Логотип Soware
Логотип Soware

Платформы искусственного интеллекта (AI) c функцией Анализ данных текста

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

  • Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
  • Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
  • Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.

Сравнение Платформы искусственного интеллекта (AI)

Выбрать по критериям:

Категории
Подходит для
Функции
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 2
Логотип Tesseract OCR

Tesseract OCR от Google

Tesseract – это программный движок с открытым исходным кодом, позволяющий распознавать символы с поддержкой кодировки Unicode и возможностью распознавания более 130 языков, а также с возможностью дополнения для распознавания других языков. Узнать больше про Tesseract OCR

Логотип Elasticsearch

Elasticsearch от Elastic NV

Платформа Elasticsearch – это программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для поиска, сбора, анализа и хранения текстовых данных с использованием интеллектуальных алгоритмов. Узнать больше про Elasticsearch

Руководство по покупке Платформы искусственного интеллекта

1. Что такое Платформы искусственного интеллекта

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

2. Назначение и цели использования Платформы искусственного интеллекта

Программные системы и сервисы этой категории используются чаще всего программистами и аналитиками данных. Системы делятся на два крупных класса: прикладные платформы и платформы общего назначения. Прикладные платформы искусственного интеллекта имеют в своей оснастке готовые прикладные алгоритмы (распознавание изображения или голоса, обработка естественного языка, предсказательная и предиктивная аналитика) и инструменты для работы с данными (визуализация данных, drag-and-drop, анализ данных). Платформы общего назначения обладают общим инструментарием, требующим специальных навыков программирования для разработки решений под запросы бизнеса.

3. Обзор основных функций и возможностей Платформы искусственного интеллекта

Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
Анализ видео-данных
Анализ видео-данных позволяет извлекать информацию из видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор полученной информации с целью выявления интересующих объектов. В деловой среде интеллектуальный анализ видео-данных применяется с целью мониторинга событий в общественных местах, наблюдения за автомобилями, контроля производственных объектов и решения иных задач.
Анализ визуально-графических данных
Анализ визуально-графических данных позволяет извлекать информацию из графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации. В деловой среде визуальные данные анализируются с целью распознавания документов, идентификации персон и выявления иных событийных данных из изображений и видеоряда.
Анализ данных текста
Анализ данных текста представляет собой инструментарий для получения качественной информации из текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов) и оценки смысла (семантики) текста
Анализ звуковых данных
Анализ звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных. Обычно средства наблюдения и методы интерпретации различаются в зависимости от целей анализа, однако наиболее часто звуковой анализ производится с целью распознавания голоса и речи
Анализ структурированных данных
Анализ структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа
Импорт/экспорт данных
Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
Многопользовательский доступ
Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
Наличие API
Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
Отчётность и аналитика
Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

4. Виды Платформы искусственного интеллекта

Системы компьютерного зрения
Программные системы компьютерного зрения (СКЗ, англ. Computer vision, CV) предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных. С помощью такого программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока в супермаркете до данных фармацевтических экспериментов в научной лаборатории.
Системы оптического распознавания символов
Программные системы и сервисы оптического распознавания символов (ОРС, англ. Optical character recognition, OCR) предназначены для сканирования текста, обработки содержимого и извлечения полезных данных из документов различных видов. С помощью такого программного обеспечения, как правило, обрабатываются счета-фактуры, акты, накладные, квитанции, клиентские формы, опросные листы и документы сотрудников.
Системы видеоаналитики
Программные системы видеоаналитики (ВА, англ. Video Content Analysis, VCA) предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него полезных данных. С помощью данного программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока от уличных камер умного города до данных от видеокамеры умного станка для контроля качества продукции.
Платформы разговорного искусственного интеллекта
Платформы разговорного искусственного интеллекта (ПРИИ, англ. Intelligent Conversational Interaction, CAI) помогают разрабатывать и внедрять решения для автоматического интеллектуального обслуживания клиентов, взаимодействия с ними и в целом для организации взаимодействия человека с компьютером посредством понимания естественного языка и генерации речи.
Системы машинного обучения
Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) позволяют формировать прогнозы и автоматически принимать деловые решения.
Системы обработки естественного языка
Системы обработки естественного языка (СОЕЯ, англ. Natural language processing, NLP) помогают пользователям получать информацию как из структурированных, так и из неструктурированных текстовых данных, включая анализ настроения, ключевых фраз, языка, тем и шаблонов. Эти решения используют машинное обучение, чтобы представить данные в наиболее верной интерпретации.
Системы распознавания речи
Программы и системы распознавания речи (СРР, англ. Speech Recognition Systems, SRS) используется для преобразования разговорного языка в текстовую информацию с помощью алгоритмов распознавания речи.

5. Отличительные черты Платформы искусственного интеллекта

Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

  • Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
  • Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
  • Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.

Сравнение Платформы искусственного интеллекта (AI)

Систем: 2

Tesseract OCR

Google

Логотип системы Tesseract OCR

Tesseract – это программный движок с открытым исходным кодом, позволяющий распознавать символы с поддержкой кодировки Unicode и возможностью распознавания более 130 языков, а также с возможностью дополнения для распознавания других языков.

Elasticsearch

Elastic NV

Логотип системы Elasticsearch

Платформа Elasticsearch – это программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для поиска, сбора, анализа и хранения текстовых данных с использованием интеллектуальных алгоритмов.

Руководство по покупке Платформы искусственного интеллекта

Что такое Платформы искусственного интеллекта

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

Назначение и цели использования Платформы искусственного интеллекта

Программные системы и сервисы этой категории используются чаще всего программистами и аналитиками данных. Системы делятся на два крупных класса: прикладные платформы и платформы общего назначения. Прикладные платформы искусственного интеллекта имеют в своей оснастке готовые прикладные алгоритмы (распознавание изображения или голоса, обработка естественного языка, предсказательная и предиктивная аналитика) и инструменты для работы с данными (визуализация данных, drag-and-drop, анализ данных). Платформы общего назначения обладают общим инструментарием, требующим специальных навыков программирования для разработки решений под запросы бизнеса.

Обзор основных функций и возможностей Платформы искусственного интеллекта
Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
Анализ видео-данных
Анализ видео-данных позволяет извлекать информацию из видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор полученной информации с целью выявления интересующих объектов. В деловой среде интеллектуальный анализ видео-данных применяется с целью мониторинга событий в общественных местах, наблюдения за автомобилями, контроля производственных объектов и решения иных задач.
Анализ визуально-графических данных
Анализ визуально-графических данных позволяет извлекать информацию из графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации. В деловой среде визуальные данные анализируются с целью распознавания документов, идентификации персон и выявления иных событийных данных из изображений и видеоряда.
Анализ данных текста
Анализ данных текста представляет собой инструментарий для получения качественной информации из текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов) и оценки смысла (семантики) текста
Анализ звуковых данных
Анализ звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных. Обычно средства наблюдения и методы интерпретации различаются в зависимости от целей анализа, однако наиболее часто звуковой анализ производится с целью распознавания голоса и речи
Анализ структурированных данных
Анализ структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа
Импорт/экспорт данных
Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
Многопользовательский доступ
Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
Наличие API
Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
Отчётность и аналитика
Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
Виды Платформы искусственного интеллекта
Системы компьютерного зрения
Программные системы компьютерного зрения (СКЗ, англ. Computer vision, CV) предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных. С помощью такого программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока в супермаркете до данных фармацевтических экспериментов в научной лаборатории.
Системы оптического распознавания символов
Программные системы и сервисы оптического распознавания символов (ОРС, англ. Optical character recognition, OCR) предназначены для сканирования текста, обработки содержимого и извлечения полезных данных из документов различных видов. С помощью такого программного обеспечения, как правило, обрабатываются счета-фактуры, акты, накладные, квитанции, клиентские формы, опросные листы и документы сотрудников.
Системы видеоаналитики
Программные системы видеоаналитики (ВА, англ. Video Content Analysis, VCA) предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него полезных данных. С помощью данного программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока от уличных камер умного города до данных от видеокамеры умного станка для контроля качества продукции.
Платформы разговорного искусственного интеллекта
Платформы разговорного искусственного интеллекта (ПРИИ, англ. Intelligent Conversational Interaction, CAI) помогают разрабатывать и внедрять решения для автоматического интеллектуального обслуживания клиентов, взаимодействия с ними и в целом для организации взаимодействия человека с компьютером посредством понимания естественного языка и генерации речи.
Системы машинного обучения
Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) позволяют формировать прогнозы и автоматически принимать деловые решения.
Системы обработки естественного языка
Системы обработки естественного языка (СОЕЯ, англ. Natural language processing, NLP) помогают пользователям получать информацию как из структурированных, так и из неструктурированных текстовых данных, включая анализ настроения, ключевых фраз, языка, тем и шаблонов. Эти решения используют машинное обучение, чтобы представить данные в наиболее верной интерпретации.
Системы распознавания речи
Программы и системы распознавания речи (СРР, англ. Speech Recognition Systems, SRS) используется для преобразования разговорного языка в текстовую информацию с помощью алгоритмов распознавания речи.
Отличительные черты Платформы искусственного интеллекта

Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

  • Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
  • Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
  • Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.
Soware логотип
Soware является основным источником сведений о прикладном программном обеспечении для предприятий. Используя наш обширный каталог категорий и программных продуктов, лица, принимающие решения в России и странах СНГ получают бесплатный инструмент для выбора и сравнения систем от разных разработчиков
Проект "СОВАРЕ" Санкт-Петербург, Россия info@soware.ru
2023 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса