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
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
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:
- การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เหมือนจริง.
- ความสามารถในการปกปิดตัวตนและการรักษาความเป็นส่วนตัว
- การประเมินยูทิลิตี้ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้
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 | คุณสมบัติ | ค่าสมัครเรียน | ข้อดี | จุดด้อย |
Google Cloud AutoML | โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบกำหนดเอง | จ่ายตามที่คุณไป | – ลดความซับซ้อนของการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง - ไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ดมากมาย – ผสานรวมกับ Google Cloud Platform ได้ดี | – ความยืดหยุ่นที่จำกัดสำหรับการปรับแต่งโมเดลขั้นสูง – ราคาอาจแพงสำหรับโครงการขนาดใหญ่ – การพึ่งพาระบบนิเวศของ Google Cloud |
อเมซอน SageMaker | แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจร | การใช้งานเป็นชั้น | – โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้สำหรับโครงการขนาดใหญ่ – ชุดอัลกอริธึมในตัวที่หลากหลาย – สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันช่วยเพิ่มการทำงานเป็นทีม | – เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น – การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ด – การพิจารณาต้นทุนสำหรับการใช้งานและการจัดเก็บที่กว้างขวาง |
ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ | การสร้างแบบจำลอง AI การปรับใช้ และการจัดการ | ไลต์: ฟรี มืออาชีพ: $1.02 USD/ความจุหน่วย-ชั่วโมง | – นำเสนอเครื่องมือและความสามารถที่หลากหลายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนา และนักวิเคราะห์ – อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและระบบอัตโนมัติ – สามารถรวมเข้ากับบริการและเครื่องมืออื่น ๆ ของ IBM Cloud ได้อย่างไร้รอยต่อ | – เส้นโค้งการเรียนรู้อาจสูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น – คุณสมบัติขั้นสูงและความสามารถระดับองค์กรอาจต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน – ความยืดหยุ่นที่จำกัดสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการทำงานกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ไม่ใช่ของ IBM หรือโอเพ่นซอร์ส |
Alteryx | การผสมข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นสูง และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ | Designer Cloud: เริ่มต้นที่ 4,950 ดอลลาร์ เดสก์ท็อปสำหรับนักออกแบบ: 5,195 ดอลลาร์ | – ความสามารถในการผสมและเตรียมข้อมูลที่ครอบคลุม – เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการสร้างแบบจำลอง – เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติช่วยลดความพยายามด้วยตนเองและเพิ่มประสิทธิภาพ | – เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงขึ้นสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากความซับซ้อนของเครื่องมือ – คุณสมบัติขั้นสูงและการปรับแต่งอาจต้องการการฝึกอบรมเพิ่มเติม - ราคาอาจแพงสำหรับทีมหรือองค์กรขนาดเล็ก |
ราปิดไมเนอร์ | แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ระดับองค์กร | เข้าถึงได้เมื่อมีการขอใช้ | - อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย – แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการ – ตัวดำเนินการที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ยืดหยุ่น | – ตัวเลือกการปรับแต่งที่จำกัดสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง – เส้นโค้งการเรียนรู้ที่ชันขึ้นสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน – คุณสมบัติบางอย่างอาจต้องการสิทธิ์ใช้งานเพิ่มเติม |
ข้อมูลสดใส | การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเว็บ | จ่ายเท่าที่ใช้: $15/gb การเติบโต: 500 ดอลลาร์ ธุรกิจ: $ 1,000 องค์กร: ตามคำขอ | – ความสามารถในการรวบรวมข้อมูลเว็บที่กว้างขวาง – ข้อมูลคุณภาพสูงและเป็นไปตามข้อกำหนด – การเพิ่มคุณค่าข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก | – ราคาอาจห้ามปรามสำหรับโครงการขนาดเล็ก – เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น – การพึ่งพาแหล่งข้อมูลบนเว็บอาจมีข้อจำกัดในบางอุตสาหกรรม |
เกรเทล.ไอ | แพลตฟอร์มสำหรับสร้างข้อมูลสังเคราะห์ | รายบุคคล: $2.00 /เครดิต ทีม: $295 /เดือน + $2.20 /เครดิต องค์กร: Custom | – การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อการปกป้องความเป็นส่วนตัว – เทคนิคการเพิ่มความเป็นส่วนตัวสำหรับการวิเคราะห์ที่ปลอดภัย – ความสามารถในการติดฉลากและการแปลงข้อมูล | – ข้อมูลสังเคราะห์อาจไม่ได้แสดงถึงความซับซ้อนของข้อมูลจริงอย่างสมบูรณ์ – จำกัด เฉพาะกรณีการใช้งานที่เน้นความเป็นส่วนตัว – การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องการความเชี่ยวชาญเพิ่มเติม |
ส่วนใหญ่AI | ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่แชร์ได้ | ฟรี ทีม: $3/เครดิต องค์กร: $5/เครดิต | – การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เหมือนจริง – ความสามารถในการปกปิดตัวตนและการรักษาความเป็นส่วนตัว – การประเมินยูทิลิตี้ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้ | – จำกัด เฉพาะกรณีการใช้งานการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ – การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค – ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล |
โทนิค AI | การทำให้เป็นนิรนามและการแปลงข้อมูล | พื้นฐาน: ทดลองใช้ฟรี มืออาชีพ & องค์กร: กำหนดเอง | – เทคนิคการลบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ – การแปลงตามกฎสำหรับการปฏิบัติตาม – ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการควบคุมเวอร์ชัน | – จำกัดเฉพาะงานการไม่เปิดเผยข้อมูลและการแปลงข้อมูล การปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องใช้ทักษะในการเขียนโค้ด – คุณสมบัติบางอย่างอาจต้องการสิทธิ์การใช้งานเพิ่มเติม- |
ไคม์ | แพลตฟอร์มการวิเคราะห์และบูรณาการข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์ส | ระดับฟรีและจ่ายเงิน | – แพลตฟอร์มอเนกประสงค์และโมดูลาร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และการผสานรวม – นำเสนอแบบเอกสารสำเร็จรูปและส่วนประกอบที่หลากหลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อมูล – ฟรีและโอเพ่นซอร์ส | – เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้เริ่มต้น – ความสามารถในการปรับขนาดที่จำกัดสำหรับโครงการขนาดใหญ่หรือระดับองค์กร - ต้องใช้ความสามารถทางเทคนิคบางอย่าง |
ดาต้าโรบอท | แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ | กำหนดราคาเอง | – 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 ๆซินดี้เป็นนักข่าวที่ 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