Comparaison de huit principaux outils d'analyse prédictive
Que sont les outils d'analyse prédictive ?
Les outils d'analyse prédictive allient intelligence artificielle et reporting commercial. Ces outils incluent des pipelines sophistiqués pour collecter des données dans toute l'entreprise, ajoutant des couches d'analyse statistique et d'apprentissage automatique pour faire des prédictions sur l'avenir, et distillant ces informations dans des résumés utiles sur lesquels les utilisateurs professionnels peuvent agir.
La qualité des prédictions dépend principalement des données qui entrent dans le système - le vieux slogan de l'ère du mainframe, "garbage in, garbage out", est toujours d'actualité aujourd'hui. Mais il existe des défis plus profonds, car les logiciels d’analyse prédictive ne peuvent pas prédire les moments où le monde va changer, et l’avenir est faiblement lié au passé. Ces outils, qui fonctionnent principalement en identifiant des modèles, deviennent de plus en plus sophistiqués.
Utiliser un outil d'analyse prédictive dédié est souvent relativement simple par rapport à l'écriture d'un outil à partir de zéro. La plupart des outils fournissent une interface de programmation visuelle qui permet aux utilisateurs de glisser-déposer une variété d'icônes optimisées pour l'analyse des données, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre le codage et à penser comme un programmeur. Ces outils peuvent en effet générer des prédictions complexes d'un simple clic de souris.
Excellente comparaison des outils d'analyse prédictive
Alteryx Analytics Process Automation
L'objectif de la plateforme Alteryx Analytics Process Automation (APA) est de vous aider à créer des pipelines qui nettoient vos données avant d'appliquer les meilleurs algorithmes de science des données et d'apprentissage automatique . Un degré élevé d'automatisation permet le déploiement de ces modèles en production afin de générer un flux constant d'informations et de prédictions. L'EDI visuel propose plus de 300 options qui peuvent être combinées pour former un pipeline complexe. L'un des points forts de l'APA est son intégration profonde avec d'autres sources de données, telles que des bases de données géospatiales ou des données démographiques, pour enrichir la qualité de vos propres ensembles de données.
Points clés :
- Il s'agit d'une excellente solution pour les data scientists pour les aider à automatiser la collecte de sources de données complexes afin de générer plusieurs livrables
- Pour un déploiement sur site ou un déploiement Alteryx Cloud ;
- Comprend un certain nombre d'outils d'automatisation des processus robotiques (RPA) pour gérer des tâches telles que la reconnaissance de texte ou le traitement d'images ;
- Destiné à servir plusieurs clients souhaitant afficher des données sous forme de tableau de bord, de feuille de calcul ou de toute autre opinion de plate-forme personnalisée ;
- Des outils comme Designer commencent à 5 195 $ par utilisateur et par an. Des frais supplémentaires sont fixés par l'équipe commerciale. Essai gratuit et options open source disponibles.
AWS SageMaker
En tant que principale plateforme d'intelligence artificielle d'Amazon, AWS SageMaker s'intègre bien au reste du portefeuille AWS pour aider les utilisateurs à analyser l'une des principales sources de données du fournisseur de cloud – les données d'Amazon, puis à la déployer pour l'exécuter dans sa propre instance. ou dans le cadre d'une fonction lambda sans serveur. SageMaker est une plate-forme à service complet avec des outils de préparation de données tels que Data Wrangler, une couche de présentation construite avec des blocs-notes Jupyter et une option d'automatisation appelée Autopilot. Les outils de visualisation aident les utilisateurs à comprendre ce qui se passe en un coup d'œil.
Points clés :
- Entièrement intégré à de nombreuses parties de l'écosystème AWS, ce qui en fait un excellent choix pour les opérations basées sur AWS ;
- Les options de déploiement sans serveur permettent d'adapter les coûts en fonction de l'utilisation
- Marketplace pour promouvoir la collaboration avec d'autres SageMaker ; les utilisateurs achètent et vendent des modèles et des algorithmes ;
- Intégrez-vous à une variété de bases de données AWS, de lacs de données et d'autres options de stockage de données pour simplifier le travail avec de grands ensembles de données ;
- Le prix est généralement lié à la taille des ressources informatiques prenant en charge le ; calcul, avec des niveaux gratuits généreux rendant l'expérimentation possible.
H2O.ai AI Cloud
Traduire d'excellents algorithmes d'intelligence artificielle en informations productives est l'objectif principal de H2O.ai AI Cloud. Son « IA pilotée par l'humain » fournit un pipeline automatisé pour ingérer des données et étudier ses caractéristiques les plus importantes. Un ensemble d'outils d'ingénierie de fonctionnalités open source et propriétaires aident à concentrer les algorithmes sur les parties les plus importantes de vos données. Les résultats sont affichés dans un tableau de bord ou une collection de visualisations graphiques automatisées.
Points clés :
- Concentrez-vous sur les problèmes pour lesquels l'IA est la mieux adaptée aux solutions complexes qui doivent s'adapter aux données entrantes ;
- Les outils vont de AI Cloud pour créer de grands pipelines basés sur les données, à aider les utilisateurs d'ordinateurs de bureau à créer en temps réel ; tableaux de bord Open source Wave basé sur Python ;
- Exécutez sur site ou sur n'importe quelle plate-forme cloud ;
- La plate-forme principale est entièrement open source
IBM SPSS
Les statisticiens utilisent SPSS d'IBM pour analyser les chiffres depuis des décennies. La dernière version inclut des options pour intégrer de nouvelles méthodes, telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de texte ou d'autres algorithmes d'intelligence artificielle. Les progiciels de statistiques se concentrent sur les interprétations numériques des événements qui se produisent. SPSS Modeler est un outil glisser-déposer permettant de créer des pipelines de données afin d'obtenir des informations exploitables.
Points clés :
- Idéal pour les grandes entreprises existantes disposant de flux de données volumineuses ;
- Intégrations avec d'autres outils IBM tels que Watson Studio ;
- Le prix commence à 499 $ par utilisateur et par mois, avec de nombreux essais gratuits disponibles.
RapidMiner
Les outils de RapidMiner sont toujours fournis en premier aux scientifiques de données de première ligne. Son produit principal est un IDE visuel complet permettant d'expérimenter divers flux de données afin de trouver les meilleures informations. La gamme de produits comprend désormais davantage de solutions d'automatisation qui ouvrent le processus à un plus grand nombre de personnes dans l'entreprise grâce à une interface plus simple et une gamme d'outils permettant de nettoyer les données et de trouver les meilleures solutions de modélisation. Ceux-ci peuvent ensuite être déployés sur la chaîne de production. La société étend également ses offres cloud avec un hub d’intelligence artificielle conçu pour simplifier l’adoption.
Points clés :
- Idéal pour les data scientists qui travaillent directement avec des données et pilotent l'exploration ;
- Assurer la transparence pour les utilisateurs qui ont besoin de comprendre le raisonnement derrière les prédictions
- Utiliser le hub d'intelligence artificielle piloté par le notebook Jupyter (AI Hub ; ) pour encourager les scientifiques en IA et la collaboration entre les utilisateurs ;
- Prise en charge robuste des outils open source basés sur Python ;
- Offre gratuite étendue de RapidMiner Studio pour les premiers essais et programmes éducatifs ;
- Modèles de tarification disponibles sur demande pour les grands projets et les déploiements de production ; .
SAP
Toute personne travaillant dans l'industrie manufacturière doit connaître le logiciel SAP. Sa base de données peut suivre les marchandises à différentes étapes de la chaîne d'approvisionnement. Pour ce faire, ils ont investi massivement dans le développement d’un excellent outil d’analyse prédictive, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées sur ce qui pourrait se passer ensuite. L'outil s'appuie fortement sur la business intelligence et le reporting, traitant les prévisions comme une simple colonne parmi d'autres dans la présentation analytique. Les informations du passé éclairent les décisions concernant l’avenir, principalement à l’aide d’un ensemble de routines d’apprentissage automatique hautement automatisées. Vous n’avez pas besoin d’être un programmeur IA pour l’exécuter. En fait, ils ont également travaillé à la création de ce qu'ils appellent des outils « d'analyse de conversation » qui peuvent fournir des informations utiles à tout responsable qui pose des questions en langage humain.
Points clés :
- Idéal pour les piles qui s'appuient déjà sur une intégration approfondie avec le logiciel de gestion d'entrepôt et de chaîne d'approvisionnement SAP
- Conçu avec une stratégie low-code et sans code pour ouvrir l'analyse à tout le monde ; processus de business intelligence régulier, pour garantir la cohérence et la simplicité ;
- Les utilisateurs peuvent obtenir des informations sur la façon dont l'IA prend des décisions en demandant le contexte derrière les prédictions.
- Le plan gratuit permet l'expérimentation. Le prix de base commence à 36 $ par utilisateur et par mois.
- SAS
En tant que l'un des plus anciens progiciels de statistiques et de business intelligence, SAS est devenu plus puissant au fil du temps. Les entreprises qui ont besoin de prédictions peuvent générer des rapports prospectifs qui s'appuient sur n'importe quelle combinaison de statistiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique, ce que SAS appelle « l'IA composite ». La gamme de produits est divisée en outils d'exploration de base, tels que l'exploration de données visuelles ou la prédiction visuelle. Il existe également des outils axés sur l'industrie, tels que des logiciels de lutte contre le blanchiment d'argent, conçus pour prédire les problèmes potentiels de conformité.
Points forts :
Ensemble d'outils complet optimisé pour des secteurs spécifiques (par exemple, le secteur bancaire)- Une combinaison parfaite de statistiques traditionnelles et d'apprentissage automatique moderne ;
- Conçu pour les déploiements sur site et dans le cloud ; Prix Cela dépend beaucoup de la sélection et de l’utilisation du produit.
- TIBCO
- Une fois les données collectées par divers outils intégrés, l'analyse prédictive de TIBCO peut commencer à générer des prédictions. Data Science Studio est conçu pour permettre aux équipes de co-créer des analyses low-code et sans code. Des options plus ciblées sont disponibles pour des ensembles de données spécifiques. Par exemple, TIBCO Streaming est optimisé pour créer des décisions en temps réel à partir d'une séquence d'événements. Spotfire crée des tableaux de bord en intégrant des données basées sur la localisation avec des résultats historiques. Ces outils fonctionnent avec la gamme de produits plus robuste de l'entreprise pour mieux prendre en charge la collecte, l'intégration et le stockage des données.
Points clés :
Idéal pour prendre en charge des architectures de gestion de données plus vastes ; Analyse prédictive intégrée à plusieurs options de mouvement et de stockage de données ;- Construite sur un héritage de reporting et de business intelligence ; améliorer la précision ;
- Les produits offrent une tarification indépendante pour une variété de plates-formes cloud différentes et de plans d'options sur site. Les instances AWS « clés en main » commencent à 99 cents par heure.
- Lien original :
- https://www.cio.com/article/193743/top-tools-for-predictive-analytics.html
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
