Системы машинного обучения (ML)

Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ Machine learning, ML) позволяют формировать прогнозы и автоматически принимать деловые решения

Для включения в категорию Систем машинного обучения данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

  • Наличие у системы возможностей учиться и адаптироваться на основе данных;
  • Использование входных данных из различных источников;
  • Предоставление результатов, решающих проблему бизнеса на основе изученных данных;
  • Обеспечение интеллектуальных возможностей обучения для прикладных программных приложений

Сравнение Системы машинного обучения (ML)

Выбрать по критериям:

Категории
Подходит для
Функции
Особенности
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Логотип ML-системы Deductor

Deductor от BaseGroup Labs

Аналитическое программное обеспечение Deductor (рус. Дедуктор) от компании BaseGroup Labs предназначено для аккумуляции информации из различных источников структурированных данных и последующей углубленной аналитики полученной бизнес-информации с возможностью визуалиации и создания необходимых отчётов. Программный продукт Дедуктор эффективен при использовании профессиональными аналитиками и ведущими специалистами средних ... Узнать больше про Deductor

Логотип ML-системы B3

B3 от B3 Systems

Программное обеспечение B3 – это корпоративное программное решение, объединяющее системы и сотрудников с бизнес-информацией, в которой они нуждаются, и прикладными знаниями, которые необходимы для бизнес-анализа. ... Узнать больше про B3

Логотип ML-системы TIBCO Data Science

TIBCO Data Science от TIBCO

TIBCO Data Science – это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании. ... Узнать больше про TIBCO Data Science

Логотип ML-системы Yandex SpeechKit

Yandex SpeechKit от Яндекс.Облако

Yandex SpeechKit – это онлайн-сервис звукового анализа от компании Яндекс для реализации распознавания речи на основе программных алгоритмов машинного обучения в любых бизнес-приложениях. Сервис применения сервиса используется программный интерфейс (API). ... Узнать больше про Yandex SpeechKit

Логотип ML-системы Yandex Vision

Yandex Vision от Яндекс.Облако

Yandex Vision – это онлайн-сервис визуальной аналитики, позволяющий реализовывать распознавание текста и объектов на изображениях с помощью программных моделей машинного обучения. Сервис используется на базе программного интерфейса (API). ... Узнать больше про Yandex Vision

Логотип ML-системы Logi Predict

Logi Predict от Logi Analytics

Logi Predict – это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт. ... Узнать больше про Logi Predict

Логотип ML-системы KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform от KNIME

KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.. ... Узнать больше про KNIME Analytics Platform

Руководство по покупке Системы машинного обучения

1.

Что такое Системы машинного обучения

Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ Machine learning, ML) позволяют формировать прогнозы и автоматически принимать деловые решения

2.

Зачем бизнесу Системы машинного обучения

Машинное обучение (МО) - это тип алгоритма или метода программирования, который позволяет программным системам и бизнес-приложениям стать более эффективными и точными в прогнозировании результатов

Как следует из определения, программные решения с возможностями машинного обучения запрограммированы на изучение поведения пользователей и их шаблонных действий для проведения расчётной оценки потенциальных результатов на основе собранных данных

Ключевым принципом МО является создание алгоритмов, способных получать и анализировать входные данные путем статистического анализа Анализ производится с дальнейшей целью прогнозирования результатов При этом, в последующем в ходе прогнозирования обучение продолжается на основе новых рабочих данных

Основные процессы, связанные с машинным обучением, напрямую связаны с процессами искусственного интеллекта (ИИ, AI) и интеллектуального анализа данных (ИАД) Эти процессы включают в себя просеивание данных для поиска закономерностей и в то же время адаптацию программных действий к новой доступной информации

Машинное обучение стало довольно распространенным в современной цифровой среде, хотя большинство пользователи Интернета пока не осознают это Люди, которые часто делают покупки в Интернете или заходят в социальные сети, регулярно сталкиваются с результатами работы алгоритмов машинного обучения Каждое объявление или предложение / рекомендация, с которыми они сталкиваются, является продуктом алгоритмов МО

3.

Назначение и цели использования Системы машинного обучения

Системы машинного обучения (СМО) представляют собой прикладные приложения, где алгоритмы обучения используются в системе для обеспечения автоматизированного выполнения интеллектуальных бизнес- или производственных задач Система или сервис подключается к источникам данных, чтобы обеспечить в течение времени научение и адаптацию алгоритма системы, создавая полезный результат

Среди систем машинного обучения выделяют обособленный класс систем - Системы глубокого обучения (англ Deep learning systems) Используемые в данных программных продуктах алгоритмы глубокого обучения позволяют оперировать более высокоуровневыми понятиями, в связи с чем эти системы позволяют добиваться лучших результатах в сложных задачах: оптическое распознавание символов, обработка естественного языка, аудиораспознавание, распознавание сложных событий, биоинформатика, распознавание речи

Автоматическое (или автоматизированное) принятие решений в программном обеспечении для машинного обучения производится благодаря статистической обработке данных Данные обрабатываются с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) или иных алгоритмов обучения Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, которые обладают различными преимуществами и недостатками: обучение ассоциативным правилам, байесовские сети, кластеризация, обучение деревьев решений, генетические алгоритмы, обучение классификаторов, метод опорных векторов и пр

4.

Обзор основных функций и возможностей Системы машинного обучения

Администрирование
Возможность настройки и управления функциональностью продукта
Импорт/экспорт данных
Возможность импорта/экспорта данных в продукте
Многопользовательский доступ
Возможность многопользовательской работы в продукте
Наличие API
Наличие у продукта API
Отчётность и аналитика
Наличие у продукта блоков отчетности и/или аналитики
5.

Выгоды, преимущества и польза от применения Системы машинного обучения

Важность машинного обучения и его преимущества можно поставить в один ряд с преимуществами систем искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуального анализа данных (ИАД) Занимаясь бизнесом, вы имеете дело с растущими объемами данных и разнообразием информации В условиях информационного избытка важно иметь надёжные и эффективные инструменты, позволяющие вам быстро просеять информацию, найти наиболее релевантные данные, использовать данные для улучшения вашего бизнеса

Технология машинного обучения помогает малым бизнесам, предприятиям, организациям и отдельным пользователям (фрилансерам, индивидуальным предпринимателям, аналитикам, исследователям) трансформировать процессы Применение Систем машинного обучения позволяет сделать бизнес-процессы более упорядоченными, эффективными и удобными Пользователи могут найти подходящие данные быстрее и проще

6.

Отличительные черты Системы машинного обучения

Для включения в категорию Систем машинного обучения данное программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

  • Наличие у системы возможностей учиться и адаптироваться на основе данных;
  • Использование входных данных из различных источников;
  • Предоставление результатов, решающих проблему бизнеса на основе изученных данных;
  • Обеспечение интеллектуальных возможностей обучения для прикладных программных приложений
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
2020 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса