Alteryx предоставляет автоматизированное, полностью управляемое машинное обучение и моделирование, а также опции “экспертного режима” для ускорения результатов. Создавайте, проверяйте, развертывайте и оптимизируйте модели в визуальном, управляемом опыте. Используйте интегрированную подготовку данных и профилирование в процессе создания модели. Узнайте больше о Alteryx
Платформы искусственного интеллекта
Платформы искусственного интеллекта позволяют создавать решения для анализа картинок, понимания речи и даже прогнозирования с учётом и имитацией интеллектуальных возможностей человека. Они обеспечивают работу программных продуктов, способных к анализу входных данных и интерпретации полученных результатов и делают процесс взаимодействия человека с программами и помощь при принятии решений в рамках определённых задач более интуитивным.
Сортировать по:
Показывать по:
В избранное
В избранное
Управляемый MLflow построен поверх MLflow, платформы с открытым исходным кодом, разработанной Databricks для управления полным жизненным циклом машинного обучения с корпоративной надёжностью, безопасностью и масштабированием. Узнайте больше о Databricks
В избранное
Anaconda была создана специалистами по Data Science для Data Science. Более 20 миллионов человек используют наши технологии для решения самых сложных задач. Узнайте больше о Anaconda
В избранное
Система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных. Узнайте больше о Dataiku
В избранное
Платформа, которая позволяет бизнес-аналитикам построить прогнозную аналитику без знания машинного обучения или программирования. Платформа использует автоматизированное машинное обучение (AutoML) для создания точных прогностических моделей за короткий промежуток времени. Узнайте больше о DataRobot
В избранное
Domino централизует работу в области Data Science и инфраструктуру по всему предприятию для совместного создания, обучения, развертывания и управления моделями – быстрее и эффективнее. Узнайте больше о Domino
В избранное
Интуитивно понятный, открытый и постоянно интегрирующий новые разработки KNIME делает понимание данных и проектирование рабочих процессов data science и многоразовых компонентов доступными для всех. Узнайте больше о Knime
В избранное
Пакет статистического программного обеспечения, разработанный SAS Institute для управления данными, расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики, уголовного расследования и прогнозной аналитики. Узнайте больше о SAS
В избранное
Low-code платформа Loginom делает продвинутую аналитику доступной бизнес-пользователям. Визуальный конструктор позволяет настроить все процессы анализа: интеграция, подготовка данных, моделирование, визуализация. Loginom сокращает время от тестирования гипотезы до создания работающего бизнес-процесса. Узнайте больше о Loginom
Платформы искусственного интеллекта
Платформы искусственного интеллекта предоставляют разработчикам инструменты для создания умных приложений. Инструменты часто представляют собой алгоритмы, библиотеки или фреймворки, или наборы для разработчиков, которые могут помочь создавать функции deep learning для программного обеспечения. Платформы ИИ позволяют решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Платформы позволяют разработчикам управлять моделями машинного обучения и отслеживать их интеграцию в бизнес-приложения. Платформы предоставляют способ автоматизации развёртывания, мониторинга работоспособности, производительности, точности моделей и их повторения. Эти системы могут анализировать большие наборы данных для поиска корреляций и закономерностей и использовать эти закономерности для составления прогнозов и предоставления ценной информации.
Некоторые приложения программного обеспечения искусственного интеллекта включают распознавание речи, обработку естественного языка, экспертные системы, которые предназначены для решения сложных задач путём воспроизведения возможностей человека в принятии решений, и дополненную реальность. Эти приложения могут быть в виде помощников для смартфонов, чат-ботов с искусственным интеллектом, а также программного обеспечения для распознавания голоса и изображений.
- Машинное обучение — применение алгоритмов машинного обучения к бизнес-данным (таким как продажи, доходы и транзакции) и построение аналитических моделей, чтобы извлекать информацию из данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальными затратами человеческих усилий.
- Обработка естественного языка — понимание, интерпретация и манипуляция человеческим языком, таким как речь и текст. Он может быть использован в различных областях бизнеса, таких как обслуживание клиентов, продажи (в форме чат-ботов) и анализ данных.
- Предсказательная аналитика — использует интеллектуальный анализ данных, статистику, ML и AI для анализа данных и поведения пользователей для прогнозирования использования.
- Распознавание речи — обработка человеческой речи в письменном виде. Преобразует речь в текст
- Виртуальный личный помощник — выполняет задачи и услуги для конкретного человека на основе команд и вопросов. Пользователи могут задавать помощникам вопросы, управлять устройствами умного дома и воспроизведением мультимедиа с помощью голоса.
- Чат-бот — онлайн-беседы в чате с помощью текста или преобразования текста в речь.
- Многоязычность — при обнаружении текста или речи на нескольких языках может конвертировать этот текст или речь на другой язык.
- Определяет пути процессов и применяет логику, позволяющую автоматически создавать будущие рабочие процессы, чтобы свести к минимуму дублирование, повторяющиеся процессы и человеческие ошибки.
- Упрощение и автоматизирование сбора, упорядочения и анализа данных.
- Возможность создания умных приложений с поддержкой искусственного интеллекта.
- Возможность создания алгоритмов машинного обучения.
- Готовые алгоритмы для создания умных приложений.
- Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных.
- Ускоренная аналитика — высокопроизводительное облачное хранилище данных для ускорения аналитики.
- Создание и обучение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, а также подготовка и анализ данных.
- Преобразование, очистка и доставка данных независимо от их масштаба и сложности в любое место гибридной облачной среды.
- Создание диалоговых интерфейсов для взаимодействия с любым приложением, устройством или каналом.
- Более точный анализ данных — с ростом числа используемых устройств объём данных, получаемых с этих устройств, увеличивается. Ручной анализ этого объема данных может быть громоздким и подверженным ошибкам. Алгоритмы программ на базе искусственного интеллекта способны анализировать данные намного быстрее, чем люди, и предоставлять полезную информацию для принятия обоснованных бизнес-решений.
- Улучшенное обслуживание клиентов — возможности искусственного интеллекта позволяют получать информацию в режиме реального времени по всем каналам связи с клиентами. Приложения для машинного обучения и обработки естественного языка используются в контакт-центрах и отделах обслуживания клиентов для решения проблем клиентов без необходимости вмешательства человека. Это позволяет агентам сосредоточиться на более сложных проблемах, что, в свою очередь, повышает качество и скорость обслуживания клиентов.
- Автоматизация — платформы искусственного интеллекта могут автоматизировать все виды задач, которые утомительны и трудоёмки. Программы способны выполнять несколько функций одновременно, что повышает производительность и сокращает время, затрачиваемое на задачи.
- Возможности прогнозирования — решения на базе искусственного интеллекта обладают функциями прогнозирования, которые позволяют анализировать историю данных для обнаружения исправлений и закономерностей для прогнозирования таких результатов, как отток клиентов, техническое обслуживание оборудования и обнаружение мошенничества. Такие возможности прогнозирования помогут организации избежать серьезных потерь и создать возможности для развития бизнеса.
- Унификация данных — консолидация разрозненных данных и упрощение гибридной облачной инфраструктуры за счёт безопасного доступа к данным прямо в месте их хранения, без перемещения.
- Извлечение максимальной пользы из данных.
- Возможность внедрения ИИ в процессы принятия решений и операции любого подразделения организации.