ເຄື່ອງມືການພະຍາກອນປັນຍາທຽມ (AI) ແລະວິທີແກ້ໄຂການວິເຄາະການຄາດເດົາແມ່ນບາງເຄື່ອງມືທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່ໃນທຸກອົງການຈັດຕັ້ງຂະຫນາດ, ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈໃນອະນາຄົດ. ພວກເຂົາເຈົ້າເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງພາກສະຫນາມຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະກໍານົດຮູບແບບທີ່ເປັນປະໂຫຍດໃນການຕັດສິນໃຈ.
ໃນອີຄອມເມີຊ, ເຄື່ອງມືການພະຍາກອນ AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ, ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາການຕະຫຼາດແລະການປະກັນໄພສາມາດນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອວິເຄາະການຈັດອັນດັບສິນເຊື່ອແລະກໍານົດກິດຈະກໍາການສໍ້ໂກງ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ສອງສາມຂອງອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫຼາຍທີ່ກໍາລັງປະຕິວັດໂດຍເຄື່ອງມືການພະຍາກອນ AI.
ນີ້ແມ່ນເບິ່ງ 9 ຂອງເຄື່ອງມືການພະຍາກອນ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນຕະຫຼາດ:
1. SAP Analytics Cloud
SAP ແມ່ນຫນຶ່ງໃນບັນດາບໍລິສັດຊອບແວຂ້າມຊາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະທີ່ຜ່ານມາຂອງມັນ, SAP ການວິເຄາະການຄາດເດົາ, ໄດ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນແພລະຕະຟອມ Cloud Analytics ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງບໍລິສັດ.
ແພລະຕະຟອມໃຫມ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ AI ແລະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວາງແຜນທຸລະກິດທີ່ປັບປຸງແລະຄາດຄະເນ, ແລະມັນສາມາດດໍາເນີນການໃນອຸປະກອນທັງຫມົດ. ມັນສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ງ່າຍ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າອົງການຈັດຕັ້ງທຸກຂະຫນາດສາມາດນໍາໃຊ້ມັນໄດ້. ດ້ວຍການວິເຄາະທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ບໍລິສັດສາມາດໃຊ້ NLP ເພື່ອເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດເພື່ອກໍານົດຄວາມສໍາພັນແລະຮູບແບບຕ່າງໆ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ SAP:
- ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
- ການວິເຄາະຄາດຄະເນ
- ການວິເຄາະເພີ່ມຂຶ້ນ
- ການຄາດຄະເນ
- ປັນຍາທຸລະກິດ
2. SAS Advanced Analytics
ບໍລິສັດຊອບແວຂ້າມຊາດອື່ນ, SAS ສະຫນອງຊອບແວການວິເຄາະລະດັບສູງ. SAS Advanced Analytics ແມ່ນຊຸດເຄື່ອງມືການວິເຄາະການຄາດເດົາທີ່ສົມບູນ.
ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນງ່າຍຂຶ້ນໂດຍຜ່ານການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະກ້າວໄປສູ່ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ, ແລະມັນສະຫນອງການວິເຄາະສະຖິຕິ. SAS Advanced Analytics ຍັງໃຊ້ເຄື່ອງມືການພະຍາກອນເພື່ອສ້າງຕົວແບບອັດຕະໂນມັດສໍາລັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນອະນາຄົດ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ SAS:
- ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ
- ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ
- ການຄາດຄະເນ
- ການວິເຄາະຄາດຄະເນ
3. Alteryx
Alteryx ແມ່ນ Gartner Magic Quadrant Leader ໃນຂໍ້ມູນ ວິທະຍາສາດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຜະລິດຕະພັນອັນດັບຕົ້ນຂອງມັນແມ່ນແພລະຕະຟອມ APA, ເຊິ່ງເປັນອັດຕະໂນມັດຂະບວນການການວິເຄາະທີ່ປະສົມປະສານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກັບການວິເຄາະການຄາດເດົາ.
Alteryx ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນ coders, ສະຫນອງລະບົບອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຮ້ອຍ "ຕັນອາຄານ," ແລະມັນສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊ່ວຍໃນຂະບວນການຕັດສິນໃຈ. ມັນຍັງເປັນເຄື່ອງມືຮ່ວມມືທີ່ດີ, ເຮັດໃຫ້ທີມງານສາມາດແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈໄດ້.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ Alteryx:
- ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ການວິເຄາະທາງທຸລະກິດ
- ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ
- ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ
4. RapidMiner
RapidMiner ເປັນອີກໜຶ່ງເຄື່ອງມືການພະຍາກອນ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ. ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກຈຸດຈົບ, RapidMiner ໃຊ້ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສະຫນອງການວິເຄາະການຄາດຄະເນລະອຽດ.
ແພລະຕະຟອມນີ້ໃຊ້ການໂຕ້ຕອບແບບລາກແລະວາງ, ແລະມັນມີຫ້ອງສະຫມຸດຫຼາຍກວ່າ 1,500 algorithms ທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນ. ມັນຍັງເປັນທີ່ເຂັ້ມແຂງ ເຄື່ອງມືສ້າງພາບຂໍ້ມູນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນຜົນໄດ້ຮັບຂອງການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດໃນອະນາຄົດ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ RapidMiner:
- ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ
- ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ
- ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
5. IBM SPSS
SPSS ແມ່ນການແກ້ໄຂການບໍລິການດ້ານສະຖິຕິ ແລະຜະລິດຕະພັນຂອງ IBM, ແລະມັນຊ່ຽວຊານໃນການວິເຄາະສະຖິຕິຂັ້ນສູງ. ສອງໂມດູນຂອງມັນແມ່ນ SPSS Statistics ແລະ SPSS Modeler. ອະດີດປະຕິບັດການວິເຄາະຄາດຄະເນໂດຍການລວມເອົາການວິເຄາະສະເພາະ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ, ແລະການວິເຄາະທາງພູມສາດ.
SPSS Modeler ແມ່ນເປີດກວ້າງກວ່າ, ແລະມັນປ່ຽນການວິເຄາະຄາດຄະເນເຂົ້າໄປໃນຮູບພາບຮູບພາບ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດຮູບແບບແລະຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຂໍ້ມູນ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ IBM SPSS:
- ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ
- ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ
- ການສະແດງພາບ
6. ໄຟຟ້າ TIBCO
TIBCO Spotfire ໃຊ້ຫຼາຍເຄື່ອງມືເພື່ອເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ສໍາລັບທຸກຄົນ. ດ້ວຍການຄາດຄະເນໃນການຄລິກຫນຶ່ງ, ມັນສະຫນອງວິທີທາງຫນ້າຂອງໂຄງການເພື່ອຈັດປະເພດແລະຂໍ້ມູນກຸ່ມ.
TIBCO Spotfire ຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາພັນແລະປະຕິບັດການຄາດຄະເນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສ້າງຮູບພາບຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ TIBCO Spotfire:
- ການວິເຄາະຄາດຄະເນ
- ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ
- ການຄາດຄະເນ
- ການຈັດປະເພດ ແລະການຈັດກຸ່ມ
7. H2O.ai
ເປັນແພລະຕະຟອມທີ່ເປີດແຫຼ່ງ, H2O.ai ສະຫນອງເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍທີ່ອີງໃສ່ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML). H2O Driverless AI ແມ່ນແນໃສ່ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ H2O AutoML ແມ່ນແນໃສ່ບຸກຄົນທີ່ບໍ່ແມ່ນວິຊາການ. ມັນຍັງສະຫນອງແມ່ແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.
ນີ້ແມ່ນບາງອຸດສາຫະກໍາທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບ H2O.ai:
- ວິສາຫະກິດ
- startups
- ການຕະຫຼາດ
- ການເງິນ
- ດ້ານການປະກັນໄພ
- ຮັກສາສຸຂະພາບ
8. ibi WebFOCUS
ຜູ້ສ້າງຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ibi) ສະເຫນີແພລະຕະຟອມການວິເຄາະ WebFOCUS, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມືການບໍລິການຕົນເອງ. ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍໃຜໂດຍຜ່ານຕົວທ່ອງເວັບຂອງເວັບໄຊຕ໌, ແລະມັນປະກອບດ້ວຍຖານຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍ. ຜ່ານເວທີ, ທ່ານສາມາດຕິດຕາມແລະຕິດຕາມ KPIs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະມັນສະຫນອງ dashboards ການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ບາງເຄື່ອງມືການວິເຄາະອື່ນໆຂອງມັນປະກອບມີການແກ້ໄຂສໍາລັບການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຄ້າປີກ, ແລະການຂົນສົ່ງ, ແລະເວທີດັ່ງກ່າວແມ່ນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ສຸດ, ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ບໍລິສັດຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ຊອກຫາຂະຫນາດ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ ibi WebFOCUS:
- ທີມງານຮ່ວມມື
- ການຕິດຕາມ KPI
- ແຜງໜ້າປັດແບບໂຕ້ຕອບ
9. Emcien
ເຄື່ອງມືສຸດທ້າຍໃນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາແມ່ນ Emcien, ເຊິ່ງມີເວທີທີ່ເອີ້ນວ່າ EmcienPatterns ສ້າງຂຶ້ນໃນເຄື່ອງຈັກສອງເຄື່ອງຈັກ. ເຄື່ອງຈັກການວິເຄາະໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອກໍານົດຮູບແບບກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງມັນໄປຫາເຄື່ອງຈັກ Prediction.
ໃນເຄື່ອງຈັກການຄາດເດົາ, ການຕັດສິນໃຈແມ່ນດໍາເນີນການຕື່ມອີກ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຈະຖືກປັບປຸງໃນເວລາຈິງ. ມັນປະກອບມີການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະກາຟ, ແລະມັນສະຫນອງການຄາດເດົານ້ໍາຫນັກແລະຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນ. Emcien ສາມາດຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະຂໍ້ມູນເປື້ອນໄດ້ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການກະກຽມ.
ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ Emcien:
- ການຕັດສິນໃຈ
- ການຮັກສາລູກຄ້າ
- ຈັດສົ່ງຕາມເວລາ
- ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະກາຟ
ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ນໍາທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍອາດຈະຄິດວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການເງິນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຫຼືທີມງານທີ່ມີອຸປະກອນດີຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ນີ້ບໍ່ແມ່ນກໍລະນີສະເຫມີ. ມີເຄື່ອງມືຈໍານວນຫຼາຍໃນຕະຫຼາດທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດກາຍເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຂັບເຄື່ອນແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບອະນາຄົດຂອງ AI.
ເຫຼົ່ານີ້ 9 ເຄື່ອງມືການພະຍາກອນ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນກຸນແຈສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງຂະຫນາດໃດທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະເອົາຄວາມສາມາດຂໍ້ມູນຂອງຕົນໄປໃນລະດັບຕໍ່ໄປ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ