пројекте на нивоу предузећа.
• Захтева извесно техничко знање.

ДатаРобот

ДатаРобот аутоматизује процес од краја до краја изградње модела машинског учења, укључујући претходну обраду података, избор карактеристика и избор модела. Он пружа увид у процес доношења одлука о моделима машинског учења, омогућавајући аналитичарима да разумеју и објасне предвиђања модела. Такође нуди функционалности за примену и праћење модела, обезбеђујући сталну евалуацију и побољшање перформанси.

Предности:

• Аутоматско машинско учење за поједностављен развој модела.
• Објашњивост модела и транспарентност за поуздана предвиђања.
• Могућности имплементације модела и праћења.

Против:

• Напредно прилагођавање може захтевати вештине кодирања.
• Стрмија крива учења за почетнике.
• Цене могу бити скупе за велике пројекте.

Упоредни лист алата са вештачком интелигенцијом за аналитичаре/научнике

АИ алат	Карактеристике	Cena	Прозодија	Против
Гоогле Цлоуд АутоМЛ	Прилагођени модели машинског учења	Плати по поласку	– Поједностављује развој модела машинског учења. – Нису потребне опсежне вештине кодирања. – Добро се интегрише са Гоогле Цлоуд платформом.	– Ограничена флексибилност за напредно прилагођавање модела. – Цене могу бити скупе за велике пројекте. – Зависност од Гоогле Цлоуд екосистема.
Амазон СагеМакер	Платформа за машинско учење од краја до краја	Вишестепена употреба	– Скалабилна инфраструктура за велике пројекте. – Разноврсни скуп уграђених алгоритама. – Окружење за сарадњу побољшава тимски рад.	– Стрмија крива учења за почетнике. – Напредно прилагођавање може захтевати вештине кодирања. – Разматрање трошкова за екстензивну употребу и складиштење.
ИБМ Ватсон Студио	Изградња, примена и управљање АИ модела	Лите: бесплатно Професионално: 1.02 УСД/капацитет јединица-сат	– Нуди широк спектар алата и могућности за научнике, програмере и аналитичаре података – Олакшава сарадњу и аутоматизацију. – Може се неприметно интегрисати са другим ИБМ Цлоуд услугама и алатима.	– Крива учења може бити стрма за почетнике. – Напредне функције и могућности на нивоу предузећа могу захтевати плаћену претплату. – Ограничена флексибилност за кориснике који више воле да раде са не-ИБМ алатима и технологијама са отвореним кодом.
Алтерик	Комбиновање података, напредна аналитика и предиктивно моделирање	Дизајнерски облак: од 4,950 долара Дизајнерска столна површина: 5,195 долара	– Свеобухватне могућности мешања и припреме података. – Напредни аналитички алати за дубинску анализу и моделирање. – Аутоматизација тока посла смањује ручни напор и повећава ефикасност.	– Стрмија крива учења за почетнике због сложености алата. – Напредне функције и прилагођавање могу захтевати додатну обуку. -Цене могу бити скупе за мање тимове или организације.
РапидМинер	Научна платформа о подацима за аналитику предузећа	Доступно на захтев	– Интуитиван интерфејс за превлачење и испуштање. – Аутоматско машинско учење поједностављује процес. – Широк избор оператора за флексибилну анализу података.	– Ограничене могућности прилагођавања за напредне кориснике. – Стрмија крива учења за сложене токове посла. – Одређене функције могу захтевати додатно лиценцирање.
Бригхт Дата	Прикупљање и анализа веб података	Плаћајте како идете: 15 УСД/гб Раст: 500 долара Посао: $ КСНУМКС Предузеће: На захтев	– Опсежне могућности прикупљања веб података. – Висококвалитетни и усаглашени подаци. – Обогаћивање података за дубљу анализу.	– Цене могу бити превисоке за мале пројекте. – Стрма крива учења за почетнике. – Ослањање на веб изворе података може имати ограничења у одређеним индустријама.
Гретел.аи	Платформа за креирање синтетичких података	Појединачно: 2.00 долара / кредит Тим: 295 долара /мес. + 2.20 УСД / кредит Предузеће: Цустом	– Генерисање синтетичких података за заштиту приватности. – Технике за побољшање приватности за сигурне анализе. – Могућности означавања и трансформације података.	– Синтетички подаци можда не представљају савршено сложеност стварних података. – Ограничено на случајеве употребе усредсређене на приватност. – Напредно прилагођавање може захтевати додатну стручност.
УглавномАИ	Синтетички подаци генерисани вештачком интелигенцијом који се могу делити	бесплатно Тим: $3/кредит Ентерприсе: 5 УСД/кредит	– Реално синтетичко генерисање података. – Могућности анонимизације и очувања приватности. – Процена корисности података за поуздану анализу.	– Ограничено на случајеве коришћења генерисања синтетичких података. – Напредно прилагођавање може захтевати техничку стручност. – Потенцијални изазови у хватању сложених односа унутар података.
Тониц АИ	Анонимизација и трансформација података	Основно: Бесплатна пробна верзија Професионални и пословни: прилагођени	– Ефикасне технике анонимизације података. – Трансформације засноване на правилима ради усклађености. – Могућности сарадње и контроле верзија.	– Ограничено на задатке анонимизације и трансформације података. Напредно прилагођавање може захтевати вештине кодирања. – Одређене функције могу захтевати додатно лиценцирање.-
КНИМЕ	Платформа за анализу и интеграцију података отвореног кода	Бесплатни и плаћени нивои	– Разноврсна и модуларна платформа за анализу података, извештавање и интеграцију. – Нуди широк спектар грађевинских блокова и компоненти за машинско учење и рударење података. – Бесплатно и отвореног кода.	– Стрмија крива учења за почетнике. – Ограничена скалабилност за велике пројекте или пројекте на нивоу предузећа. – Захтева извесно техничко знање.
ДатаРобот	Аутоматизована платформа за машинско учење	Прилагођене цене	– Аутоматско машинско учење за поједностављен развој модела. – Објашњивост и транспарентност модела за поуздана предвиђања. – Могућности постављања модела и праћења.	– Напредно прилагођавање може захтевати вештине кодирања. – Стрмија крива учења за почетнике. – Цене могу бити скупе за велике пројекте.

ФАК

Обично нуде низ функција. То укључује предобраду података и могућности чишћења за руковање неуредним скуповима података, напредну статистичку анализу за тестирање хипотеза и моделирање регресије, алгоритми машинског учења за предиктивно моделирање и задатке класификације, и алате за визуелизацију података за креирање информативних графикона и графикона. Поред тога, многи алати за вештачку интелигенцију пружају функције аутоматизације за поједностављење задатака који се понављају и омогућавају ефикасну обраду података.

АИ алати су моћни асистенти за аналитичаре података, али не могу заменити критичко размишљање и стручност људски аналитичари. Док алати за вештачку интелигенцију могу да аутоматизују одређене задатке и изврше сложене анализе, то је и даље неопходно за аналитичаре података интерпретирати резултате, потврђују претпоставке и доносе информисане одлуке на основу знања и искуства из свог домена. Сарадња између аналитичара података и АИ алата доводи до прецизнијих и проницљивијих резултата.

АИ алати дизајнирани за анализу података обично дају приоритет приватности и безбедности података. Често обезбеђују механизме шифровања за заштиту осетљивих података током складиштења и преноса. Штавише, реномирани АИ алати се придржавају прописа о приватности, као што је ГДПР, и примењују строге контроле приступа како би се осигурало да само овлашћени појединци могу приступити подацима и манипулисати њима. За аналитичаре података је кључно да изаберу АИ алате од поузданих провајдера и процене њихове безбедносне мере пре него што их користе.

Иако АИ алати имају бројне предности, они имају ограничења. Једно од ограничења је ослањање на квалитет подаци о обуци. Ако су подаци о обуци пристрасни или недовољни, то може утицати на тачност и поузданост резултата алата. Још једно ограничење је потреба за континуираним праћењем и валидацијом. Аналитичари података морају да верификују резултате које су генерисали алати вештачке интелигенције и да се увере да су усклађени са њиховом стручношћу у домену. Поред тога, неки алати АИ могу захтевати значајне рачунарске ресурсе, ограничавајући њихову скалабилност за веће скупове података или организације са ограниченим рачунарским могућностима.

Аналитичари података могу ублажити ризике усвајањем опрезног и критичног приступа приликом коришћења АИ алата. Од кључне је важности да темељно разумете алгоритме алата и основне претпоставке. Аналитичари података треба да валидирају резултате упоређујући их са сопственим анализама и експертизом у домену. Редовно праћење и ревизија учинка алата је такође важно да би се идентификовале било какве пристрасности или недоследности. Поред тога, одржавање ажурног знања о прописима о приватности података и стандардима усклађености је неопходно да би се обезбедило правилно руковање осетљивим информацијама.

Zakljucak

Иако ови алати са АИ-ом нуде огромну вредност, неопходно је узети у обзир одређене факторе када их користите. Прво, разумевање ограничења и претпоставки основних алгоритама је кључно за обезбеђивање тачних и поузданих резултата. Друго, приватност и безбедност података треба да буду приоритет, посебно када се ради са осетљивим или поверљивим информацијама. Такође је важно проценити скалабилност, могућности интеграције и импликације на трошкове повезане са сваким алатом како би се ускладили са специфичним захтевима пројекта.

Опширније:

• 10 најбољих АИ градитеља веб локација за 2023
• Водич за почетнике за БНБ ланац: Еволуција Бинанце Смарт Цхаин-а (2023)
• АИ аналитичар: Ваша замена за Екцел прилагођен лењости