أفضل 13 برنامجًا لتعدين البيانات للشركات الصغيرة إلى الكبيرة في عام 2022

البيانات هي جوهر بعض أكبر القرارات التي تتخذها الشركات الحديثة ، واستخراج البيانات هو أسلوب فعال لمساعدتك على القيام بذلك.

تتعامل كل شركة مع حجم هائل من البيانات ، والتي عند استخدامها بالطريقة الصحيحة ، يمكن أن تحقق الكثير من الفوائد لمؤسستك.

هذا هو المكان الذي يكون فيه التنقيب عن البيانات مفيدًا.

يمكن أن يساعد الشركات على تحسين كفاءتها التشغيلية وتقليل التكاليف واتخاذ قرارات مستنيرة.

ويمكنك إجراء التنقيب عن البيانات بكفاءة باستخدام برامج التنقيب عن البيانات. سيساعد ذلك في تسريع العملية وتوفير الوقت الذي يمكنك تخصيصه لاستخدام البيانات المكتسبة.

دعنا نتحدث عن استخراج البيانات أكثر وأفضل برامج التنقيب عن البيانات التي يمكنك تجربتها.

ما هو التنقيب عن البيانات؟

يشير التنقيب عن البيانات إلى عملية البحث عن البيانات واستخراجها وتقييمها. يمكن أن تكون البيانات أنماط رسوم نصية مثل الخط والأرقام الأدبية واللغوية والإحصاءات وما إلى ذلك.

نشأ التنقيب عن البيانات من مجال لغويات الكمبيوتر إلى مجال فرعي لعلوم الكمبيوتر واللغويات وعلوم الفن والإحصاء الرياضي.

يهدف إلى استخراج البيانات باستخدام برامج الكمبيوتر والتحليلات والأساليب الذكية من مجموعات البيانات وتوثيق نتائج التحليل وإعادة هيكلة هذه المعلومات لتكون قادرة على الحصول على رؤى ذات مغزى.

بصرف النظر عن تحليل النص ، يتضمن استخراج البيانات أيضًا إدارة البيانات وإدارة قواعد البيانات وهندسة قواعد البيانات. تبدأ إدارة البيانات بالمعالجة المسبقة للبيانات ، وإنشاء نماذج البيانات ، ومعالجة البيانات باستنتاجات إحصائية صارمة وغير صارمة.

كيف يعمل؟

يتضمن التنقيب عن البيانات عمليات مختلفة ، بدءًا من فهم متطلبات العمل لسبب حاجتك إلى استخراج البيانات واستخدامها.

تنقسم العملية إلى ثلاث مراحل رئيسية - المعالجة المسبقة للبيانات ، واستخراج البيانات ، والتحقق من صحة النتائج.

المعالجة المسبقة للبيانات

تعد المعالجة المسبقة للبيانات ضرورية لفهم الاختلافات في مجموعات البيانات قبل أن يحدث التعدين الفعلي.

نظرًا لأن التنقيب في البيانات يمكن أن يكشف عن أنماط مفيدة موجودة في مجموعات البيانات ، يجب أن تكون بياناتك المستهدفة ضخمة بما يكفي لاحتواء مثل هذه الأنماط. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون مجموعة البيانات هذه موجزة بدرجة كافية بحيث يمكنك استخراج البيانات ضمن الإطار الزمني المطلوب.

لذلك ، قبل أن تبدأ في استخراج البيانات ، يجب عليك تجميع حجم كبير من مجموعات البيانات المستهدفة التي يمكنك الحصول عليها من مستودع البيانات. بعد ذلك ، يجب عليك تنظيف تلك البيانات لإزالة المعلومات غير الضرورية والمفقودة.

بيانات التعدين

بعد تجميع البيانات الهدف ، تبدأ العملية الفعلية لاستخراج البيانات. وهي تتضمن ست خطوات رئيسية - اكتشاف الانحراف ، ونمذجة التبعية ، والتجميع ، والتصنيف ، والانحدار ، والتلخيص.

• كشف الشذوذ: يتضمن هذا تحديد مجموعات البيانات غير المنتظمة التي يمكن أن تكون مفيدة أو تحتوي على بعض الأخطاء.
• نمذجة التبعية: في هذه المرحلة ، تم العثور على العلاقة بين المتغيرات المختلفة. يُعرف أيضًا باسم تعلم قواعد الجمعيات أو تحليل سلة السوق.
• التجميع: يتضمن اكتشاف الهياكل والمجموعات في مجموعات البيانات التي تبدو متشابهة.
• التصنيف: هذا هو تصنيف البيانات بناءً على معايير معينة.
• الانحدار: يكتشف العلاقات بين مجموعات البيانات أو البيانات من أجل إيجاد مثل هذه الوظيفة التي يمكنها نمذجة البيانات بأقل خطأ ممكن.
• التلخيص: هذا هو المكان الذي تقوم فيه بتصور البيانات وإنشاء التقارير لتوفير تمثيل مضغوط وأكثر وضوحا للبيانات المستخرجة.

التحقق من صحة النتائج

هذه هي الخطوة الأخيرة لاكتشاف المعرفة من البيانات التي تم جمعها للتحقق من الأنماط المتولدة في التنقيب عن البيانات.

ليست كل الأنماط المكتشفة بواسطة خوارزميات التنقيب عن البيانات يجب أن تكون صالحة. ومن ثم ، فإن هذه الخطوة حاسمة. يتم إجراؤه على مجموعة بيانات الاختبار حيث يتم تطبيق الأنماط المكتشفة. بعد ذلك ، يتم مقارنة ناتج النتيجة مع الإخراج المطلوب.

إذا كانت الأنماط تفي بالمعايير المرغوبة ، يتم تفسير الأنماط المكتسبة وتحويلها إلى معرفة ذات مغزى. ولكن إذا كانت لا تفي بالمعايير ، فيجب عليك إعادة تقييم النتائج من خلال إجراء التغييرات المطلوبة في مراحل المعالجة المسبقة واستخراج البيانات.

لماذا تحتاج التنقيب عن البيانات؟

يعد استخراج البيانات مفيدًا لتحليلات البيانات وذكاء الأعمال لمساعدة الشركات على اكتساب معرفة أعمق حول مؤسستهم وعملائهم ومنافسيهم وصناعتهم. بعض استخدامات التنقيب عن البيانات هي:

• المبيعات والتسويق: تجمع الشركات معلومات حول عملائها المستهدفين من أجل تحسين المبيعات وجهود التسويق إلى جانب المنتجات والخدمات.
• التعليم: يمكن للمؤسسات التعليمية استخدام التنقيب عن البيانات لاستخراج بيانات الطلاب واستخدامها لتحسين جودة التعليم.
• كشف الاحتيال: يمكن لأعمال SaaS والبنوك والمؤسسات الأخرى استخدام التنقيب عن البيانات لملاحظة الحالات الشاذة في وضعهم الأمني ​​ومنع الهجمات الإلكترونية.
• العمليات: يمكن للشركات استخدام التنقيب عن البيانات لتحسين عملياتها وخفض التكاليف واتخاذ قرارات مستنيرة.

الآن ، دعنا نتحدث عن بعض من أفضل برامج التنقيب عن البيانات.

رابيدماينر ستوديو

احصل على منصة شاملة لاستخراج البيانات مع أتمتة كاملة وتصميم سير عمل مرئي من RapidMiner Studio. يساعد في أتمتة وتسريع عملية إنشاء النموذج التنبئي بمساعدة واجهة بصرية السحب والإفلات.

ستحصل على أكثر من 1500 وظيفة وخوارزمية تضمن أفضل نموذج في كل حالة استخدام. يوفر برنامج RapidMiner Studio قوالب مُعدة مسبقًا للصيانة التنبؤية ، وتضخيم العملاء ، واكتشاف الاحتيال ، والمزيد.

يتيح لك RapidMiner إنشاء اتصالات نقطة والنقر فوق مستودعات بيانات المؤسسة والتخزين السحابي والوسائط الاجتماعية وتطبيقات الأعمال وبحيرات البيانات وقواعد البيانات. سيجد المبتدئين أيضًا توصيات استباقية في كل خطوة للمتابعة.

قم بتشغيل ETL وإعداد البيانات داخل قاعدة البيانات للحفاظ على البيانات المحسنة للتحليلات. فهم الاتجاهات والتوزيعات والأنماط باستخدام الرسوم البيانية والإحداثيات المتوازية والمخططات الخطية والمخططات الصندوقية والمخططات المبعثرة وما إلى ذلك لإصلاح مشاكل جودة البيانات بسرعة ، بما في ذلك المعلومات المفقودة والقيم المتطرفة.

تخلص من العمل الشاق أثناء إعداد البيانات باستخدام RapidMiner Turbo Prep وقم بإنشاء نماذج تعلم آلي مؤثرة وقيمة بسرعة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. سيكشف عن الأداء الحقيقي للنموذج قبل الانتقال إلى الإنتاج.

علاوة على ذلك ، قم بإنشاء تدفقات عمل استخراج البيانات المرئية سهلة الشرح وسهلة الفهم وأيضًا نشر نماذج تحتوي على كود ونماذج قائمة على الأكواد في النظام الأساسي.

قم بدمج RapidMiner مع التطبيقات الحالية مثل Python و R. قم بتنزيل أحدث الوظائف التي يوفرها المجتمع وإضافة إمكانات جديدة عبر آلية الامتداد الخاصة به.

تيراتا

تجربة البيانات والرؤى والنتائج مع Teradata Vantage. إنها منصة متعددة السحابة متصلة توحد كل شيء لتحليلات المؤسسة.

تساعد Teradata على دفع عملك إلى الأمام من خلال السماح للنظام البيئي لتحليلات بيانات المؤسسة والذكاء التنبئي وتقديم إجابات قابلة للتنفيذ. إنه يوفر نهجًا هجينًا لتلبية متطلبات مؤسسة حديثة.

يمنحك هذا النظام الأساسي متعدد السحابة إمكانية النقل والمرونة للنشر في أي مكان ، مثل السحابة المحلية والعامة (Azure و AWS و Google Cloud). يمكن أن تساعدك فرق الخبراء في Teradata على الاستفادة من البيانات لتحسين عمليات عملك وتحقيق قيمة مذهلة.

استعلم عن مخزونك مع Teradata في الوقت الفعلي وتأكد من أن كل شيء يعمل ويعمل بشكل جيد دون القلق بشأن وقت التشغيل. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Teradata Vantage ذكاءً لا حصر له للمساعدة في بناء أعمال من الجيل التالي.

علاوة على ذلك ، تتيح لك قابلية التوسع متعددة الأبعاد وعلى مستوى المؤسسات قياس الأبعاد للتعامل مع أعباء عمل البيانات الضخمة. عزز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لديك لتشغيل نماذجك بنتائج وجودة أفضل.

امنح فريقك برنامجًا آمنًا ومستندًا إلى الأدوار بدون رمز لرسم بيانات 100٪ يمكنها دعم الأهداف الرئيسية لعملك. كما أنه يدعم جميع تنسيقات البيانات وأنواعها ، مثل BSON و Avro و CSV و Parquet و XML و JSON.

لن يفاجئك Teradata Vantage بتكاليف إضافية. تسمح لك وحدة التحكم البديهية بتتبع استخدام الموارد بسهولة حتى تعرف ما الذي تدفعه مقابله.

عامل منجم البيانات في أوراكل

يمكّن Oracle Data Miner الشركات ومحللي البيانات وعلماء البيانات من عرض البيانات والعمل مباشرةً داخل قاعدة البيانات باستخدام محرر سير عمل بسيط بالسحب والإفلات.

Oracle Data Miner هو امتداد لـ Oracle SQL Developer يوثق ويسجل خطوات سير العمل التحليلية الرسومية التي يتخذها المستخدمون لاستكشاف البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فإن سير عملها بسيط ومفيد لتنفيذ المنهجيات التحليلية ومشاركة الأفكار.

ينشئ هذا النظام الأساسي نصوص PL / SQL و SQL ويقدم بسرعة واجهة برمجة تطبيقات لتسريع نشر النموذج عبر المؤسسة. ستحصل أيضًا على أداة سير عمل تفاعلية لإنشاء منهجيات التعلم الآلي وتقييمها وتعديلها ومشاركتها ونشرها.

علاوة على ذلك ، ستحصل على عقد الرسم البياني لعرض البيانات ، مثل إحصائيات الملخص ، ومخططات المربعات ، والمخططات المبعثرة ، والمدرج التكراري. تساعدك العقد المختلفة ، مثل التحويل وتصفية العمود وعُقد بناء النموذج ، على توجيه أعمالك.

يمكن لـ Oracle Data Miner تقليل الوقت بين تطوير النموذج ونشره عن طريق القضاء على حركة البيانات والحفاظ على الأمان. ستعمل أيضًا على تمكين فرقك من خلال مساعدتهم على تطوير مجموعة مهارات متنوعة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

KNIME

قم بإنشاء وإنتاج استخراج البيانات باستخدام KNIME الذي يوفر دعمًا شاملاً لعلوم البيانات لعملك ويعزز الإنتاجية.

ستحصل على أداتين تكميليتين مع منصة واحدة على مستوى المؤسسة. ستحصل أيضًا على KNIME Analytics ، وهو نظام أساسي مفتوح المصدر لإنشاء ونشر خادم KNIME التجاري ونماذج علوم البيانات.

علاوة على ذلك ، فإن KNIME مفتوح وبديهي ويمكنه دمج التطورات الجديدة باستمرار لفهم وتصميم تدفقات عمل علوم البيانات التي يمكن للجميع الوصول إليها. خادم KNIME مفيد لتعاون الفريق والإدارة والنشر والأتمتة.

إذا لم تكن خبيرًا ، تقدم KNIME الوصول إلى بوابة الويب KNIME. تم تصميم العديد من الإضافات بواسطة KNIME نفسها بحيث يمكنك القيام بشيء أكثر. يقدم مجتمعها وشركاؤها أيضًا امتدادات. تتكامل KNIME مع مشاريع مفتوحة المصدر حتى لا تفتقر إلى أي شيء أبدًا.

منصة KNIME Analytics متاحة على Amazon AWS و Microsoft Azure. يمكن أن تساعدك KNIME في الوصول إلى جميع البيانات وتحويلها ودمجها وتحليلها باستخدام الأدوات المفضلة لديك. سوف يدعم عملك بممارسات استخراج البيانات الواسعة والرؤى المفيدة التي يتم جمعها من البيانات.

قم بتنزيل KNIME الآن وابدأ في بناء سير العمل الأول الخاص بك.

البرتقالي

أصبح التنقيب عن البيانات الآن ممتعًا مع Orange الذي يوفر تصوراً مفتوحًا للبيانات وتعلمًا آليًا. يوفر مجموعة أدوات متنوعة لإنشاء مهام سير عمل تحليل البيانات بسهولة وبصورة.

يمكنك إجراء تصور وتحليل بسيط للبيانات واستكشاف المخططات الصندوقية ، والمخططات المبعثرة ، والتوزيعات الإحصائية ، وما إلى ذلك. يسمح لك البرتقالي بالتعمق أكثر مع المجموعات الهرمية ، وخرائط الحرارة ، وشجرة القرار ، والإسقاطات الخطية ، و MDS.

يمكن لـ Orange تحويل البيانات متعددة الأبعاد إلى تصور ثنائي الأبعاد مع تحديدات وترتيب أفضل للسمات. ستجد أيضًا واجهة مستخدم رسومية للتركيز أكثر على تحليل البيانات بدلاً من إضاعة الوقت في الترميز.

تستخدم الجامعات والمدارس والدورات التدريبية في جميع أنحاء العالم Orange لعروضها الرائعة. وهو يدعم الرسوم التوضيحية المرئية والتدريب العملي على المفاهيم من التنقيب عن البيانات. ستحصل أيضًا على أدوات لجعل تدريبك أفضل.

علاوة على ذلك ، استخدم الوظائف الإضافية المختلفة لتعدين البيانات من المصادر الخارجية ، وإجراء المعالجة الطبيعية واستخراج النصوص ، وإجراء تحليل الشبكة ، واستنتاج مجموعات العناصر ، والمزيد. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لعلماء الأحياء الجزيئية وعلماء المعلومات الحيوية استخدام Orange لتصنيف الجينات المختلفة من خلال تحليل التخصيب والتعبير التفاضلي.

ساس

اكشف عن رؤى قيمة مع SAS Enterprise Miner - وهو برنامج قوي لاستخراج البيانات لشركتك. يساعدك على تبسيط العملية برمتها لتطوير نماذج سريعة وفهم العلاقات الرئيسية.

تقدم SAS أدوات متعددة لتطوير نماذج أفضل. باستخدام رسم تخطيطي لتدفق العملية التفاعلية والتوثيق الذاتي ، يمكنك تعيين عملية استخراج البيانات بالكامل لاستخراج نتائج أفضل.

يمكن لخبراء الموضوع ومستخدمي الأعمال ذوي المهارات المحدودة إنشاء نماذجهم الخاصة بسهولة عبر SAS Rapid Predictive Modeler. يمكنك أيضًا تحسين دقة التنبؤ من خلال مقارنة التقييمات وإحصائيات التنبؤ من النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام مناهج مختلفة.

يلغي SAS إعادة الكتابة اليدوية من خلال السماح لك بنشر النموذج تلقائيًا وإنشاء رمز تسجيل لجميع المراحل. كما أنه يوفر واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام ومعالجة مجمعة وتنبؤات متقدمة ونمذجة وصفية وأداء عالٍ وتكامل مفتوح المصدر وخيار نشر سحابي ومعالجة قابلة للتطوير والمزيد.

قليك

يمكن لمنصات Qlik Intelligence الأساسية سد الفجوة بين الرؤى والبيانات والإجراءات. يمنحك بيانات وتحليلات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ، وتعاونية ، وقابلة للتنفيذ ، وفي الوقت الحقيقي.

يعمل Qlik على تسريع عملية الاستيعاب وتكرار البيانات والتدفق عبر العديد من تطبيقات الحاسبات المركزية غير المتجانسة و SAP و SaaS وتطبيقات قواعد البيانات. يمكنك أتمتة ETL وإنشاء رمز تصميم جنبًا إلى جنب مع التحديثات المستمرة.

ستساعد المنصة في تقليل التكلفة والمخاطر والوقت لتقديم مستودع بيانات سحابي رشيق. يمكنك استخدام أساليب الضغط للأسفل وطرق ELT الحديثة لتحويل البيانات وإثرائها وتوحيدها ودمجها وضمها من الهياكل غير المتجانسة.

علاوة على ذلك ، تعمل خدمة السحابة الأصلية الخالية من التعليمات البرمجية من Qlik على تبسيط عمليات سير العمل الخاصة بك وتشغيلها تلقائيًا بين تطبيقات Qlik Sense و SaaS للتوصية بإجراءات من الرؤى. ستحصل أيضًا على لوحات معلومات سهلة الاستخدام مع تفاعل ودعم كامل للاستكشاف والبحث الحر.

يستفيد Qlik من الذكاء الاصطناعي لمساعدة التحليلات الكاملة ، مما يمكّن المزيد من المستخدمين من الحصول على قيمة قصوى من البيانات. بمساعدة واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة ، لديك فرصة لتضمين التحليلات في التطبيقات التشغيلية وإنشاء تطبيقات خارجية.

إذا لاحظت أي تغيير مفاجئ في البيانات ، فسيطلب منك على الفور اتخاذ الإجراء المناسب. يوفر Qlik أيضًا خيارات نشر مرنة لحماية احتياجات الإدارة المحلية وموقع البيانات من خلال خيارات السحابة المتعددة.

حشرجة الموت توجوير

Rattle هي واجهة مستخدم رسومية لعلوم البيانات باستخدام R. وهي تستخدم مجموعة أدوات واجهة المستخدم الرسومية ، مثل RGtk2 ، والتي يمكن تثبيتها من مستودع Microsoft CRAN.

تعرف على قدرات برنامج Rattle ، والذي يوفر أيضًا استخدامًا قويًا لسطر الأوامر. هو - هي

• يعرض الملخصات المرئية والإحصائية للبيانات
• يحول نفس البيانات للنمذجة
• يبني نماذج التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف والإشراف
• يقدم نماذج عالية الأداء بيانياً
• عشرات أحدث مجموعات البيانات للنشر.

يتم تسجيل جميع التفاعلات كبرنامج نصي R ، والذي يتم تنفيذه مرة أخرى في R بشكل مستقل مع واجهة Rattle. يمكنك تعلم الأداة واستخدامها لتطوير مجموعات المهارات الخاصة بك في R. ستساعدك أيضًا في بناء نماذج أولية بخيارات قوية.

Rattle عبارة عن نظام أساسي مجاني مفتوح المصدر ورمزه متاح في مستودع Bitbucket git. ستتمتع بحرية مراجعة الكود واستخدامه للغرض الذي تريده وتوسيعه.

ويكا

يوفر Weka أدوات لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي المختلفة ، ومعالجة البيانات ، وتصورها.

يمكنك تطبيق تقنيات التعلم الآلي في مشاكل التنقيب عن البيانات في العالم الحقيقي. يتبع خطوات بسيطة:

• ستحصل على بيانات أولية من الحقل والتي قد تحتوي على العديد من الحقول غير ذات الصلة والقيم الخالية.
• استخدم أدوات المعالجة المسبقة للبيانات من Weka لتنظيف البيانات.
• احفظ البيانات التي تم تنظيفها في التخزين المحلي لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي.
• اعتمادًا على نوع أو نموذج التعلم الآلي ، ستختار من بين الخيارات المتاحة ، بما في ذلك التصنيف أو التجميع أو الارتباط.
• أتمتة سير العمل

لديك الحرية في تحديد أي خوارزمية مقدمة من Weka وتعيين المعلمات التي تريدها لتشغيل مجموعة البيانات. احصل على مخرجات إحصائية من Weka وأداة تصور لفحص البيانات.

يطبق نماذج مختلفة على نفس مجموعة البيانات لمقارنة مخرجات النماذج واختيار أفضل ما تحتاجه.

حكمة

توفر منصة التحليلات الأولى من واجهة برمجة التطبيقات ، Sisense ، تحليلات قابلة للتخصيص بالكامل وذات تسمية بيضاء كلما احتجت إلى ذلك.

قم بتحويل أسلوب العمل القديم الخاص بك وقم بتنمية عملك من خلال إطلاق العنان لقوة البيانات. افتح البيانات من أماكن العمل والسحابة لتحليل البيانات والحصول على نتائج أفضل.

يمكنك أتمتة الإجراءات متعددة الخطوات في سير عملك وإنشاء تجارب مخصصة لتسريع سير العمل. تقدم Sisense منصة سحابية مفتوحة يتم توسيعها من خلال الشراكات التقنية لتعزيز قابلية التوسع.

علاوة على ذلك ، يمكنك إضافة تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى مهام سير العمل والتطبيقات والمنتجات والعمليات الخاصة بك لتجربة الذكاء في المكان المناسب في الوقت المناسب للتخلص من التدفق البطيء.

مهما كان مستوى مهارتك ، يمكن لـ Sisense تمكين الجميع لبث التحليلات بشكل فعال لاتخاذ قرارات عمل أفضل. يمكنك أيضًا التمييز بين المنتجات وتمكين المستهلكين وإنشاء تدفقات جديدة باستخدام التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

InetSoft

يجعل ذكاء الأسلوب في InetSoft التحليل سريعًا وسهلاً. إنها منصة قائمة على الويب تصل إلى البيانات من أي مصدر بغض النظر عن حجم قاعدة البيانات وتعالج مجموعات البيانات الصغيرة لتحليل أسهل وأسرع.

يعد هذا أحد أفضل برامج التنقيب عن البيانات لعملك للتخلص من مجموعة واسعة من مخابئ البيانات والحصول على أدوات جديدة لأبحاث السوق.

يمكن لـ Style Intelligence التعامل مع مشاريع البيانات الضخمة ، وقد تم تصميمه باستخدام تقنية ذاكرة التخزين المؤقت لشبكة البيانات المسجلة الملكية بناءً على مبادئ MapReduce التي تسهل البيانات الضخمة.

اباتشي محوت

Apache Mahout عبارة عن Scala DSL معبر رياضيًا وإطار عمل للجبر الخطي الموزع مصمم خصيصًا لعلماء البيانات والإحصائيين وعلماء الرياضيات لتنفيذ الخوارزميات الخاصة بهم.

هذا مشروع علمي مفتوح المصدر يساعد في إنشاء خوارزميات التعلم الآلي. لديها الكثير من الأشياء التي تحدث على مختلف المستويات. ينفذ تقنيات التعلم الشائعة ، بما في ذلك التوصية والتصنيف والتكتل.

تمت كتابة خوارزميات Apache Mahout على Hadoop. وبالتالي ، فهي تعمل بشكل جيد وتستخدم مكتبة Hadoop لتوسيع نطاق السحابة. ستحصل على إطار عمل جاهز للاستخدام وسهل الاستخدام لمهام التنقيب عن البيانات الخاصة بك. كما يسمح للتطبيقات بتحليل البيانات الضخمة بسرعة وفعالية.

H2O

احصل على Gene Mutation AI الذي يقدم قرارات ذكية مباشرة إلى الأطباء باستخدام H2O. سيساعدك على تتبع وإدارة والتنبؤ بحالات دخول COVID-19 ذات الصلة في المستشفيات.

تعمل H2O على حل العديد من المشكلات المعقدة في عملك وتسريع الأفكار المبتكرة بنتائج قابلة للتنفيذ. يمكن أن يغير طريقة بناء الذكاء الاصطناعي واستهلاكه ولديه ذكاء اصطناعي مبني يجعل العمل أسرع وأسهل.

علاوة على ذلك ، تحافظ H2O على السرعة والشفافية والدقة بحيث يمكنك بناء النماذج دون أي قيود. قم بتبسيط سير العمل وفقًا للأداء من خلال مراقبة البيانات لاتخاذ القرار الحالي.

من خلال متجر تطبيقات AI سهل الاستخدام ، يمكنك تقديم حلول مبتكرة بسهولة للمستخدمين النهائيين. أكثر من 20000 منظمة تستخدم H2O لتقنية استخراج البيانات. يمكن أن يساعد في تحسين عملياتك من خلال تقديم رؤى قابلة للتنفيذ وعمليات مبسطة وتقليل المخاطر وتجارب مخصصة.

ابدأ إصدارًا تجريبيًا مجانيًا لمدة 90 يومًا اليوم واحصل على تجربة عملية مع سحابة AI لإنشاء تطبيقات ونماذج عالمية المستوى في أماكن العمل والسحابة.

استنتاج

يعد التنقيب عن البيانات طريقة فعالة لجمع معلومات ذات مغزى واستخدامها في أعمالك. سيساعد في تحسين عملياتك وتكاليفك ويساعدك على اتخاذ قرارات أعمال أفضل.

هذا ، استخدم أفضل برامج التنقيب عن البيانات واستمر في اكتساب رؤى رائعة لعملك.