Ngwá ọrụ amụma ọgụgụ isi (AI) na azịza nyocha amụma bụ ụfọdụ ngwaọrụ kachasị ukwuu dị na ụlọ ọrụ niile nwere, na-enye nghọta maka ọdịnihu. Ha bụ akụkụ nke nnukwu ngalaba nyocha data ma chọpụta usoro ndị bara uru n'ime mkpebi.
Na e-azụmahịa, AI nwere ike iji ngwá ọrụ amụma amụma nyochaa data ndị ahịa, ebe ahịa ahịa na ụlọ ọrụ mkpuchi nwere ike iji ya nyochaa ọkwa kredit ma chọpụta ọrụ aghụghọ. Ndị a bụ ole na ole n'ime ọtụtụ ụlọ ọrụ na-agbanwe site na ngwa amụma AI.
Nke a bụ anya 9 nke ngwaọrụ amụma AI kacha mma n'ahịa:
1. SAP Analytics Cloud
sap bụ otu n'ime nnukwu ụlọ ọrụ ngwanrọ nke mba ụwa. Usoro nyocha ya gara aga, SAP Ntinye amụma, e debanyere n'ime nnukwu ụlọ ọrụ Cloud Analytics ikpo okwu.
Ikpokoro ọhụrụ a na-arụ na AI ma jiri ya mee ihe maka atụmatụ azụmahịa na ịkọ amụma, ọ nwere ike ịrụ ọrụ na ngwaọrụ niile. Ọ dị mfe scalable, nke pụtara na òtù niile nha nwere ike iji ya. Site na nyocha agbakwunyere, ụlọ ọrụ nwere ike iji NLP nweta nghọta site na nnukwu data, ebe mmụta igwe na-arụ ọrụ na-arụ ọrụ iji chọpụta mmekọrịta na ụkpụrụ.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa SAP:
- Ngwuputa data
- Nchịkọta amụma
- Nyocha agbakwunyere
- Ịkọ amụma
- Amamihe azụmahịa
2. SAS Advanced Analytics
Ụlọ ọrụ ngwanrọ mba ụwa ọzọ, SAS na-enye sọftụwia nyocha nke ukwuu. SAS Advanced Analytics bụ ngwa ọrụ nyocha amụma zuru oke.
Ọ nwere ike ime ka data dị mfe site na ngwuputa data tupu ịga n'ihu na nhazi data, ọ na-enye nyocha nyocha. SAS Advanced Analytics na-ejikwa ngwa ịkọ amụma na-emepụta ihe na-akpaghị aka maka ihe omume ga-eme n'ọdịnihu.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa nke SAS:
- Nyocha ederede
- Nyocha data
- Ịkọ amụma
- Nyocha amụma
3. Alteryx
Alteryx bụ onye ndu Quadrant Gartner Magic na data sayensị na mmụta igwe. Ngwaahịa kachasị elu bụ ikpo okwu APA, nke bụ nhazi usoro nyocha nke jikọtara sayensị data na nyocha amụma.
Ebumnuche Alteryx na ndị na-abụghị codeers, na-enye ọtụtụ narị akpaaka "ihe mgbochi ụlọ," ọ nwere ike ịtụgharị nnukwu data n'ime nghọta ndị na-enyere aka n'ime mkpebi. Ọ bụkwa ezigbo ngwá ọrụ imekọ ihe ọnụ, na-enyere ndị otu aka ịkekọrịta nghọta.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa Alteryx:
- Sayensị data
- Nchịkọta azụmahịa
- Data anaghị ahazi
- Nyocha mmetụta
4. RapidMiner
RapidMiner bụ otu n'ime ngwaọrụ amụma AI kachasị elu. Usoro nyocha data njedebe na njedebe, RapidMiner na-eji nhazi data na mmụta igwe na-enye nkọwa nkọwa zuru ezu.
Ikpo okwu na-eji ihe ndọkpụ na dobe interface, yana ọ nwere ọbá akwụkwọ karịrị algọridim 1,500 enwere ike itinye na data. Ọ bụkwa ike data visual ngwaọrụ, na-enye gị ohere ịhụ ọdịnihu nke mkpebi azụmahịa.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa RapidMiner:
- Nhazi data
- Ihe ngosi nke data
- Algọridim mmụta igwe
5. IBM SPSS
SPSS bụ ngwa ngụkọ ọnụ ọgụgụ na ngwaahịa ngwaahịa nke IBM, ọ bụ ọkachamara na nyocha ọnụ ọgụgụ dị elu. Modul abụọ ya bụ SPSS Statistics na SPSS Modeler. Nke mbụ na-eme nyocha amụma site na ijikọta nyocha ad hoc, nnwale hypothesis, na nyocha geospatial.
SPSS Modeler na-emepe emepe karịa, ọ na-atụgharị nyocha amụma ka ọ bụrụ ihe onyonyo eserese, na-enye gị ohere ịchọpụta ụkpụrụ na ihe adịghị mma na data.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa nke IBM SPSS:
- Nyocha data
- Nhazi data
- Nlegharị anya
6. Ọnụ ego TIBCO
TIBCO Spotfire na-eji ọtụtụ ngwaọrụ na-arụ ọrụ na nnukwu data setịpụ, ọ bụkwa ihe dị mfe iji maka onye ọ bụla. Site na otu ịpị amụma, ọ na-enye ụzọ emebere ya ụzọ iji kewaa na ụyọkọ data.
TIBCO Spotfire na-egosikwa mmekọrịta ma na-ebu amụma, yana ịmepụta ihe ngosi data bara uru.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa TIBCO Spotfire:
- Nchịkọta amụma
- Ihe ngosi nke data
- Ịkọ amụma
- Nhazi na nchịkọta
7. H2O.ai
Igwe ikpo okwu mepere emepe, H2O.ai na-enye ọtụtụ ngwaọrụ ọgụgụ isi azụmaahịa na-adabere na AI na mmụta igwe (ML). Ezubere H2O Driverless AI ndị ọkà mmụta sayensị data, ebe H2O AutoML na-ezubere ndị na-abụghị ọrụ aka. Ọ na-enyekwa ndebiri dị iche iche maka ụlọ ọrụ dị iche iche.
Nke a bụ ụfọdụ ụlọ ọrụ kacha mma maka H2O.ai:
- Enterprise
- Startups
- Marketing
- Finance
- Insurance
- Nlekọta ahụike
8. ebe WebFOCUS
Ndị na-ewu ihe ọmụma (ibi) na-enye ikpo okwu nyocha WebFOCUS, nke bụ ngwa ọrụ onwe. Onye ọ bụla nwere ike ịnweta ya site na ihe nchọgharị weebụ, ọ nwekwara ọtụtụ ọdụ data. Site na ikpo okwu, ị nwere ike nyochaa ma soro KPI dị iche iche, ọ na-enyekwa dashboards mmekọrịta bara uru. Ụfọdụ n'ime ngwaọrụ nyocha ya ndị ọzọ gụnyere ihe ngwọta maka ahụike, ego, ịzụ ahịa, na ngwa agha, na ikpo okwu dị oke mgbanwe, nke bara uru nye obere ụlọ ọrụ na-achọ ịbawanye elu.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa nke ibi WebFOCUS:
- Mmekọrịta otu
- Nyochaa KPI
- dashboards mmekọrịta
9. Emcien
Ngwá ọrụ ikpeazụ dị na ndepụta anyị bụ Emcien, nke nwere ikpo okwu a na-akpọ EmcienPatterns nke e wuru na engine abụọ. Injin Analysis na-eji data achọpụta usoro tupu ibufe ya na injin amụma.
N'ime injin amụma, a na-eme mkpebi ahụ n'ihu, a na-emelite nghọta ndị nwere ike ime na ozugbo. Ọ gụnyere nleba anya data na nyocha eserese, ọ na-enye amụma dị arọ na akara myirịta. Emcien nwere ike ijikwa data emebereghị ya yana data ruru unyi na-achọghị nkwadebe.
Nke a bụ ụfọdụ ngwa Emcien:
- Ịme mkpebi
- Nkwado ndị ahịa
- nnyefe n'oge
- Nleta data na nyocha eserese
Ọ bụ ezie na ọtụtụ ndị isi azụmahịa nwere ike iche na ha chọrọ nnukwu ego ma ọ bụ otu ndị sayensị data nke ọma kwadoro iji tinye ngwá ọrụ ndị a, nke a abụghị mgbe niile. Enwere ọtụtụ ngwaọrụ n'ahịa nke nwere ike inyere azụmahịa aka ịghọ teknụzụ na-eduzi ma dị njikere maka ọdịnihu nke AI.
Ngwá ọrụ amụma amụma 9 ndị a kachasị mma bụ isi maka nzukọ ọ bụla nwere oke na-achọ iji ike data ya gaa n'ọkwa ọzọ.
Nkume a-aza