AI Wiki เทคโนโลยี
มิถุนายน 19, 2023

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดีที่สุด 10+ รายการสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2023

ในบทสรุป

หากคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล/นักวิเคราะห์ที่กำลังมองหาเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบ ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณเราได้รวบรวมรายการเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากกว่า 10 รายการที่คุณสามารถสำรวจได้

เครื่องมือข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ช่วยให้มืออาชีพสามารถค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

 

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นทรัพย์สินที่ขาดไม่ได้สำหรับมืออาชีพที่ต้องการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน เครื่องมือ AI เหล่านี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์สามารถรับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อน ทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ และปรับกระบวนการตัดสินใจให้เหมาะสม 

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดีที่สุด 10+ รายการสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2023
เครดิต: Metaverse Post (mpost.io)

ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมขั้นสูงและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ช่วยให้มืออาชีพสามารถค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ เครื่องมือเหล่านี้ทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ปรับปรุงประสิทธิภาพ กระบวนการเตรียมข้อมูลและการสร้างแบบจำลองและให้อำนาจแก่ผู้ใช้ในการดึงค่าสูงสุดจากชุดข้อมูลของตน

เครื่องมือแต่ละชนิดมีชุดคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานเฉพาะที่ปรับให้เหมาะกับแง่มุมต่างๆ ของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่การสกัดและล้างข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงสำรวจและ การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เครื่องมือเหล่านี้เป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบครบวงจร พวกเขามักจะใช้อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย การเขียนโปรแกรมภาษาหรือเวิร์กโฟลว์ภาพเพื่อให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูล ทำการคำนวณที่ซับซ้อน และแสดงผลลัพธ์เป็นภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หากคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล/นักวิเคราะห์ที่กำลังมองหาเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบ ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณเราได้รวบรวมรายการเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากกว่า 10 รายการที่คุณสามารถสำรวจได้

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดีที่สุด 10+ รายการสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML เป็นเครื่องมือ AI อันทรงพลังที่ทำให้กระบวนการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงง่ายขึ้น ทำให้กระบวนการฝึกอบรมคล่องตัวขึ้น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์และการเลือกสถาปัตยกรรมโมเดล

นอกจากนี้ยังมีส่วนต่อประสานกราฟิกที่ใช้งานง่าย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างและปรับใช้โมเดลโดยไม่ต้องมีขอบเขต ความรู้การเข้ารหัส นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับเครื่องมือและบริการอื่นๆ ของ Google Cloud ได้อย่างราบรื่น

จุดเด่น:

  • ลดความซับซ้อนของการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
  • ไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ดมากมาย
  • ผสานรวมกับ Google Cloud Platform ได้ดี

จุดด้อย:

  • ความยืดหยุ่นที่จำกัดสำหรับการปรับแต่งโมเดลขั้นสูง
  • ราคาอาจแพงสำหรับโครงการขนาดใหญ่
  • การพึ่งพาระบบนิเวศของ Google Cloud

อเมซอน SageMaker

อเมซอน SageMaker เป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสามารถในการพัฒนาโมเดลแบบ end-to-end โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้รองรับการยกน้ำหนักของการฝึกอบรมแบบจำลองและการปรับใช้ ทำให้เหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่ 

Sagemaker นำเสนออัลกอริทึมในตัวที่หลากหลายสำหรับงานต่างๆ เช่น การถดถอย การจำแนกประเภท และการจัดกลุ่ม นอกจากนี้ยังช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำงานร่วมกันและแบ่งปันงานได้อย่างราบรื่น เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการแบ่งปันความรู้ภายในทีม

จุดเด่น:

  • โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้สำหรับโครงการขนาดใหญ่
  • อัลกอริทึมในตัวที่หลากหลาย
  • สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันช่วยเพิ่มการทำงานเป็นทีม

จุดด้อย:

  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น
  • การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะในการเขียนโค้ด
  • การพิจารณาต้นทุนสำหรับการใช้งานและการจัดเก็บที่กว้างขวาง

ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ

ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา และนักวิเคราะห์สามารถสร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดล AI ในขณะที่ปรับกระบวนการตัดสินใจให้เหมาะสม พร้อมใช้งานบน IBM Cloud Pak® for Data แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น ทำให้วงจรชีวิตของ AI เป็นไปโดยอัตโนมัติ และเร่งเวลาในการสร้างคุณค่าผ่านสถาปัตยกรรมมัลติคลาวด์แบบเปิด

ด้วย IBM Watson Studio ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สต่างๆ เช่น PyTorch, TensorFlow และ scikit-learn ควบคู่ไปกับเครื่องมือระบบนิเวศของ IBM เองสำหรับทั้งวิทยาการข้อมูลเชิงรหัสและภาพ แพลตฟอร์มดังกล่าวรองรับสภาพแวดล้อมยอดนิยม เช่น โน้ตบุ๊ก Jupyter, JupyterLab และอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง (CLIs) ช่วยให้ผู้ใช้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ Scala 

จุดเด่น:

  • นำเสนอเครื่องมือและความสามารถที่หลากหลายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา และนักวิเคราะห์
  • อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและระบบอัตโนมัติ
  • สามารถรวมเข้ากับบริการและเครื่องมืออื่นๆ ของ IBM Cloud ได้อย่างราบรื่น

จุดด้อย:

  • ช่วงการเรียนรู้อาจสูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น
  • คุณสมบัติขั้นสูงและความสามารถระดับองค์กรอาจต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน
  • ความยืดหยุ่นที่จำกัดสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการทำงานกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ไม่ใช่ของ IBM หรือโอเพ่นซอร์ส

Alteryx

Alteryx เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพให้กับนักวิเคราะห์ข้อมูลด้วยความสามารถที่หลากหลาย เครื่องมือนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถผสมผสานและทำความสะอาดชุดข้อมูลที่หลากหลายจากหลายแหล่งได้อย่างง่ายดาย ทำให้สามารถสร้างชุดข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่ครอบคลุมและเชื่อถือได้

นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ ช่วยให้นักวิเคราะห์เปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และคาดการณ์จากข้อมูลได้

จุดเด่น:

  • ความสามารถในการผสมและเตรียมข้อมูลที่ครอบคลุม
  • เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการสร้างแบบจำลอง
  • ระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ ลดความพยายามด้วยตนเองและเพิ่มประสิทธิภาพ

จุดด้อย:

  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงขึ้นสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากความซับซ้อนของเครื่องมือ
  • คุณสมบัติขั้นสูงและการปรับแต่งอาจต้องการการฝึกอบรมเพิ่มเติม
  • ราคาอาจแพงสำหรับทีมหรือองค์กรขนาดเล็ก

อัลแตร์ ราปิดไมเนอร์

อัลแตร์ ราปิดไมเนอร์ เป็นแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูลที่เน้นองค์กร ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์อิทธิพลรวมของพนักงาน ความเชี่ยวชาญ และข้อมูลของตนได้ แพลตฟอร์มนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับผู้ใช้การวิเคราะห์จำนวนมากตลอดวงจรชีวิต AI ทั้งหมด ในเดือนกันยายน 2022 RapidMiner ถูกซื้อโดย Altair Engineering  

ซึ่งรวมการเตรียมข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว และนำเสนออินเทอร์เฟซแบบภาพที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสร้างเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่ซับซ้อนผ่านกลไกการลากและวางที่เรียบง่าย เครื่องมือทำให้กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการเลือกคุณสมบัติ การฝึกโมเดลและการประเมิน ลดความซับซ้อนของขั้นตอนการวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังมีไลบรารีตัวดำเนินการที่กว้างขวาง ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถดำเนินการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายได้

จุดเด่น:

  • อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย
  • แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการ
  • ตัวดำเนินการที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ยืดหยุ่น

จุดด้อย:

  • ตัวเลือกการปรับแต่งที่จำกัดสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง
  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ชันขึ้นสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน
  • คุณสมบัติบางอย่างอาจต้องมีการอนุญาตเพิ่มเติม

ข้อมูลสดใส

ข้อมูลสดใส ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเว็บจำนวนมหาศาลผ่านเครือข่ายพร็อกซีทั่วโลก การรวบรวมข้อมูลทั้งหมดบนแพลตฟอร์มทำได้โดยใช้อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML

แพลตฟอร์มนี้รับประกันข้อมูลคุณภาพสูงด้วยการนำเสนอกระบวนการตรวจสอบและตรวจสอบข้อมูลที่ครอบคลุม ในขณะเดียวกันก็รับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ด้วยแอตทริบิวต์และข้อมูลเมตาเพิ่มเติม Bright Data ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถปรับปรุงชุดข้อมูลของตน เพิ่มความลึกและคุณภาพของการวิเคราะห์

จุดเด่น:

  • ความสามารถในการรวบรวมข้อมูลเว็บที่กว้างขวาง
  • ข้อมูลคุณภาพสูงและเป็นไปตามข้อกำหนด
  • การเพิ่มคุณค่าข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก

จุดด้อย:

  • ราคาอาจถูกห้ามสำหรับโครงการขนาดเล็ก
  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น
  • การพึ่งพาแหล่งข้อมูลบนเว็บอาจมีข้อจำกัดในบางอุตสาหกรรม

เกรเทล.ไอ

เกรเทล ให้บริการแพลตฟอร์มที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เลียนแบบชุดข้อมูลจริงอย่างใกล้ชิด มันควบคุมเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สะท้อนชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างใกล้ชิด ข้อมูลสังเคราะห์นี้แสดงคุณสมบัติและรูปแบบทางสถิติที่คล้ายคลึงกัน ทำให้องค์กรสามารถฝึกอบรมและวิเคราะห์แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นส่วนตัว

แพลตฟอร์มนี้ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลโดยขจัดความจำเป็นในการทำงานโดยตรงกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ด้วยการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ องค์กรสามารถปกป้องข้อมูลที่เป็นความลับในขณะที่ยังคงได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ

จุดเด่น:

  • การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อการปกป้องความเป็นส่วนตัว
  • เทคนิคการเพิ่มความเป็นส่วนตัวสำหรับการวิเคราะห์ที่ปลอดภัย
  • ความสามารถในการติดฉลากและการแปลงข้อมูล

จุดด้อย:

  • ข้อมูลสังเคราะห์อาจไม่ได้แสดงถึงความซับซ้อนของข้อมูลจริงอย่างสมบูรณ์
  • จำกัด เฉพาะกรณีการใช้งานที่เน้นความเป็นส่วนตัว
  • การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญเพิ่มเติม

ส่วนใหญ่AI

ก่อตั้งขึ้นในปี 2017 โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามคน ส่วนใหญ่AI ใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เหมือนจริงและรักษาความเป็นส่วนตัวเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ต่างๆ ช่วยให้มั่นใจถึงความลับของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในขณะที่รักษาคุณสมบัติทางสถิติที่สำคัญ ช่วยให้นักวิเคราะห์ทำงานกับข้อมูลได้ในขณะที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว

แพลตฟอร์มนี้นำเสนอข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่แบ่งปันได้ ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันและแบ่งปันข้อมูลระหว่างองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้ยังสามารถทำงานร่วมกันบนข้อมูลลำดับที่ละเอียดอ่อนและชั่วคราวประเภทต่างๆ เช่น โปรไฟล์ลูกค้า การเดินทางของผู้ป่วย และธุรกรรมทางการเงิน AI ส่วนใหญ่ยังให้ความยืดหยุ่นในการ defiบางส่วนเฉพาะของฐานข้อมูลเพื่อการสังเคราะห์ เพิ่มตัวเลือกการปรับแต่งเพิ่มเติม

จุดเด่น:

จุดด้อย:

  • จำกัด เฉพาะกรณีการใช้งานการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
  • การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค
  • ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล

โทนิค AI

โทนิค AI นำเสนอการเลียนแบบข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อสร้างข้อมูลที่สังเคราะห์ขึ้น ข้อมูลที่สังเคราะห์ขึ้นเป็นข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเทียมซึ่งสร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริทึม มักใช้เพื่อเสริมหรือแทนที่ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งอาจมีราคาแพง ใช้เวลานาน หรือยากที่จะได้มา

แพลตฟอร์มนำเสนอการไม่ระบุตัวตน การสังเคราะห์ และการตั้งค่าย่อย ทำให้ผู้ใช้สามารถผสมและจับคู่วิธีการเหล่านี้ได้ตามความต้องการข้อมูลเฉพาะของตน ความเก่งกาจนี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลของพวกเขาได้รับการจัดการอย่างเหมาะสมและปลอดภัยในสถานการณ์ต่างๆ นอกจากนี้ ฟังก์ชันย่อยของ Tonic AI อนุญาตให้ผู้ใช้แยกส่วนย่อยเฉพาะของข้อมูลของตน สำหรับการวิเคราะห์ที่ตรงเป้าหมาย ทำให้มั่นใจได้ว่าจะใช้เฉพาะข้อมูลที่จำเป็นในขณะที่ลดความเสี่ยงให้น้อยที่สุด

จุดเด่น:

  • เทคนิคการทำให้ข้อมูลเป็นนิรนามที่มีประสิทธิภาพ
  • การแปลงตามกฎสำหรับการปฏิบัติตาม
  • ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการควบคุมเวอร์ชัน

จุดด้อย:

  • จำกัด เฉพาะงานการทำให้ข้อมูลเป็นนิรนามและการแปลง
  • การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะในการเขียนโค้ด
  • คุณสมบัติบางอย่างอาจต้องมีการอนุญาตเพิ่มเติม

ไคม์

ไคม์หรือที่เรียกว่า Konstanz Information Miner เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการผสานรวมที่มีประสิทธิภาพซึ่งมีทั้งแบบฟรีและแบบโอเพ่นซอร์ส มีฟังก์ชันการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและการทำเหมืองข้อมูล ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล จุดแข็งของ KNIME อยู่ที่แนวทางการส่งข้อมูลแบบโมดูลาร์ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมส่วนประกอบต่างๆ ได้อย่างราบรื่นและใช้ประโยชน์จากแนวคิด "หน่วยการสร้างของการวิเคราะห์"

ด้วยการใช้แพลตฟอร์ม KNIME ผู้ใช้สามารถสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้โดยการประกอบและเชื่อมต่อบล็อคส่วนประกอบต่างๆ ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของพวกเขา แบบเอกสารสำเร็จรูปเหล่านี้ครอบคลุมความสามารถที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า วิศวกรรมคุณลักษณะ การวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง ลักษณะโมดูลาร์และยืดหยุ่นของ KNIME ช่วยให้ผู้ใช้ออกแบบและดำเนินการเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง ทั้งหมดนี้อยู่ภายในอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวและใช้งานง่าย

จุดเด่น:

  • แพลตฟอร์มอเนกประสงค์และโมดูลาร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการผสานรวม
  • นำเสนอแบบเอกสารสำเร็จรูปและส่วนประกอบที่หลากหลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อมูล
  • ฟรีและโอเพนซอร์ส

จุดด้อย:

  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น
  • ความสามารถในการปรับขนาดที่จำกัดสำหรับโครงการขนาดใหญ่หรือระดับองค์กร
  • ต้องใช้ความสามารถทางเทคนิคบางอย่าง

ดาต้าโรบอท

ดาต้าโรบอท ทำให้กระบวนการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบ end-to-end เป็นไปโดยอัตโนมัติ รวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การเลือกฟีเจอร์ และการเลือกโมเดล โดยจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการตัดสินใจของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ช่วยให้นักวิเคราะห์เข้าใจและอธิบายการคาดการณ์ของโมเดลได้ นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันในการปรับใช้และตรวจสอบโมเดล ทำให้มั่นใจได้ถึงการประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

จุดเด่น:

  • แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติสำหรับการพัฒนาโมเดลที่มีความคล่องตัว
  • ความสามารถในการอธิบายแบบจำลองและความโปร่งใสสำหรับการคาดคะเนที่เชื่อถือได้
  • การปรับใช้โมเดลและความสามารถในการตรวจสอบ

จุดด้อย:

  • การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะในการเขียนโค้ด
  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น
  • ราคาอาจแพงสำหรับโครงการขนาดใหญ่

แผ่นเปรียบเทียบเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล/นักวิทยาศาสตร์

เครื่องมือ AI คุณสมบัติค่าสมัครเรียนข้อดีจุดด้อย
Google Cloud AutoMLโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบกำหนดเองจ่ายตามที่คุณไป– ลดความซับซ้อนของการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

- ไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ดมากมาย

– ผสานรวมกับ Google Cloud Platform ได้ดี
– ความยืดหยุ่นที่จำกัดสำหรับการปรับแต่งโมเดลขั้นสูง

– ราคาอาจแพงสำหรับโครงการขนาดใหญ่

– การพึ่งพาระบบนิเวศของ Google Cloud
อเมซอน SageMakerแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจรการใช้งานเป็นชั้น– โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้สำหรับโครงการขนาดใหญ่

– ชุดอัลกอริธึมในตัวที่หลากหลาย

– สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันช่วยเพิ่มการทำงานเป็นทีม
– เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น

– การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ด

– การพิจารณาต้นทุนสำหรับการใช้งานและการจัดเก็บที่กว้างขวาง
ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอการสร้างแบบจำลอง AI การปรับใช้ และการจัดการไลต์: ฟรี

มืออาชีพ: $1.02 USD/ความจุหน่วย-ชั่วโมง
– นำเสนอเครื่องมือและความสามารถที่หลากหลายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา และนักวิเคราะห์

– อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและระบบอัตโนมัติ

– สามารถรวมเข้ากับบริการและเครื่องมืออื่น ๆ ของ IBM Cloud ได้อย่างไร้รอยต่อ
– เส้นโค้งการเรียนรู้อาจสูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น

– คุณสมบัติขั้นสูงและความสามารถระดับองค์กรอาจต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน

– ความยืดหยุ่นที่จำกัดสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการทำงานกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ไม่ใช่ของ IBM หรือโอเพ่นซอร์ส
Alteryxการผสมข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นสูง และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์Designer Cloud: เริ่มต้นที่ 4,950 ดอลลาร์

เดสก์ท็อปสำหรับนักออกแบบ: 5,195 ดอลลาร์
– ความสามารถในการผสมและเตรียมข้อมูลที่ครอบคลุม

– เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการสร้างแบบจำลอง

– เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติช่วยลดความพยายามด้วยตนเองและเพิ่มประสิทธิภาพ
– เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงขึ้นสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากความซับซ้อนของเครื่องมือ

– คุณสมบัติขั้นสูงและการปรับแต่งอาจต้องการการฝึกอบรมเพิ่มเติม

- ราคาอาจแพงสำหรับทีมหรือองค์กรขนาดเล็ก
ราปิดไมเนอร์แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ระดับองค์กรเข้าถึงได้เมื่อมีการขอใช้- อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย

– แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการ

– ตัวดำเนินการที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ยืดหยุ่น
– ตัวเลือกการปรับแต่งที่จำกัดสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง

– เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ชันขึ้นสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

– คุณสมบัติบางอย่างอาจต้องการสิทธิ์ใช้งานเพิ่มเติม
ข้อมูลสดใสการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเว็บจ่ายเท่าที่ใช้: $15/gb

การเติบโต: 500 ดอลลาร์

ธุรกิจ: $ 1,000

องค์กร: ตามคำขอ
– ความสามารถในการรวบรวมข้อมูลเว็บที่กว้างขวาง

– ข้อมูลคุณภาพสูงและเป็นไปตามข้อกำหนด

– การเพิ่มคุณค่าข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก
– ราคาอาจห้ามปรามสำหรับโครงการขนาดเล็ก

– เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น

– การพึ่งพาแหล่งข้อมูลบนเว็บอาจมีข้อจำกัดในบางอุตสาหกรรม
เกรเทล.ไอแพลตฟอร์มสำหรับสร้างข้อมูลสังเคราะห์รายบุคคล: $2.00
/เครดิต

ทีม: $295
/เดือน + $2.20
/เครดิต

องค์กร: Custom
– การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อการปกป้องความเป็นส่วนตัว

– เทคนิคการเพิ่มความเป็นส่วนตัวสำหรับการวิเคราะห์ที่ปลอดภัย

– ความสามารถในการติดฉลากและการแปลงข้อมูล
– ข้อมูลสังเคราะห์อาจไม่ได้แสดงถึงความซับซ้อนของข้อมูลจริงอย่างสมบูรณ์

– จำกัด เฉพาะกรณีการใช้งานที่เน้นความเป็นส่วนตัว

– การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องการความเชี่ยวชาญเพิ่มเติม
ส่วนใหญ่AIข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่แชร์ได้ฟรี

ทีม: $3/เครดิต

องค์กร: $5/เครดิต
– การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เหมือนจริง

– ความสามารถในการปกปิดตัวตนและการรักษาความเป็นส่วนตัว

– การประเมินยูทิลิตี้ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้
– จำกัด เฉพาะกรณีการใช้งานการสร้างข้อมูลสังเคราะห์

– การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค

– ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล
โทนิค AIการทำให้เป็นนิรนามและการแปลงข้อมูลพื้นฐาน: ทดลองใช้ฟรี

มืออาชีพ & องค์กร: กำหนดเอง
– เทคนิคการลบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

– การแปลงตามกฎสำหรับการปฏิบัติตาม

– ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการควบคุมเวอร์ชัน
– จำกัดเฉพาะงานการไม่เปิดเผยข้อมูลและการแปลงข้อมูล

การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะในการเขียนโค้ด

– คุณสมบัติบางอย่างอาจต้องการสิทธิ์การใช้งานเพิ่มเติม-
ไคม์แพลตฟอร์มการวิเคราะห์และบูรณาการข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สระดับฟรีและจ่ายเงิน– แพลตฟอร์มอเนกประสงค์และโมดูลาร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการผสานรวม
– นำเสนอแบบเอกสารสำเร็จรูปและส่วนประกอบที่หลากหลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อมูล

– ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
– เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น

– ความสามารถในการปรับขนาดที่จำกัดสำหรับโครงการขนาดใหญ่หรือระดับองค์กร

- ต้องใช้ความสามารถทางเทคนิคบางอย่าง
ดาต้าโรบอทแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติกำหนดราคาเอง– แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติสำหรับการพัฒนาโมเดลที่มีความคล่องตัว

– ความสามารถในการอธิบายแบบจำลองและความโปร่งใสสำหรับการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้

– การปรับใช้แบบจำลองและความสามารถในการตรวจสอบ
– การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ด

– เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น

– ราคาอาจแพงสำหรับโครงการขนาดใหญ่

คำถามที่พบบ่อย

โดยทั่วไปแล้วจะมีคุณสมบัติที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและความสามารถในการทำความสะอาดเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลที่ยุ่งเหยิง การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูงสำหรับการทดสอบสมมติฐานและการสร้างแบบจำลองการถดถอย อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงทำนายและงานจำแนกประเภทและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลเพื่อสร้างแผนภูมิและกราฟที่ให้ข้อมูล นอกจากนี้ เครื่องมือ AI จำนวนมากยังมีคุณสมบัติการทำงานอัตโนมัติเพื่อปรับปรุงงานที่ทำซ้ำๆ และทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เครื่องมือ AI เป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล แต่ไม่สามารถแทนที่ความคิดเชิงวิพากษ์และความเชี่ยวชาญของ นักวิเคราะห์มนุษย์. แม้ว่าเครื่องมือ AI จะทำงานบางอย่างโดยอัตโนมัติและทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้ แต่ก็ยังจำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล ตีความผลลัพธ์ตรวจสอบสมมติฐาน และตัดสินใจโดยใช้ความรู้และประสบการณ์ การทำงานร่วมกันระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ AI นำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและลึกซึ้งยิ่งขึ้น

เครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลมักจะให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล พวกเขามักจะมีกลไกการเข้ารหัสเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนระหว่างการจัดเก็บและการส่ง ยิ่งไปกว่านั้น เครื่องมือ AI ที่มีชื่อเสียงยังปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR และใช้การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะบุคคลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลได้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องเลือกเครื่องมือ AI จากผู้ให้บริการที่น่าเชื่อถือและประเมินมาตรการรักษาความปลอดภัยก่อนนำไปใช้งาน

แม้ว่าเครื่องมือ AI จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อจำกัด ข้อ จำกัด ประการหนึ่งคือการพึ่งพาคุณภาพ ข้อมูลการฝึกอบรม. หากข้อมูลการฝึกมีอคติหรือไม่เพียงพอ อาจส่งผลต่อความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ของเครื่องมือ ข้อจำกัดอีกประการหนึ่งคือความจำเป็นในการตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องอย่างต่อเนื่อง นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องตรวจสอบผลลัพธ์ที่สร้างโดยเครื่องมือ AI และตรวจสอบให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับความเชี่ยวชาญในโดเมนของตน นอกจากนี้ เครื่องมือ AI บางอย่างอาจต้องการทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมาก ซึ่งจะจำกัดความสามารถในการปรับขนาดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือองค์กรที่มีความสามารถในการประมวลผลจำกัด

นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถ ลดความเสี่ยง โดยใช้วิธีการที่ระมัดระวังและสำคัญเมื่อใช้เครื่องมือ AI สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจอัลกอริทึมของเครื่องมือและสมมติฐานพื้นฐานอย่างถี่ถ้วน นักวิเคราะห์ข้อมูลควรตรวจสอบผลลัพธ์โดยเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์และความเชี่ยวชาญด้านโดเมนของตนเอง การตรวจสอบและตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องมืออย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญเช่นกันในการระบุอคติหรือความไม่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ การรักษาความรู้ที่เป็นปัจจุบันเกี่ยวกับกฎความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและมาตรฐานการปฏิบัติตามนั้นเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอย่างเหมาะสม

สรุป

แม้ว่าเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้จะมอบคุณค่ามหาศาล แต่สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาปัจจัยบางอย่างเมื่อใช้งาน ประการแรก การทำความเข้าใจข้อจำกัดและข้อสันนิษฐานของอัลกอริทึมพื้นฐานเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจถึงผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ ประการที่สอง ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลควรได้รับความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นความลับ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินความสามารถในการปรับขนาด ความสามารถในการรวมระบบ และผลกระทบด้านต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับแต่ละเครื่องมือเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ

อ่านเพิ่มเติม:

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ

สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า

เกี่ยวกับผู้เขียน

ซินดี้เป็นนักข่าวที่ Metaverse Postครอบคลุมหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับ web3, NFT, metaverse และ AI โดยเน้นไปที่การสัมภาษณ์กับ Web3 ผู้เล่นในอุตสาหกรรม เธอได้พูดคุยกับผู้บริหารระดับ C มากกว่า 30 คนและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกอันมีค่ามาสู่ผู้อ่าน Cindy มีพื้นเพมาจากสิงคโปร์ ปัจจุบันประจำอยู่ที่เมืองทบิลิซี รัฐจอร์เจีย เธอสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาการสื่อสารและสื่อศึกษาจากมหาวิทยาลัยเซาท์ออสเตรเลีย และมีประสบการณ์ด้านสื่อสารมวลชนและการเขียนมาหลายทศวรรษ ติดต่อเธอได้ทาง [ป้องกันอีเมล] ด้วยการแถลงข่าว ประกาศ และโอกาสในการสัมภาษณ์

บทความอื่น ๆ
ซินดี้ แทน
ซินดี้ แทน

ซินดี้เป็นนักข่าวที่ Metaverse Postครอบคลุมหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับ web3, NFT, metaverse และ AI โดยเน้นไปที่การสัมภาษณ์กับ Web3 ผู้เล่นในอุตสาหกรรม เธอได้พูดคุยกับผู้บริหารระดับ C มากกว่า 30 คนและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกอันมีค่ามาสู่ผู้อ่าน Cindy มีพื้นเพมาจากสิงคโปร์ ปัจจุบันประจำอยู่ที่เมืองทบิลิซี รัฐจอร์เจีย เธอสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาการสื่อสารและสื่อศึกษาจากมหาวิทยาลัยเซาท์ออสเตรเลีย และมีประสบการณ์ด้านสื่อสารมวลชนและการเขียนมาหลายทศวรรษ ติดต่อเธอได้ทาง [ป้องกันอีเมล] ด้วยการแถลงข่าว ประกาศ และโอกาสในการสัมภาษณ์

Hot Stories
เข้าร่วมจดหมายข่าวของเรา
ข่าวล่าสุด

จาก Ripple สู่ Big Green DAO: โครงการ Cryptocurrency มีส่วนสนับสนุนการกุศลอย่างไร

เรามาสำรวจความคิดริเริ่มที่ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของสกุลเงินดิจิทัลเพื่อการกุศลกันดีกว่า

รู้เพิ่มเติม

AlphaFold 3, Med-Gemini และอื่นๆ: วิธีที่ AI พลิกโฉมการดูแลสุขภาพในปี 2024

AI แสดงให้เห็นในรูปแบบต่างๆ ในการดูแลสุขภาพ ตั้งแต่การเปิดเผยความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมใหม่ๆ ไปจนถึงการเสริมศักยภาพให้กับระบบการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ ...

รู้เพิ่มเติม
อ่านเพิ่มเติม
อ่านเพิ่มเติม
มอลตาโอบรับอนาคตของ Crypto ขณะที่ CEO ของ Gate.MT เน้นย้ำถึงคลื่นลูกต่อไปของวิวัฒนาการของบล็อคเชน
รายงานข่าว เทคโนโลยี
มอลตาโอบรับอนาคตของ Crypto ขณะที่ CEO ของ Gate.MT เน้นย้ำถึงคลื่นลูกต่อไปของวิวัฒนาการของบล็อคเชน
November 1, 2024
Binance Blockchain Week 2024 จุดประกายดูไบด้วยวิสัยทัศน์อันกล้าหาญสำหรับ Web3AI และอนาคตของนวัตกรรม Crypto
ความคิดเห็น สำหรับธุรกิจ ไลฟ์สไตล์ ตลาด เทคโนโลยี
Binance Blockchain Week 2024 จุดประกายดูไบด้วยวิสัยทัศน์อันกล้าหาญสำหรับ Web3AI และอนาคตของนวัตกรรม Crypto
November 1, 2024
Hedera แนะนำ Bonzo Finance Liquidity Layer เพื่อเร่งปฏิกิริยา DeFi การเติบโตบนเครือข่าย
รายงานข่าว เทคโนโลยี
Hedera แนะนำ Bonzo Finance Liquidity Layer เพื่อเร่งปฏิกิริยา DeFi การเติบโตบนเครือข่าย
November 1, 2024
บล็อคเชนเลเยอร์ 1 หรือโซลูชันเลเยอร์ 2 การถกเถียงอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับอนาคตของการขยายขนาดของบล็อคเชน
ความคิดเห็น ซอฟต์แวร์ เทคโนโลยี
บล็อคเชนเลเยอร์ 1 หรือโซลูชันเลเยอร์ 2 การถกเถียงอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับอนาคตของการขยายขนาดของบล็อคเชน
November 1, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. บจก.