Логотип Soware
Логотип Soware

Системы машинного обучения (ML) c функцией Наличие API

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
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 0

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 администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
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.

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.

Сравнение Системы машинного обучения (ML)

Систем: 0

Руководство по покупке Системы машинного обучения

Что такое Системы машинного обучения

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

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.

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.

Обзор основных функций и возможностей Системы машинного обучения
Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
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.
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.

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
Соваре, ООО Санкт-Петербург, Россия info@soware.ru
2024 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса