10'te Veri Analistleri ve Veri Bilimcileri için Yapay Zeka Destekli En İyi 2023 Araç

Yapay zeka destekli araçlar, geniş ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı içgörüler çıkarmak isteyen profesyoneller için vazgeçilmez varlıklar haline geldi. Bu AI araçları, veri analistlerini ve bilim adamlarını karmaşık zorlukların üstesinden gelme, iş akışlarını otomatikleştirme ve karar alma süreçlerini optimize etme konusunda güçlendirir. 

Gelişmiş algoritmalardan ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanan bu yapay zeka destekli veri araçları, profesyonellerin gizli kalıpları ortaya çıkarmasına, doğru tahminler yapmasına ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmasına olanak tanır. Bu araçlar, tekrarlayan görevleri otomatikleştirir, düzene sokar veri hazırlama ve modelleme süreçlerive kullanıcıların veri kümelerinden maksimum değeri elde etmelerini sağlayın.

Her araç, veri analizi sürecinin farklı yönlerine göre uyarlanmış benzersiz bir dizi özellik ve işlevsellik sunar. Veri çıkarma ve temizlemeden keşif analizine ve tahmine dayalı modelleme, bu araçlar uçtan uca veri analizi için kapsamlı bir araç seti sağlar. Genellikle sezgisel arayüzler kullanırlar, Programlama dilleriveya görsel iş akışları, kullanıcıların verilerle etkileşime girmesine, karmaşık hesaplamalar yapmasına ve sonuçları etkili bir şekilde görselleştirmesine olanak tanır.

Mükemmel aracı arayan bir veri bilimcisi/analistiyseniz iş akışınızı kolaylaştırın, keşfedebileceğiniz 10'dan fazla yapay zeka destekli aracın bir listesini derledik.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML makine öğrenimi modelleri oluşturma sürecini basitleştiren güçlü bir yapay zeka aracıdır. Eğitim sürecini kolaylaştırır makine öğrenimi modelleri hiperparametre ayarı ve model mimarisi seçimi gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek.

Ayrıca, sezgisel bir grafik arayüz sağlayarak, Kapsamlı olmadan modeller oluşturmak ve dağıtmak için veri bilimcileri kodlama bilgisi Ayrıca diğer Google Cloud araçları ve hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur.

Artıları:

• Makine öğrenimi modeli geliştirmeyi basitleştirir.
• Kapsamlı kodlama becerisi gerekmez.
• Google Bulut Platformu ile iyi entegre olur.

Eksileri:

• Gelişmiş model özelleştirme için sınırlı esneklik.
• Büyük ölçekli projeler için fiyatlandırma pahalı olabilir.
• Google Cloud ekosistemine bağımlılık.

Amazon Adaçayı Yapıcı

Amazon Adaçayı Yapıcı veri bilimcilerine uçtan uca model geliştirme yetenekleri sağlayan kapsamlı bir makine öğrenimi platformudur. Ölçeklendirilebilir altyapısı, model eğitimi ve dağıtımının ağır yüklerini kaldırarak onu büyük ölçekli projeler için uygun hale getirir. 

Sagemaker, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi çeşitli görevler için çok çeşitli yerleşik algoritmalar sunar. Ayrıca, veri analistlerinin işbirliği yapmasına ve işlerini sorunsuz bir şekilde paylaşmasına olanak tanıyarak ekipler içinde üretkenliği ve bilgi paylaşımını artırır.

Artıları:

• Büyük ölçekli projeler için ölçeklenebilir altyapı.
• Çeşitli yerleşik algoritmalar kümesi.
• İşbirlikçi ortam ekip çalışmasını geliştirir.

Eksileri:

• Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi.
• Gelişmiş özelleştirme, kodlama becerileri gerektirebilir.
• Kapsamlı kullanım ve depolama için maliyet hususları.

IBM Watson Stüdyosu

IBM Watson Stüdyosu karar alma süreçlerini optimize ederken yapay zeka modelleri oluşturma, dağıtma ve yönetme konusunda veri bilimcilerine, geliştiricilere ve analistlere güç verir. IBM Cloud Pak® for Data üzerinde mevcut olan platform, ekiplerin sorunsuz bir şekilde işbirliği yapmasına olanak tanır, yapay zeka yaşam döngülerini otomatikleştirir ve açık çoklu bulut mimarisi aracılığıyla değer elde etme süresini hızlandırır.

IBM Watson Studio ile kullanıcılar, hem kod tabanlı hem de görsel veri bilimi için IBM'in kendi ekosistem araçlarının yanı sıra PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi bir dizi açık kaynaklı çerçeveden yararlanabilir. Platform, Jupyter not defterleri, JupyterLab ve komut satırı arabirimleri (CLI'ler) gibi popüler ortamları destekleyerek kullanıcıların Python, R ve Scala gibi dillerde verimli çalışmasına olanak tanır. 

Artıları:

• Veri bilimciler, geliştiriciler ve analistler için çok çeşitli araçlar ve yetenekler sunar
• İşbirliği ve otomasyonu kolaylaştırır.
• Diğer IBM Cloud hizmetleri ve araçlarıyla sorunsuz bir şekilde bütünleştirilebilir.

Eksileri:

• Öğrenme eğrisi yeni başlayanlar için dik olabilir.
• Gelişmiş özellikler ve kurumsal düzeyde yetenekler, ücretli abonelik gerektirebilir.
• IBM dışı veya açık kaynak araç ve teknolojilerle çalışmayı tercih eden kullanıcılar için sınırlı esneklik.

Alteryx

Alteryx veri analistlerini çok çeşitli yeteneklerle güçlendirmek için tasarlanmış güçlü bir veri analitiği ve iş akışı otomasyon aracıdır. Araç, veri analistlerinin birden çok kaynaktan çeşitli veri kümelerini kolayca harmanlayıp temizlemesine olanak tanıyarak kapsamlı ve güvenilir analitik veri kümeleri oluşturmalarına olanak tanır.

Ayrıca istatistiksel analiz, tahmine dayalı modelleme ve mekansal analitik dahil olmak üzere çeşitli gelişmiş analitik araçları sunarak analistlerin kalıpları, eğilimleri ortaya çıkarmasına ve veriye dayalı tahminler yapmasına olanak tanır.

Artıları:

• Kapsamlı veri birleştirme ve hazırlama yetenekleri.
• Derinlemesine analiz ve modelleme için gelişmiş analiz araçları.
• İş akışı otomasyonu Manuel çabayı azaltır ve verimliliği artırır.

Eksileri:

• Aracın karmaşıklığı nedeniyle yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi.
• Gelişmiş özellikler ve özelleştirme, ek eğitim gerektirebilir.
• Fiyatlandırma, daha küçük ekipler veya kuruluşlar için pahalı olabilir.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner kuruluşların çalışanlarının, uzmanlıklarının ve verilerinin birleşik etkisini analiz etmelerini sağlayan, kurumsal odaklı bir veri bilimi platformudur. Platform, yapay zeka yaşam döngüsünün tamamı boyunca çok sayıda analitik kullanıcısını desteklemek için tasarlanmıştır. Eylül 2022'de RapidMiner, Altair Engineering tarafından satın alındı  

Veri hazırlama, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitiği tek bir platformda birleştirir ve veri analistlerinin basit bir sürükle ve bırak mekanizmasıyla karmaşık veri iş akışları oluşturmasına olanak tanıyan görsel bir arabirim sunar. Araç, özellik seçimi de dahil olmak üzere makine öğrenimi sürecini otomatikleştirir, model eğitimive analitik boru hattını basitleştiren değerlendirme. Ayrıca, analistlerin çeşitli veri işleme ve analiz görevlerini gerçekleştirmelerini sağlayan kapsamlı bir operatör kitaplığı da vardır.

Artıları:

• Sezgisel sürükle ve bırak arayüzü.
• Otomatik makine öğrenimi, süreci kolaylaştırır.
• Esnek veri analizi için çok çeşitli operatörler.

Eksileri:

• Gelişmiş kullanıcılar için sınırlı özelleştirme seçenekleri.
• Karmaşık iş akışları için daha dik öğrenme eğrisi.
• Belirli özellikler ek lisanslama gerektirebilir.

Parlak Veri

Parlak Veri veri analistlerinin küresel bir proxy ağı aracılığıyla çok miktarda web verisi toplamasına ve analiz etmesine olanak tanır. Platformdaki tüm veri toplama, yapay zeka ve makine öğrenimi odaklı algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilir.

Platform, kapsamlı veri doğrulama ve doğrulama süreçleri sunarken aynı zamanda veri gizliliği düzenlemelerine uyumu da sağlayarak yüksek kaliteli veri sağlar. Ek nitelikler ve meta verilerle Bright Data, analistlerin veri kümelerini zenginleştirerek analizlerinin derinliğini ve kalitesini artırmasını sağlar.

Artıları:

• Kapsamlı web veri toplama yetenekleri.
• Yüksek kaliteli ve uyumlu veriler.
• Daha derin analiz için veri zenginleştirme.

Eksileri:

• Küçük ölçekli projeler için fiyatlandırma engelleyici olabilir.
• Yeni başlayanlar için dik öğrenme eğrisi.
• Web veri kaynaklarına güvenmenin belirli sektörlerde sınırlamaları olabilir.

Gretel.ai

Gretel gerçek veri kümelerini yakından taklit eden sentetik veriler oluşturmak için makine öğrenimi tekniklerini kullanan bir platform sağlar. Gerçek dünyadaki veri kümelerini yakından yansıtan sentetik veriler oluşturmak için gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinden yararlanır. Bu sentetik veriler, benzer istatistiksel özellikler ve modeller sergileyerek kuruluşların hassas veya özel bilgilere erişmeden sağlam model eğitimi ve analizi gerçekleştirmesini sağlar.

Platform, doğrudan hassas verilerle çalışma ihtiyacını ortadan kaldırarak veri gizliliğine ve güvenliğine öncelik verir. Kuruluşlar, sentetik verileri kullanarak değerli içgörüler elde etmeye ve etkili makine öğrenimi modelleri geliştirmeye devam ederken gizli bilgileri koruyabilir.

Artıları:

• Gizlilik koruması için sentetik veri üretimi.
• Güvenli analizler için gizliliği artıran teknikler.
• Veri etiketleme ve dönüştürme yetenekleri.

Eksileri:

• Sentetik veriler, gerçek verilerin karmaşıklığını tam olarak temsil etmeyebilir.
• Gizlilik odaklı kullanım durumlarıyla sınırlıdır.
• Gelişmiş özelleştirme ek uzmanlık gerektirebilir.

Çoğunlukla AI

2017 yılında üç veri bilimcisi tarafından kurulan, Çoğunlukla AI çeşitli analitik amaçlar için gerçekçi ve gizliliği koruyan sentetik veriler oluşturmak için makine öğrenimi tekniklerinden yararlanır. Önemli istatistiksel özellikleri korurken hassas verilerin gizliliğini sağlar ve analistlerin gizlilik düzenlemelerine uyarken verilerle çalışmasına olanak tanır.

Platform, yapay zeka tarafından oluşturulan paylaşılabilir sentetik veriler sunarak kuruluşlar arasında verimli işbirliğine ve veri paylaşımına olanak tanıyor. Kullanıcılar ayrıca müşteri profilleri, hasta yolculukları ve finansal işlemler gibi çeşitli hassas sıralı ve geçici veriler üzerinde de işbirliği yapabilir. MostlyAI aynı zamanda esneklik de sunuyor defiVeritabanlarının belirli bölümlerini sentez için kullanarak özelleştirme seçeneklerini daha da geliştirebilirsiniz.

Artıları:

• Gerçekçi sentetik veri üretimi.
• Anonimleştirme ve gizlilik koruma yetenekleri.
• Güvenilir analiz için veri kullanım değerlendirmesi.

Eksileri:

• Yapay veri oluşturma kullanım durumlarıyla sınırlıdır.
• Gelişmiş özelleştirme, teknik uzmanlık gerektirebilir.
• Veriler içindeki karmaşık ilişkileri yakalamada olası zorluklar.

tonik AI

tonik AI sentezlenmiş veriler oluşturmak için yapay zeka destekli veri taklit etme sunar. Sentezlenmiş veriler, algoritmalar kullanılarak oluşturulan yapay olarak oluşturulmuş verilerdir. Genellikle pahalı, zaman alıcı veya elde edilmesi zor olabilen gerçek dünya verilerini desteklemek veya değiştirmek için kullanılır.

Platform, kullanıcıların bu yöntemleri kendi özel veri gereksinimlerine göre karıştırmasına ve eşleştirmesine izin vererek tanımlama çözme, sentez ve alt kümeleme sunar. Bu çok yönlülük, verilerinin çeşitli senaryolarda uygun ve güvenli bir şekilde işlenmesini sağlar. Ayrıca, Tonic AI'nin alt kümeleme işlevi kullanıcıların verilerinin belirli alt kümelerini çıkarmasına izin verir hedefe yönelik analiz için, riski en aza indirirken yalnızca gerekli bilgilerin kullanılmasını sağlar.

Artıları:

• Etkili veri anonimleştirme teknikleri.
• Uyumluluk için kural tabanlı dönüşümler.
• İşbirliği ve sürüm kontrol yetenekleri.

Eksileri:

• Veri anonimleştirme ve dönüştürme görevleriyle sınırlıdır.
• Gelişmiş özelleştirme, kodlama becerileri gerektirebilir.
• Belirli özellikler ek lisanslama gerektirebilir.

BIÇAK

BIÇAKKonstanz Information Miner olarak da bilinen , hem ücretsiz hem de açık kaynaklı sağlam bir veri analizi, raporlama ve entegrasyon platformudur. Makine öğrenimi ve veri madenciliği için kapsamlı bir dizi işlevsellik sunarak veri analizi için çok yönlü bir araç haline getirir. KNIME'nin gücü, kullanıcıların çeşitli bileşenleri sorunsuz bir şekilde entegre etmesine ve "Analitiğin Yapı Taşları" konseptinden yararlanmasına olanak tanıyan modüler veri boru hattı yaklaşımında yatmaktadır.

Kullanıcılar, KNIME platformunu benimseyerek, kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış farklı yapı taşlarını bir araya getirerek ve birbirine bağlayarak karmaşık veri boru hatları oluşturabilir. Bu yapı taşları, veri ön işleme, özellik mühendisliği, istatistiksel analiz, görselleştirme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere çok çeşitli yetenekleri kapsar. KNIME'nin modüler ve esnek doğası, kullanıcılara uçtan uca analitik iş akışlarını birleşik ve sezgisel bir arayüz içinde tasarlama ve yürütme gücü verir.

Artıları:

• Veri analitiği, raporlama ve entegrasyon için çok yönlü ve modüler platform.
• Makine öğrenimi ve veri madenciliği için çok çeşitli yapı taşları ve bileşenleri sunar.
• Özgür ve açık kaynak.

Eksileri:

• Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi.
• Büyük ölçekli veya kurumsal düzeydeki projeler için sınırlı ölçeklenebilirlik.
• Bazı teknik yeterlilik gerektirir.

Veri Robotu

Veri Robotu veri ön işleme, özellik seçimi ve model seçimi dahil olmak üzere uçtan uca makine öğrenimi modelleri oluşturma sürecini otomatikleştirir. Makine öğrenimi modellerinin karar verme sürecine ilişkin öngörüler sunarak analistlerin modelin tahminlerini anlamasına ve açıklamasına olanak tanır. Ayrıca, sürekli performans değerlendirmesi ve iyileştirme sağlayarak modelleri dağıtmak ve izlemek için işlevler sunar.

Artıları:

• Kolaylaştırılmış model geliştirme için otomatik makine öğrenimi.
• Güvenilir tahminler için model açıklanabilirliği ve şeffaflığı.
• Model devreye alma ve izleme yetenekleri.

Eksileri:

• Gelişmiş özelleştirme, kodlama becerileri gerektirebilir.
• Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi.
• Büyük ölçekli projeler için fiyatlandırma pahalı olabilir.

Veri Analistleri/Bilim Adamları için Yapay Zeka Destekli Araçların Karşılaştırma Sayfası

AI Aracı	Özellikler	Ücret	Artılar	Eksiler
Google Cloud AutoML	Özel makine öğrenimi modelleri	Kullandığın kadar öde	– Makine öğrenimi modeli geliştirmeyi basitleştirir. – Kapsamlı kodlama becerisi gerekmez. – Google Bulut Platformu ile iyi entegre olur.	– Gelişmiş model özelleştirme için sınırlı esneklik. – Büyük ölçekli projeler için fiyatlandırma pahalı olabilir. – Google Cloud ekosistemine bağımlılık.
Amazon Adaçayı Yapıcı	Uçtan uca makine öğrenimi platformu	katmanlı kullanım	– Büyük ölçekli projeler için ölçeklenebilir altyapı. – Çeşitli yerleşik algoritmalar kümesi. – İşbirlikçi ortam ekip çalışmasını geliştirir.	– Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi. – Gelişmiş özelleştirme, kodlama becerileri gerektirebilir. – Kapsamlı kullanım ve depolama için maliyet hususları.
IBM Watson Stüdyosu	Yapay zeka modeli oluşturma, devreye alma ve yönetim	Basit: Ücretsiz Profesyonel: 1.02 USD/Kapasite Birim-Saat	– Veri bilimcileri, geliştiriciler ve analistler için çok çeşitli araçlar ve yetenekler sunar – İşbirliği ve otomasyonu kolaylaştırır. – Diğer IBM Cloud hizmetleri ve araçlarıyla sorunsuz bir şekilde bütünleştirilebilir.	- Öğrenme eğrisi yeni başlayanlar için dik olabilir. – Gelişmiş özellikler ve kurumsal düzeyde yetenekler, ücretli abonelik gerektirebilir. – IBM dışı veya açık kaynaklı araçlar ve teknolojilerle çalışmayı tercih eden kullanıcılar için sınırlı esneklik.
Alteryx	Veri birleştirme, gelişmiş analitik ve tahmine dayalı modelleme	Tasarımcı Bulutu: 4,950 Dolardan Başlayan Fiyatlarla Tasarımcı Masaüstü: 5,195 Dolar	– Kapsamlı veri birleştirme ve hazırlama yetenekleri. – Derinlemesine analiz ve modelleme için gelişmiş analitik araçları. – İş akışı otomasyonu, manuel çabayı azaltır ve verimliliği artırır.	– Aletin karmaşıklığı nedeniyle yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi. – Gelişmiş özellikler ve kişiselleştirme ek eğitim gerektirebilir. -Fiyatlandırma, daha küçük ekipler veya kuruluşlar için pahalı olabilir.
RapidMiner	Kurumsal analitik için veri bilimi platformu	Istek üzerine Mevcut	– Sezgisel sürükle ve bırak arayüzü. – Otomatik makine öğrenimi, süreci kolaylaştırır. – Esnek veri analizi için çok çeşitli operatörler.	– Gelişmiş kullanıcılar için sınırlı özelleştirme seçenekleri. – Karmaşık iş akışları için daha dik öğrenme eğrisi. – Bazı özellikler ek lisanslama gerektirebilir.
Parlak Veri	Web veri toplama ve analizi	Kullandıkça öde: 15 ABD doları/gb Büyüme: 500 $ İşletme: $ 1,000 Kurumsal: Talep üzerine	– Kapsamlı web veri toplama yetenekleri. – Yüksek kaliteli ve uyumlu veriler. – Daha derin analiz için veri zenginleştirme.	– Fiyatlandırma, küçük ölçekli projeler için engelleyici olabilir. – Yeni başlayanlar için dik öğrenme eğrisi. – Web veri kaynaklarına güvenmenin belirli sektörlerde sınırlamaları olabilir.
Gretel.ai	Yapay veri oluşturma platformu	Bireysel: 2.00$ /kredi Takım: 295 $ /ay + 2.20 $ /kredi Kurumsal: Özel	– Gizlilik koruması için sentetik veri üretimi. – Güvenli analizler için gizliliği artıran teknikler. – Veri etiketleme ve dönüştürme yetenekleri.	– Sentetik veriler, gerçek verilerin karmaşıklığını mükemmel bir şekilde temsil etmeyebilir. – Gizlilik odaklı kullanım durumlarıyla sınırlıdır. – Gelişmiş özelleştirme ek uzmanlık gerektirebilir.
Çoğunlukla AI	Yapay zeka tarafından oluşturulan paylaşılabilir sentetik veriler	Ücretsiz Takım: $3/kredi Kurumsal: 5 $/kredi	– Gerçekçi sentetik veri üretimi. – Anonimleştirme ve gizlilik koruma yetenekleri. – Güvenilir analiz için veri kullanım değerlendirmesi.	– Yapay veri oluşturma kullanım durumlarıyla sınırlıdır. – Gelişmiş özelleştirme, teknik uzmanlık gerektirebilir. – Veriler içindeki karmaşık ilişkileri yakalamada olası zorluklar.
tonik AI	Veri anonimleştirme ve dönüştürme	Temel: Ücretsiz deneme Profesyonel ve kurumsal: Özel	– Etkili veri anonimleştirme teknikleri. – Uyumluluk için kural tabanlı dönüşümler. – İşbirliği ve sürüm kontrol yetenekleri.	– Veri anonimleştirme ve dönüştürme görevleriyle sınırlıdır. Gelişmiş özelleştirme, kodlama becerileri gerektirebilir. – Bazı özellikler ek lisanslama gerektirebilir.-
BIÇAK	Açık kaynaklı veri analitiği ve entegrasyon platformu	Ücretsiz ve ücretli katmanlar	– Veri analitiği, raporlama ve entegrasyon için çok yönlü ve modüler platform. – Makine öğrenimi ve veri madenciliği için çok çeşitli yapı taşları ve bileşenleri sunar. – Ücretsiz ve açık kaynak.	– Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi. – Büyük ölçekli veya kurumsal düzeydeki projeler için sınırlı ölçeklenebilirlik. – Bazı teknik yeterlilik gerektirir.
Veri Robotu	Otomatik makine öğrenimi platformu	Özel fiyatlandırma	– Kolaylaştırılmış model geliştirme için otomatik makine öğrenimi. – Güvenilir tahminler için model açıklanabilirliği ve şeffaflığı. – Model yerleştirme ve izleme yetenekleri.	– Gelişmiş özelleştirme, kodlama becerileri gerektirebilir. – Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi. – Büyük ölçekli projeler için fiyatlandırma pahalı olabilir.

FAQs

Genellikle bir dizi özellik sunarlar. Bunlar, dağınık veri kümelerini işlemek için veri ön işleme ve temizleme yeteneklerini, hipotez testi ve regresyon modelleme için gelişmiş istatistiksel analizi, tahmine dayalı modelleme ve sınıflandırma görevleri için makine öğrenimi algoritmalarıve bilgilendirici çizelgeler ve grafikler oluşturmak için veri görselleştirme araçları. Ek olarak, birçok AI aracı, tekrarlayan görevleri kolaylaştırmak ve verimli veri işlemeyi mümkün kılmak için otomasyon özellikleri sağlar.

AI araçları, veri analistleri için güçlü yardımcılardır, ancak eleştirel düşünme ve uzmanlığın yerini alamazlar. insan analistleri. Yapay zeka araçları belirli görevleri otomatikleştirip karmaşık analizler gerçekleştirebilse de, veri analistlerinin sonuçları yorumlamak, varsayımları doğrulayın ve alan bilgilerine ve deneyimlerine dayanarak bilinçli kararlar verin. Veri analistleri ve yapay zeka araçları arasındaki işbirliği, daha doğru ve anlayışlı sonuçlara yol açar.

Veri analizi için tasarlanan AI araçları genellikle veri gizliliğine ve güvenliğine öncelik verir. Depolama ve iletim sırasında hassas verileri korumak için genellikle şifreleme mekanizmaları sağlarlar. Ayrıca, saygın yapay zeka araçları, GDPR gibi gizlilik düzenlemelerine uyar ve yalnızca yetkili kişilerin verilere erişip bunları değiştirebilmesini sağlamak için sıkı erişim kontrolleri uygular. Veri analistlerinin güvenilir sağlayıcılardan AI araçları seçmesi ve bunları kullanmadan önce güvenlik önlemlerini değerlendirmesi çok önemlidir.

AI araçlarının sayısız faydası olsa da sınırlamaları vardır. Bir sınırlama, kaliteye olan güvendir Eğitim verileri. Eğitim verileri önyargılı veya yetersizse, aracın çıktılarının doğruluğunu ve güvenilirliğini etkileyebilir. Diğer bir sınırlama, sürekli izleme ve doğrulama ihtiyacıdır. Veri analistleri, yapay zeka araçları tarafından oluşturulan sonuçları doğrulamalı ve bunların kendi alan uzmanlıklarıyla uyumlu olmasını sağlamalıdır. Ek olarak, bazı AI araçları, daha büyük veri kümeleri veya sınırlı bilgi işlem yeteneklerine sahip kuruluşlar için ölçeklenebilirliklerini sınırlayan önemli hesaplama kaynakları gerektirebilir.

Veri analistleri şunları yapabilir: riskleri azaltmak AI araçlarını kullanırken dikkatli ve eleştirel bir yaklaşım benimseyerek. Aracın algoritmalarını ve altında yatan varsayımları tam olarak anlamak çok önemlidir. Veri analistleri, çıktıları kendi analizleri ve alan uzmanlıklarıyla karşılaştırarak doğrulamalıdır. Aracın performansının düzenli olarak izlenmesi ve denetlenmesi, önyargıları veya tutarsızlıkları belirlemek için de önemlidir. Ek olarak, hassas bilgilerin uygun şekilde ele alınmasını sağlamak için veri gizliliği düzenlemeleri ve uyumluluk standartları hakkında güncel bilgilere sahip olunması gerekir.

Sonuç

Yapay zeka destekli bu araçlar muazzam bir değer sunarken, bunları kullanırken belirli faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir. İlk olarak, doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmek için altta yatan algoritmaların sınırlamalarını ve varsayımlarını anlamak çok önemlidir. İkinci olarak, özellikle hassas veya gizli bilgilerle çalışırken veri gizliliği ve güvenliğine öncelik verilmelidir. Belirli proje gereksinimleriyle uyumlu hale getirmek için her araçla ilişkili ölçeklenebilirliği, entegrasyon yeteneklerini ve maliyet etkilerini değerlendirmek de önemlidir.

Daha fazla oku:

• 10 İçin En İyi 2023 Yapay Zeka Web Sitesi Kurucusu
• BNB Zincirine Yeni Başlayanlar İçin Kılavuz: Binance Akıllı Zincirin Gelişimi (2023)
• Yapay Zeka Analisti: Tembellik Dostu Excel Değişiminiz