8つの主要な予測分析ツールの比較
予測分析ツールとは何ですか?
予測分析ツールは、人工知能とビジネス レポートを組み合わせたものです。これらのツールには、企業全体からデータを収集し、統計分析と機械学習のレイヤーを追加して将来を予測し、それらの洞察をビジネス ユーザーが行動できる有用な概要に抽出するための高度なパイプラインが含まれています。
予測の品質は、主にシステムに入力されるデータに依存します。メインフレーム時代の古いスローガン「ガベージ イン、ガベージ アウト」は、今日でも当てはまります。しかし、予測分析ソフトウェアは世界が変化する瞬間を予測できず、未来は過去とのつながりが弱いため、さらに深刻な課題があります。これらのツールは主にパターンを識別することによって機能し、ますます洗練されています。
専用の予測分析ツールの使用は、多くの場合、ツールを最初から作成する場合に比べて比較的簡単です。ほとんどのツールは、ユーザーがデータ分析用に最適化されたさまざまなアイコンをドラッグ アンド ドロップできるビジュアル プログラミング インターフェイスを提供し、ユーザーがコーディングを理解し、プログラマーのように考えるのに役立ち、これらのツールは実際にマウスをクリックするだけで複雑な予測を生成できます。
優れた予測分析ツールの比較
Alteryx Analytics Process Automation
Alteryx Analytics Process Automation (APA) プラットフォームの目標は次のとおりです。最高のデータ サイエンスと機械学習アルゴリズムを適用する前にデータをクリーンアップするパイプラインを構築するのに役立ちます。高度な自動化により、これらのモデルを本番環境に導入して、洞察と予測の安定した流れを生成することができます。ビジュアル IDE には、複雑なパイプラインを形成するために組み合わせられる 300 を超えるオプションが用意されています。 APA の強みの 1 つは、地理空間データベースや人口統計データなどの他のデータ ソースとの緊密な統合により、独自のデータセットの品質を向上できることです。
重要なポイント:
- これは、データ サイエンティストにとって、複雑なデータ ソースの収集を自動化して複数の成果物を生成するのに役立つ優れたソリューションです。;
- ローカル展開の場合または Alteryx クラウドでのデプロイメント。
- テキスト認識や画像処理などの雑務を処理するためのロボット プロセス オートメーション (RPA) ツールが多数含まれています。
- は、データをダッシュボード、スプレッドシート、またはデータとして表示する必要があるユーザー向けに設計されています。プラットフォームをカスタマイズして、複数の顧客に洞察を提供します。
- デザイナーなどのツールの料金は、ユーザーあたり年間 5,195 ドルからです。追加料金は営業チームによって設定されます。無料トライアルとオープンソースのオプションが利用可能です。
AWS SageMaker
Amazon の主要な人工知能プラットフォームとして、AWS SageMaker は AWS ポートフォリオの残りの部分とうまく統合し、ユーザーがクラウドプロバイダーからのデータを分析できるようにします 主要なデータソースの 1 つ - Amazon のデータは、独自のインスタンス内で実行されるか、サーバーレス ラムダ関数の一部として実行されるようにデプロイされます。 SageMaker は、Data Wrangler などのデータ準備ツール、Jupyter ノートブックで構築されたプレゼンテーション レイヤー、および Autopilot と呼ばれる自動化オプションを備えたフルサービス プラットフォームです。視覚化ツールは、ユーザーが何が起こっているかを一目で理解するのに役立ちます。
キーポイント:
- AWS エコシステムの多くの部分と完全に統合されているため、AWS ベースの運用に最適です。
- サーバーレス導入オプションによりコストを削減できます。使用量に応じて拡張;
- マーケットプレイスは、他の SageMaker ユーザーとのモデルやアルゴリズムの売買を容易にします;
- さまざまな AWS データベース、データレイク、その他のデータ ストレージ オプションと統合して、大規模なデータを処理できるようにしますデータ セットは簡単 シンプルに保ちます;
- 価格は計算をサポートするコンピューティング リソースのサイズに関連付けられることが多く、豊富な無料枠により実験が可能になります。
H2O.ai AI クラウド
優れた人工知能アルゴリズムを生産的な洞察に変換することが、H2O.ai AI クラウドの主な目標です。その「人間主導 AI」は、データを取り込み、その最も顕著な機能を研究するための自動パイプラインを提供します。一連のオープンソースおよび独自の特徴量エンジニアリング ツールは、データの最も重要な部分にアルゴリズムを集中させるのに役立ちます。結果は、ダッシュボードまたは自動化されたグラフィカルな視覚化のコレクションに表示されます。
キーポイント:
- 受信データに適応する複雑なソリューションを必要とする問題に最適な AI に焦点を当てます。
- ツールは、大規模なデータの作成に使用されるものから多岐にわたります。データ駆動型 Pipeline の AI Cloud から、デスクトップ ユーザーによるリアルタイム ダッシュボードの作成を支援するオープンソースの Python ベース Wave へ;
- オンプレミスまたは任意のクラウド プラットフォームで実行;
- コア プラットフォームは完全にオープン ソースです。
IBM SPSS
統計学者は数十年にわたり、IBM の SPSS を使用して数値を計算してきました。最新バージョンには、機械学習、テキスト分析、その他の人工知能アルゴリズムなどの新しい手法を統合するためのオプションが含まれています。統計パッケージは、発生したイベントの数値的解釈に焦点を当てています。 SPSS Modeler は、実用的な洞察を得るためにデータ パイプラインを作成するためのドラッグ アンド ドロップ ツールです。 ######キーポイント:###
- ビッグ データ ストリームを扱う大規模なレガシー企業に最適;
- Watson Studio などの他の IBM ツールと統合;
- 価格はユーザーあたり月額 499 ドルから始まり、多数の無料トライアルが利用可能です。
RapidMiner
RapidMiner のツールは、常に最前線のデータ サイエンティストに最初に提供されます。その中心となる製品は、さまざまなデータ フローを実験して最良の洞察を見つけるための完全なビジュアル IDE です。製品ラインには、よりシンプルなインターフェイスと、データをクリーニングして最適なモデリング ソリューションを見つけるためのさまざまなツールを通じて、企業内のより多くの人々にプロセスを公開する、より多くの自動化ソリューションが含まれるようになりました。これらは生産ラインに導入できます。同社はまた、導入を簡素化するために設計された人工知能ハブを備えたクラウド製品を拡張しています。
重要なポイント:
- データを直接操作して探索を推進するデータ サイエンティストに最適です。
- 予測の背後にある理由を理解する必要があるユーザーに透明性を提供します。
- Jupyter ノートブックを利用した人工知能ハブ (AI ハブ) を使用して AI 科学者とユーザー間のコラボレーションを促進します;
- Python ベースのオープンソース ツールの強力なサポート;
- 広範なサポート無料枠の RapidMiner Studio は、初期段階のトライアルおよび教育プログラムに利用でき、価格モデルは大規模なプロジェクトや運用環境のデプロイメントにオンデマンドで利用できます。
- SAP
製造業で働く人なら誰でも、SAP ソフトウェアを知っているはずです。そのデータベースは、サプライチェーンのさまざまな段階で商品を追跡できます。これを実現するために、企業が次に何が起こるかについて、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにする、優れた予測分析ツールの開発に多額の投資を行いました。このツールはビジネス インテリジェンスとレポートに大きく基づいており、予測は分析プレゼンテーションの単なる 1 つの列として扱われます。過去の情報は、主に高度に自動化された機械学習ルーチンのコレクションを使用して、将来に関する意思決定に役立ちます。これを実行するのに AI プログラマーである必要はありません。実際、彼らは人間の言葉で質問するマネージャーに有益な洞察を提供できる、いわゆる「会話分析」ツールの作成にも取り組んでいます。
重要なポイント:
SAP ウェアハウスおよびサプライ チェーン管理ソフトウェアとの緊密な統合にすでに依存しているスタックに最適;- ローコードで設計されており、 - 誰でも分析をオープンにするためのコード戦略;
- 一貫性とシンプルさを確保するための通常のビジネス インテリジェンス プロセスの一部;
- ユーザーは、予測の背後にあるコンテキストを尋ねることで、AI がどのように意思決定を行うかについて洞察を得ることができます。意思決定。
- 無料プランでは実験が可能です。基本料金はユーザーあたり月額 36 ドルからです。
- SAS
SAS は、最も古い統計およびビジネス インテリジェンス ソフトウェア パッケージの 1 つとして、時間の経過とともにさらに強力になってきました。予測が必要な企業は、SASが「複合AI」と呼ぶ、統計と機械学習アルゴリズムの任意の組み合わせに依存する将来予測レポートを生成できます。製品ラインは、ビジュアル データ マイニングやビジュアル予測などの基本的な探索のためのツールに分かれています。潜在的なコンプライアンス問題を予測するように設計されたマネーロンダリング対策ソフトウェアなど、業界に特化したツールもあります。
ハイライト:
特定の業界 (銀行など) 向けに最適化された広範なツールセット;- 従来の統計と最新の機械学習の完璧な組み合わせ;
- オンプレミスおよびクラウドベースの展開向けに設計;
- 価格は製品の選択と使用状況に大きく依存します。
- TIBCO
さまざまな統合ツールがデータを収集した後、TIBCO の予測分析で予測の生成を開始できます。 Data Science Studio は、チームがローコード分析とノーコード分析を共同作成できるように設計されています。特定のデータセットには、より焦点を絞ったオプションが利用可能です。たとえば、TIBCO Streaming は、一連のイベントからリアルタイムの意思決定を作成するために最適化されています。 Spotfire は、位置ベースのデータと履歴結果を統合してダッシュボードを作成します。これらのツールは、同社のより堅牢な製品ラインと連携して、データの収集、統合、保存をより適切にサポートします。
重要なポイント:
大規模なデータ管理アーキテクチャのサポートに最適;- 複数のデータ移動およびストレージ オプションと統合された予測分析;
- 構築レポートとビジネス インテリジェンスを生成する伝統について;
- 機械学習およびその他の人工知能オプションにより精度が向上します;
- 製品はさまざまなクラウド プラットフォームおよびオンプレミス オプション向けに計画されています 独立した価格設定利用可能。 「ターンキー」AWS インスタンスは 1 時間あたり 99 セントから始まります。
- 元のリンク:
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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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