Awọn irinṣẹ asọtẹlẹ Artificial (AI) ati awọn solusan atupale asọtẹlẹ jẹ diẹ ninu awọn irinṣẹ nla ti o wa fun gbogbo awọn ajọ ti o ni iwọn, pese awọn oye si ọjọ iwaju. Wọn jẹ apakan ti aaye nla ti itupalẹ data ati ṣe idanimọ awọn ilana ti o wulo ni ṣiṣe ipinnu.
Ni e-commerce, awọn irinṣẹ asọtẹlẹ AI le ṣee lo lati ṣe itupalẹ data alabara, lakoko ti awọn iṣowo ati awọn ile-iṣẹ iṣeduro le lo lati ṣe itupalẹ awọn idiyele kirẹditi ati idanimọ awọn iṣẹ arekereke. Iwọnyi jẹ diẹ ninu ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ ti n yipada nipasẹ awọn irinṣẹ asọtẹlẹ AI.
Eyi ni wiwo 9 ti awọn irinṣẹ asọtẹlẹ AI ti o dara julọ lori ọja:
1. Awọsanma Awọn atupale SAP
SAP jẹ ọkan ninu awọn tobi multinational software ilé. Syeed atupale iṣaaju rẹ, SAP Awọn atupale Asọtẹlẹ, ti wa ni ipele sinu ile-iṣẹ ti o tobi julo Awọn atupale Awọsanma ti ile-iṣẹ naa.
Syeed tuntun n ṣiṣẹ lori AI ati pe a lo fun eto iṣowo imudara ati asọtẹlẹ, ati pe o le ṣiṣẹ lori gbogbo awọn ẹrọ. O jẹ iwọn ti o rọrun, afipamo pe awọn ajo ti gbogbo titobi le lo. Pẹlu awọn atupale imudara, ile-iṣẹ kan le lo NLP lati gba awọn oye lati data nla, lakoko ti ẹkọ ẹrọ ṣe adaṣe awọn ṣiṣan iṣẹ lati ṣe idanimọ awọn ibatan ati awọn ilana.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo ti SAP:
- Iwakusa data
- Awọn atupale asọtẹlẹ
- Augmented atupale
- asọtẹlẹ
- Iṣowo iṣowo
2. SAS To ti ni ilọsiwaju atupale
Ile-iṣẹ sọfitiwia ọpọlọpọ orilẹ-ede miiran, SAS nfunni sọfitiwia atupale ti o ni iwọn pupọ. Awọn atupale Ilọsiwaju SAS jẹ akojọpọ pipe ti awọn irinṣẹ atupale asọtẹlẹ.
O le ṣe simplify data nipasẹ iwakusa data ṣaaju gbigbe si awoṣe data, ati pe o funni ni itupalẹ iṣiro. Awọn atupale Ilọsiwaju SAS tun nlo awọn irinṣẹ asọtẹlẹ lati ṣe ina awọn awoṣe laifọwọyi fun awọn iṣeeṣe iwaju.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo ti SAS:
- Ayẹwo ọrọ
- Iṣiro iṣiro
- asọtẹlẹ
- Ayẹwo asọtẹlẹ
3. Alteryx
Alteryx jẹ Alakoso Quadrant Gartner Magic kan ninu data ijinle sayensi ati ẹrọ eko. Ọja oke rẹ ni pẹpẹ APA, eyiti o jẹ adaṣe ilana itupalẹ ti o ṣajọpọ imọ-jinlẹ data pẹlu awọn atupale asọtẹlẹ.
Alteryx jẹ ifọkansi si awọn ti kii ṣe coders, pese awọn ọgọọgọrun ti adaṣe “awọn bulọọki ile,” ati pe o le tan data nla sinu awọn oye ti o ṣe iranlọwọ ninu ilana ṣiṣe ipinnu. O tun jẹ ohun elo ifọwọsowọpọ to dara, ti n mu awọn ẹgbẹ laaye lati pin awọn oye.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo ti Alteryx:
- Imọ data
- Awọn atupale iṣowo
- Awọn data ti a ko ṣeto
- Onínọmbà ero
4. RapidMiner
RapidMiner jẹ ọkan miiran ti awọn irinṣẹ asọtẹlẹ AI oke. Syeed itupalẹ data ipari-si-opin, RapidMiner nlo awoṣe data ati ẹkọ ẹrọ lati pese awọn atupale asọtẹlẹ alaye.
Syeed naa nlo wiwo fifa ati ju silẹ, ati pe o ni ile-ikawe ti o ju 1,500 algorithms ti o le lo si data. O tun jẹ alagbara irinṣẹ iworan data, gbigba ọ laaye lati wo awọn abajade iwaju ti awọn ipinnu iṣowo.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo ti RapidMiner:
- Data modeli
- Ifihan data
- Aligoridimu eko ẹrọ
5. IBM SPSS
SPSS jẹ iṣiro iṣiro IBM ati ojutu iṣẹ ọja, ati pe o ṣe amọja ni itupalẹ iṣiro ilọsiwaju. Awọn modulu meji rẹ jẹ Awọn iṣiro SPSS ati Awoṣe SPSS. Ogbologbo naa ṣe awọn atupale asọtẹlẹ nipa apapọ atupale ad hoc, idanwo ilewq, ati itupalẹ geospatial.
Awoṣe SPSS jẹ ṣiṣi-ipin diẹ sii, ati pe o yi itupalẹ asọtẹlẹ sinu awọn iwo ayaworan, ti o fun ọ laaye lati ṣe idanimọ awọn ilana ati awọn aiṣedeede ninu data.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo IBM SPSS:
- Iṣiro iṣiro
- Data modeli
- Awọn iworan
6. TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire nlo awọn irinṣẹ lọpọlọpọ lati ṣiṣẹ lori awọn eto data nla, ati pe o jẹ ohun elo rọrun-lati-lo fun gbogbo eniyan. Pẹlu awọn asọtẹlẹ titẹ-ọkan, o funni ni awọn ọna ti a ti ṣe tẹlẹ lati ṣe iyatọ ati data iṣupọ.
TIBCO Spotfire tun ṣafihan awọn ibatan ati ṣe asọtẹlẹ asọtẹlẹ, bakanna bi ṣiṣẹda awọn iwoye data to wulo.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo TIBCO Spotfire:
- Awọn atupale asọtẹlẹ
- Ifihan data
- asọtẹlẹ
- Isọri ati ikojọpọ
7. H2O.ai
Syeed ti o ṣii, H2O.ai nfunni ni ọpọlọpọ awọn irinṣẹ oye iṣowo ti o gbẹkẹle AI ati ẹkọ ẹrọ (ML). H2O Driverless AI ti wa ni ifọkansi ni data sayensi, lakoko ti H2O AutoML ti wa ni ifọkansi si awọn ẹni-kọọkan ti kii ṣe imọ-ẹrọ. O tun nfunni awọn awoṣe oriṣiriṣi fun awọn ile-iṣẹ oriṣiriṣi.
Eyi ni diẹ ninu awọn ile-iṣẹ ti o baamu julọ fun H2O.ai:
- Idawọlẹ
- startups
- Marketing
- Isuna
- Insurance
- Itọju Ilera
8. ibi WebFOCUS
Awọn Akole Alaye (ibi) nfunni ni Syeed atupale WebFOCUS, eyiti o jẹ ohun elo iṣẹ ti ara ẹni. O le wọle nipasẹ ẹnikẹni nipasẹ ẹrọ aṣawakiri wẹẹbu kan, ati pe o ni ọpọlọpọ awọn apoti isura data. Nipasẹ pẹpẹ, o le ṣe atẹle ati tọpa awọn KPI oriṣiriṣi, ati pe o funni ni awọn dasibodu ibaraenisepo to wulo. Diẹ ninu awọn irinṣẹ atupale miiran pẹlu awọn solusan fun ilera, iṣuna, soobu, ati awọn eekaderi, ati pe pẹpẹ jẹ rọ pupọ, eyiti o jẹ anfani si awọn ile-iṣẹ kekere ti n wa lati ṣe iwọn.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo ibi WebFOCUS:
- Ẹgbẹ ifowosowopo
- KPI ibojuwo
- Dashboards ibanisọrọ
9. Emcien
Ọpa ti o kẹhin lori atokọ wa ni Emcien, eyiti o ni pẹpẹ ti a pe ni EmcienPatterns ti a ṣe lori awọn ẹrọ meji. Ẹrọ Aṣayẹwo naa nlo data lati ṣe idanimọ awọn ilana ṣaaju gbigbe lọ si ẹrọ asọtẹlẹ naa.
Ninu ẹrọ Asọtẹlẹ, ṣiṣe ipinnu ni a ṣe siwaju, ati pe awọn oye iṣẹ ṣiṣe ti ni imudojuiwọn ni akoko gidi. O pẹlu iworan data ati itupalẹ awọnyaya, ati pe o pese awọn asọtẹlẹ iwuwo ati awọn ikun afiwe. Emcien ni anfani lati mu data ti ko ṣeto ati data idọti laisi nilo igbaradi.
Eyi ni diẹ ninu awọn ohun elo ti Emcien:
- Ṣiṣe ipinnu
- Idaduro alabara
- Ifijiṣẹ akoko
- Data iworan ati awonya onínọmbà
Lakoko ti ọpọlọpọ awọn oludari iṣowo le ro pe wọn nilo iye owo nla tabi ẹgbẹ ti o ni ipese daradara ti awọn onimọ-jinlẹ data lati lo awọn irinṣẹ wọnyi, eyi kii ṣe ọran nigbagbogbo. Ọpọlọpọ awọn irinṣẹ wa lori ọja ti o le ṣe iranlọwọ fun iṣowo kan di imọ-ẹrọ-iwakọ ati ṣetan fun ọjọ iwaju AI.
Awọn irinṣẹ asọtẹlẹ AI ti o dara julọ 9 wọnyi jẹ bọtini si eyikeyi agbari ti o ni iwọn ti n wa lati mu awọn agbara data rẹ si ipele ti atẹle.
Fi a Reply