Perbandingan lapan alat analisis ramalan utama
Apakah alat analisis ramalan?
Alat analisis ramalan menggabungkan kecerdasan buatan dan pelaporan perniagaan. Alat ini termasuk saluran paip yang canggih untuk mengumpul data dari seluruh perusahaan, menambahkan lapisan analisis statistik dan pembelajaran mesin untuk membuat ramalan tentang masa depan dan menyaring cerapan tersebut ke dalam ringkasan berguna yang boleh diambil tindakan oleh pengguna perniagaan.
Kualiti ramalan bergantung terutamanya pada data yang masuk ke dalam sistem - mantera lama dari era kerangka utama "sampah masuk, sampah keluar" masih berlaku hari ini. Tetapi terdapat cabaran yang lebih mendalam, kerana perisian analitik ramalan tidak dapat meramalkan detik-detik apabila dunia akan berubah, dan masa depan berkaitan lemah dengan masa lalu. Alat ini, yang beroperasi terutamanya dengan mengenal pasti corak, menjadi semakin canggih.
Menggunakan alat analitik ramalan khusus selalunya agak mudah berbanding dengan menulis alat dari awal. Kebanyakan alatan menyediakan antara muka pengaturcaraan visual yang membolehkan pengguna menyeret dan melepaskan pelbagai ikon yang dioptimumkan untuk analisis data, membantu pengguna memahami pengekodan dan berfikir seperti pengaturcara, dan alatan ini sememangnya boleh menjana ramalan yang rumit dengan klik tetikus.
Perbandingan Alat Analitis Ramalan Cemerlang
Automasi Proses Analitis Alteryx
Matlamat platform Alteryx Analytics Process Automation (APA) ialah untuk membantu anda Membina saluran paip yang membersihkan data anda sebelum menggunakan sains data dan algoritma pembelajaran mesin yang terbaik. Tahap automasi yang tinggi membolehkan penggunaan model ini ke dalam pengeluaran untuk menjana aliran cerapan dan ramalan yang mantap. IDE visual menawarkan lebih 300 pilihan yang boleh digabungkan untuk membentuk saluran paip yang kompleks. Salah satu kekuatan APA ialah penyepaduan mendalamnya dengan sumber data lain, seperti pangkalan data geospatial atau data demografi, untuk memperkayakan kualiti set data anda sendiri.
Inti Utama:
- Ini ialah penyelesaian yang bagus untuk saintis data untuk membantu mereka mengautomasikan pengumpulan sumber data yang kompleks untuk menjana berbilang penghantaran ;
- untuk penempatan tempatan atau penempatan dalam awan Alteryx.
- Termasuk beberapa alatan automasi proses robotik (RPA) untuk mengendalikan kerja-kerja seperti pengecaman teks atau pemprosesan imej
- Bertujuan untuk pengguna yang mungkin mahu memaparkan data sebagai papan pemuka, hamparan atau beberapa; lain Sesuaikan platform untuk memberikan cerapan untuk berbilang pelanggan.
- Alat seperti Designer bermula pada $5195 setiap pengguna setahun. Caj tambahan ditetapkan oleh pasukan jualan. Percubaan percuma dan pilihan sumber terbuka tersedia.
AWS SageMaker
Sebagai platform kecerdasan buatan utama Amazon, AWS SageMaker berintegrasi dengan baik dengan seluruh portfolio AWS untuk membantu pengguna menganalisis data daripada penyedia awan Salah satu sumber data utama - Data Amazon - kemudiannya digunakan untuk dijalankan dalam contoh sendiri atau sebagai sebahagian daripada fungsi lambda tanpa pelayan. SageMaker ialah platform perkhidmatan penuh dengan alat penyediaan data seperti Data Wrangler, lapisan pembentangan yang dibina dengan komputer riba Jupyter dan pilihan automasi yang dipanggil Autopilot. Alat visualisasi membantu pengguna memahami perkara yang sedang berlaku sepintas lalu.
Inti Utama:
- Disepadukan sepenuhnya dengan banyak bahagian ekosistem AWS, menjadikannya pilihan terbaik untuk operasi berasaskan AWS
- Pilihan penggunaan tanpa pelayan membenarkan Kos skala dengan penggunaan;
- Pasaran memudahkan pembelian dan penjualan model dan algoritma dengan pengguna SageMaker lain
- Bersepadu dengan pelbagai pangkalan data AWS, tasik data dan pilihan storan data lain untuk berfungsi dengan besar; set data mudah Pastikan ia mudah;
- Harga biasanya berkaitan dengan saiz sumber pengkomputeran yang menyokong pengiraan, dan peringkat percuma yang banyak membolehkan percubaan.
H2O.ai AI Cloud
Menterjemah algoritma kecerdasan buatan yang cemerlang kepada cerapan yang produktif ialah matlamat utama H2O.ai AI Cloud. "AI dipacu manusia" menyediakan saluran paip automatik untuk meminum data dan mengkaji ciri yang paling menonjol. Satu set alat kejuruteraan ciri sumber terbuka dan proprietari membantu memfokuskan algoritma pada bahagian paling penting dalam data anda. Hasilnya dipaparkan dalam papan pemuka atau koleksi visualisasi grafik automatik.
Isi Utama:
- Fokus pada masalah di mana AI paling sesuai untuk penyelesaian kompleks yang perlu menyesuaikan diri dengan data masuk
- Alat terdiri daripada untuk mencipta data besar Awan AI Pipeline yang dipacu, kepada Wave berasaskan Python sumber terbuka yang membantu pengguna desktop mencipta papan pemuka masa nyata
- Jalankan di premis atau dalam mana-mana platform awan;
- Platform teras sepenuhnya; sumber terbuka;
IBM SPSS
Perangkawan telah menggunakan SPSS IBM untuk memecahkan nombor selama beberapa dekad. Versi terkini termasuk pilihan untuk menyepadukan kaedah baharu, seperti pembelajaran mesin, analisis teks atau algoritma kecerdasan buatan yang lain. Pakej statistik memberi tumpuan kepada tafsiran berangka peristiwa yang berlaku. Pemodel SPSS ialah alat seret dan lepas untuk membuat saluran paip data untuk mendapatkan cerapan yang boleh diambil tindakan.
Isi Penting:
- Sesuai untuk perusahaan warisan besar dengan strim data besar; tersedia.
- RapidMiner
- Alat RapidMiner sentiasa diberikan kepada saintis data barisan hadapan terlebih dahulu. Produk terasnya ialah IDE visual lengkap untuk bereksperimen dengan pelbagai aliran data untuk mencari cerapan terbaik. Barisan produk kini termasuk lebih banyak penyelesaian automasi yang membuka proses kepada lebih ramai orang dalam perusahaan melalui antara muka yang lebih mudah dan pelbagai alat untuk membersihkan data dan mencari penyelesaian pemodelan terbaik. Ini kemudiannya boleh digunakan ke barisan pengeluaran. Syarikat itu juga mengembangkan tawaran awannya dengan hab kecerdasan buatan yang direka untuk memudahkan penggunaan.
Isi Utama:
Sesuai untuk saintis data yang bekerja secara langsung dengan data dan mendorong penerokaan; Galakkan kerjasama antara saintis AI dan pengguna dengan Hab Kecerdasan Buatan (Hab AI) berkuasa notebook Jupyter;- Sokongan teguh untuk alat sumber terbuka berasaskan Python
- Luas RapidMiner Studio peringkat percuma tersedia untuk percubaan peringkat awal dan model penetapan harga tersedia atas permintaan untuk projek berskala besar dan penggunaan pengeluaran.
- SAP
- Sesiapa yang bekerja dalam industri pembuatan harus mengetahui perisian SAP. Pangkalan datanya boleh menjejaki barangan pada pelbagai peringkat rantaian bekalan. Untuk melakukan ini, mereka melabur banyak dalam membangunkan alat yang hebat untuk analisis ramalan, membolehkan perniagaan membuat keputusan yang lebih termaklum tentang perkara yang mungkin berlaku seterusnya. Alat ini sangat berdasarkan risikan dan pelaporan perniagaan, menganggap ramalan sebagai lajur lain dalam pembentangan analitik. Maklumat dari masa lalu memaklumkan keputusan tentang masa depan, terutamanya menggunakan koleksi rutin pembelajaran mesin yang sangat automatik. Anda tidak perlu menjadi pengaturcara AI untuk menjalankannya. Malah, mereka juga telah berusaha untuk mencipta alat yang mereka panggil "analitis perbualan" yang boleh memberikan cerapan berguna kepada mana-mana pengurus yang bertanya soalan dalam bahasa manusia.
- Isi Utama:
- SAS
- Sebagai salah satu pakej perisian statistik dan risikan perniagaan tertua, SAS telah menjadi lebih berkuasa dari semasa ke semasa. Perniagaan yang memerlukan ramalan boleh menjana laporan berpandangan ke hadapan yang bergantung pada mana-mana gabungan statistik dan algoritma pembelajaran mesin, yang SAS panggil "AI komposit." Barisan produk dibahagikan kepada alat untuk penerokaan asas, seperti perlombongan data visual atau ramalan visual. Terdapat juga alatan tertumpu pada industri, seperti perisian anti pengubahan wang haram yang direka untuk meramalkan potensi isu pematuhan.
- Sorotan:
- Set alat yang luas yang telah dioptimumkan untuk industri tertentu (seperti bank);
- Gabungan sempurna statistik tradisional dan pembelajaran mesin moden;
TIBCO
- Selepas data dikumpul oleh pelbagai alatan bersepadu, analitik ramalan TIBCO boleh mula menjana ramalan. Data Science Studio direka bentuk untuk membolehkan pasukan mencipta bersama analitis kod rendah dan tanpa kod. Pilihan yang lebih fokus tersedia untuk set data tertentu. Contohnya, Penstriman TIBCO dioptimumkan untuk membuat keputusan masa nyata daripada urutan peristiwa. Spotfire mencipta papan pemuka dengan menyepadukan data berasaskan lokasi dengan hasil sejarah. Alat ini berfungsi dengan barisan produk syarikat yang lebih mantap untuk menyokong pengumpulan, penyepaduan dan penyimpanan data dengan lebih baik.
- Mata Utama:
- Sesuai untuk menyokong seni bina pengurusan data yang lebih besar; pada warisan penjanaan laporan dan kecerdasan perniagaan;
- Pembelajaran mesin dan pilihan kecerdasan buatan lain boleh meningkatkan ketepatan;
Pautan asal:
https://www.cio.com/article/193743/top-tools-for-predictive-analytics.htmlAtas ialah kandungan terperinci Perbandingan lapan alat analisis ramalan utama. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
