16 საუკეთესო AI პროგნოზირების ინსტრუმენტი

 
ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) მოახდინა რევოლუცია სხვადასხვა სექტორში და ერთი სფერო, სადაც მისი გავლენა მნიშვნელოვნად იგრძნობა, არის პროგნოზირება. ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ხელსაწყოები იყენებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს და ისტორიულ მონაცემებს მომავალი ტენდენციებისა და შაბლონების პროგნოზირებისთვის. ეს ინსტრუმენტები გარდაქმნის ბიზნესის პროგნოზირებას და პროგნოზირებულ ანალიტიკას, აძლიერებს პროგნოზების სიზუსტეს და ამარტივებს მონაცემთა ანალიზის რთულ პროცესს. ეს სტატია განიხილავს ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების საუკეთესო ინსტრუმენტებს, მათ მნიშვნელობას, როგორ ავირჩიოთ საუკეთესოები და უპასუხოთ ზოგიერთ ხშირად დასმულ კითხვას ამ ინსტრუმენტების შესახებ.

 

ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტების საჭიროება

დღევანდელ მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში, მომავალი ტენდენციების ზუსტად პროგნოზირების უნარი გადამწყვეტია ბიზნესისთვის. AI პროგნოზირების ხელსაწყოები სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება, რადგან ისინი გვთავაზობენ უფრო ეფექტურ და ზუსტ გზას დიდი მოცულობის მონაცემების ანალიზისა და ინტერპრეტაციისთვის. ეს ხელსაწყოები იყენებს მოწინავე მანქანური სწავლის ალგორითმებს ისტორიული მონაცემების გასაანალიზებლად, შაბლონების გამოსავლენად და მომავალი ტენდენციების პროგნოზირებისთვის. ეს არა მხოლოდ ზრდის პროგნოზების სიზუსტეს, არამედ ამარტივებს მონაცემთა ანალიზის რთულ პროცესს.

უფრო მეტიც, ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტები არ არის მხოლოდ დიდი რესურსების მქონე მსხვილი კორპორაციებისთვის. ბაზარზე ბევრი ინსტრუმენტია, რომელიც შეიძლება დაეხმაროს ყველა ზომის ბიზნესს, გახდეს ტექნოლოგიაზე ორიენტირებული და მზადაა ხელოვნური ინტელექტის მომავლისთვის. ეს ხელსაწყოები საკვანძოა ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, რომელიც ცდილობს თავისი მონაცემების შესაძლებლობების შემდეგ დონეზე აყვანას.

 

16 საუკეთესო AI პროგნოზირების ინსტრუმენტი

1. SAP Analytics Cloud
2. amazon-პროგნოზი
3. SAS Viya Advanced Analytics
4. ალტერიქსი
5. H2O AI ღრუბელი
6. DataRobot
7. Qlik გრძნობა
8. RapidMiner
9. Microsoft Azure Machine Learning
10. Google Cloud AI პლატფორმა
11. IBM Watson სტუდია
12. ცხრილი
13. Ibi WebFOCUS
14. ემსიენ
15. IBM SPSS
16. TIBCO Spotfire

 

როგორ ავირჩიოთ AI პროგნოზირების საუკეთესო ინსტრუმენტები?

საუკეთესო AI პროგნოზირების ხელსაწყოების არჩევა დამოკიდებულია თქვენს მიზნებსა და მონაცემთა მახასიათებლებზე. მნიშვნელოვანია პრიორიტეტული გამოყენებადობა, მოსახერხებელი ინტერფეისით, მკაფიო დოკუმენტაციით და საიმედო მხარდაჭერით. განიხილეთ მასშტაბურობა, ინტეგრაცია და ავტომატიზაციის მახასიათებლები. შეამოწმეთ ეს ხელსაწყოები თქვენი მონაცემებით და სცენარებით, რათა შეაფასოთ მათი შესრულება სიჩქარის, სიზუსტისა და ეფექტურობის თვალსაზრისით.

უფრო მეტიც, ხელსაწყოს უნდა შეეძლოს შეუფერხებლად ინტეგრირდეს თქვენს არსებულ სისტემებთან და მოერგოს ცვალებად საჭიროებებს. მას ასევე უნდა შეეძლოს მთელი მილსადენის დამუშავება მონაცემთა წინასწარი დამუშავებიდან დამოუკიდებლად პროგნოზირების მოდელის წარმოებაში გამოყენებამდე.

 

AI პროგნოზირების ინსტრუმენტები (უფასო და ფასიანი)

 

1. SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud არის ყოვლისმომცველი, ღრუბელზე დაფუძნებული AI პროგნოზირების ხელსაწყოები და ანალიტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც აერთიანებს ბიზნეს ინტელექტს, დაგეგმვას და პროგნოზირებულ ანალიტიკას. როგორც პროგრამული უზრუნველყოფა, როგორც სერვისი (SaaS) გადაწყვეტა, ის გვთავაზობს ერთიან პლატფორმას მონაცემთა ძიების, ვიზუალიზაციისა და ბიზნეს გადაწყვეტილების მისაღებად. ის იყენებს გაძლიერებულ და პროგნოზირებად ანალიტიკას, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს გაიგონ მათი მონაცემები და მიიღონ უფრო ჭკვიანი ბიზნეს გადაწყვეტილებები. ინსტრუმენტი შექმნილია სილოსების დასაშლელად, გუნდების გაერთიანების მიზნით, რათა ითანამშრომლონ გეგმებზე და მიაღწიონ უკეთესი ბიზნეს შედეგებს.

 

რას აკეთებს SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud გთავაზობთ ჩაშენებულ თვითმომსახურების ბიზნეს დაზვერვის (BI) ფუნქციებს, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს მონაცემთა შესწავლაში, გაანალიზებასა და ვიზუალიზაციაში. ის აკავშირებს მონაცემთა სხვადასხვა წყაროს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განახორციელონ ანალიტიკა ელცხრილების, დიდი მონაცემთა ბაზების ან ღრუბელზე დაფუძნებული აპლიკაციების მონაცემებზე. ინსტრუმენტი ასევე გთავაზობთ დაგეგმვის შესაძლებლობებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააანალიზონ, იწინასწარმეტყველონ და დაგეგმონ ერთ ერთიან გარემოში. გარდა ამისა, SAP Analytics Cloud-ის გაფართოებულ ანალიტიკას შეუძლია დაეხმაროს მომხმარებლებს უფრო სწრაფად მიიღონ უფრო თავდაჯერებული გადაწყვეტილებები, ავტომატურად გამოავლინოს ტოპ გავლენის ქვეშ მყოფი პირები, ფარული შაბლონები და მონაცემები.

 

SAP Analytics Cloud-ის ძირითადი მახასიათებლები

თვითმომსახურების მონაცემთა მოდელირება: SAP Analytics Cloud მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მონაცემთა მოდელები, შეარჩიონ ძირითადი ალგორითმები, დააყენონ პარამეტრები და კონტროლი და დაადასტურონ მონაცემთა მოდელების სიზუსტე.

რეალურ დროში Cloud Insights: ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს რეალურ დროში ინფორმაციას მონაცემების შესახებ, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები.

გაძლიერებული ანალიტიკა: ეს ფუნქცია იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს და მანქანათმცოდნეობას მონაცემების ავტომატურად გასაანალიზებლად, ფარული შაბლონებისა და შორეულობების გამოსავლენად და ქმედითი ინფორმაციის მიწოდებისთვის.

საწარმოს დაგეგმვა: SAP Analytics Cloud მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და დააკავშირონ ფინანსური და ოპერატიული გეგმები შეუფერხებლად ერთ გადაწყვეტაში, რაც უზრუნველყოფს უკეთესი ბიზნესის შედეგებს.

კომპოზირებადი ანალიტიკა: ეს ფუნქცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მარტივად დააკონფიგურირონ და შეადგინონ ანალიტიკური აპლიკაციები, მართვადი ანალიტიკიდან გაფართოებულ ანალიტიკამდე.

წინასწარ აშენებული ბიზნეს კონტენტი: SAP Analytics Cloud-ს გააჩნია წინასწარ აშენებული ბიზნეს კონტენტი, რომელიც მომხმარებლებს აძლევს ძირითად რესურსებს, რათა განახლებულები იყვნენ ფუნქციების გამოშვებებში.

 

SAP Analytics Cloud დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

SAP Analytics Cloud Pros

• ბუნებრივი ენის დამუშავება
• გეოსივრცითი გამდიდრება
• მობილურის/ჩანართების მხარდაჭერა
• მარტივი ინტერფეისი
• პროგნოზირების შესაძლებლობები
• R ინტეგრაცია

 

SAP Analytics Cloud Cons

• დამწყებთათვის ციცაბო სწავლის მრუდი
• ოპტიმალური მუშაობისთვის საჭიროა ძლიერი ინტერნეტ კავშირი
• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე

 

SAP Analytics Cloud ფასების გეგმები

SAP Analytics Cloud გთავაზობთ რამდენიმე მოქნილ ლიცენზირების ვარიანტს თქვენი ორგანიზაციის მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად. ფასების გეგმები ხელმისაწვდომია გამოწერის საფუძველზე. დეტალური ინფორმაციისთვის თითოეული გეგმის სპეციფიკური მახასიათებლებისა და ფასების შესახებ, რეკომენდებულია დაუკავშირდით გაყიდვების გუნდს დემო მოთხოვნის მიზნით.

 

---

 

2. amazon-პროგნოზი

Amazon Forecast არის სრულად მართული სერვისი, რომელიც იყენებს მანქანურ სწავლებას უაღრესად ზუსტი პროგნოზების მიწოდებისთვის. ის დაფუძნებულია იმავე ტექნოლოგიაზე, რომელიც გამოიყენება Amazon.com-ზე დროის სერიების პროგნოზირებისთვის, რომელიც უზრუნველყოფს უახლესი ალგორითმების პროგნოზირებას მომავალი დროის სერიების მონაცემების ისტორიულ მონაცემებზე დაყრდნობით. ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ეს ინსტრუმენტი სასარგებლოა მრავალ სფეროში, მათ შორის საცალო ვაჭრობა, ფინანსები, ლოჯისტიკა და ჯანდაცვა და არ საჭიროებს მანქანური სწავლის გამოცდილებას დასაწყებად.

 

რას აკეთებს Amazon Forecast?

Amazon Forecast იყენებს მანქანურ სწავლებას თქვენი დროის სერიების მონაცემების დასამუშავებლად (როგორიცაა ფასი, აქციები და მაღაზიის ტრაფიკი) და აერთიანებს მათ დაკავშირებულ მონაცემებთან (როგორიცაა პროდუქტის ფუნქციები, იატაკის განლაგება და მაღაზიის ადგილმდებარეობა) მათ შორის რთული ურთიერთობების დასადგენად. დროის სერიების მონაცემების დამატებით ცვლადებთან გაერთიანებით, Amazon Forecast შეიძლება იყოს 50%-ით უფრო ზუსტი, ვიდრე არამანქანური სწავლების პროგნოზირების ხელსაწყოები. ის გაძლევთ კონტროლს თქვენი სამუშაო ნაკადების ოპტიმიზაციისთვის, პროდუქტიულობის გაზრდისა და ხარჯების შესამცირებლად.

 

ამაზონის პროგნოზის ძირითადი მახასიათებლები

ზუსტი პროგნოზები: Amazon Forecast იყენებს მანქანურ სწავლებას თქვენი ბიზნესისთვის ზუსტი პროგნოზების შესაქმნელად, რაც 50%-მდე აუმჯობესებს სიზუსტეს ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით.

ავტომატური პროგნოზირების პროცესი: Amazon Forecast ავტომატიზირებს დროის სერიების პროგნოზირების პროცესის დიდ ნაწილს, რაც საშუალებას გაძლევთ ფოკუსირება მოახდინოთ თქვენი მონაცემთა ნაკრების მომზადებაზე და თქვენი პროგნოზების ინტერპრეტაციაზე.

მოქნილი და მასშტაბური: Amazon Forecast-ს შეუძლია ოპერაციების მასშტაბირება მილიონობით ელემენტის პროგნოზით, იგივე ტექნოლოგიის გამოყენებით, როგორც Amazon.com.

ხარჯების ოპტიმიზაცია: თქვენი პროგნოზების ფოკუსირების შესაძლებლობით თქვენი მონაცემთა ნაკრების მხოლოდ ერთეულების ქვეჯგუფზე, Amazon Forecast გაძლევთ კონტროლს თქვენი სამუშაო ნაკადების ოპტიმიზაციის, პროდუქტიულობის გაზრდისა და ხარჯების შესამცირებლად.

პროგნოზის სიზუსტის მარტივი შეფასება: Amazon Forecast გთავაზობთ ექვს განსხვავებულ ყოვლისმომცველ სიზუსტის მეტრიკას, რომელიც დაგეხმარებათ გაიგოთ თქვენი პროგნოზირების მოდელების სიზუსტე.

ინტეგრაცია AWS ეკოსისტემასთან: როგორც AWS ეკოსისტემის ნაწილი, Amazon Forecast-ს შეუძლია მარტივად ინტეგრირდეს AWS სხვა სერვისებთან, რაც მომხმარებლებს უპრობლემოდ უზრუნველყოფს.

 

ამაზონის პროგნოზის დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Amazon Forecast დადებითი

• მაღალი სიზუსტით
• Scalability
• ხარჯების ოპტიმიზაცია
• პროგნოზის სიზუსტის მარტივი შეფასება
• ინტეგრაცია AWS ეკოსისტემასთან

 

Amazon Forecast Cons

• მოითხოვს მანქანათმცოდნეობის ცოდნას
• შეიძლება იყოს ძვირი მცირე ბიზნესისთვის
• შეზღუდული უფასო გეგმა

 

ამაზონის პროგნოზის ფასების გეგმები

Amazon Forecast გთავაზობთ უფასო გეგმას და Pay-as-you-go გეგმას.

უფასო გეგმა: ეს გეგმა მოიცავს 10,000-მდე დროის სერიების პროგნოზს თვეში, 10 გბ-მდე მონაცემთა შენახვას თვეში და 10 საათამდე ტრენინგს თვეში.

Pay-As-You-Go გეგმა: ეს გეგმა იხდის 0.60 აშშ დოლარს 1,000 პროგნოზზე, 0.088 აშშ დოლარს თითო გბაიტზე მონაცემთა შენახვისთვის და 0.24 დოლარს საათში ვარჯიშისთვის.

Amazon Forecast იღებს სადებეტო და საკრედიტო ბარათებს, Amazon Pay-ს და საბანკო გადარიცხვებს გადახდებისთვის.

 

---

 

3. SAS Viya Advanced Analytics

SAS Viya Advanced Analytics არის ყოვლისმომცველი AI პროგნოზირების ინსტრუმენტი და ანალიტიკური პლატფორმა, რომელიც გთავაზობთ შესაძლებლობების ფართო სპექტრს მონაცემთა მართვის, მოწინავე ანალიტიკისა და მანქანათმცოდნეობისთვის. იგი შექმნილია მონაცემთა გადაწყვეტილების მიღების მთელი ციკლის გასამარტივებლად, ლამაზად შემუშავებული ინტერფეისების უზრუნველსაყოფად, რაც მომხმარებლებს გაუადვილებს ინფორმაციის წვდომას, მანიპულირებას, ანალიზს და წარდგენას. ეს პლატფორმა აღიარებულია ლიდერად Gartner Magic Quadrant-ში მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანათმცოდნეობის პლატფორმებისთვის, რაც აჩვენებს მის გამძლეობას და საიმედოობას მაღალი ხარისხის ანალიტიკური გადაწყვეტილებების მიწოდებაში.

 

რას აკეთებს SAS Viya Advanced Analytics?

SAS Viya Advanced Analytics უზრუნველყოფს პლატფორმას მონაცემების წვდომის, პროგნოზირების, მანიპულირების, ანალიზისა და წარდგენისთვის. ის იყენებს მანქანურ სწავლებას, ტექსტის ანალიტიკას და ეკონომეტრიულ შესაძლებლობებს პროგნოზირებისა და ოპტიმიზაციის გასაუმჯობესებლად. პლატფორმა ასევე მართავს და არეგისტრირებს როგორც SAS, ასევე ღია კოდის მოდელებს პროექტების ფარგლებში ან როგორც დამოუკიდებელი მოდელები. ის გთავაზობთ თვითმომსახურების ინტერფეისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და გაუზიარონ ჭკვიანი ვიზუალიზაცია და ინტერაქტიული ანგარიშები, რაც ამარტივებს მონაცემთა ახალი ტენდენციებისა და შაბლონების აღმოჩენას.

 

SAS Viya Advanced Analytics ძირითადი მახასიათებლები

მონაცემთა მართვა: SAS Viya Advanced Analytics საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეიტანონ მონაცემები სხვადასხვა წყაროდან, მათ შორის მონაცემთა ბაზებიდან, Hadoop, Excel ცხრილებიდან და სოციალური მედიიდან. ის უზრუნველყოფს მონაცემთა ხარისხის სტანდარტულ ფუნქციებს და მონაცემთა მომზადების ინსტრუმენტებს, რაც აადვილებს ანგარიშების ან დაფების შექმნას.

გაფართოებული ანალიტიკა: პლატფორმა მხარს უჭერს მონაცემთა მოპოვებისა და მანქანათმცოდნეობის პროცესებს ბოლომდე. ის გთავაზობთ როგორც ვიზუალურ, ისე პროგრამირების ინტერფეისებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დააკონფიგურირონ მოდელები მაქსიმალური შესრულებისთვის და გამოავლინონ ყველაზე ეფექტური მოდელი მოდელის ტურნირების საშუალებით.

ინტერაქტიული რეპორტინგი: SAS Viya Advanced Analytics საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან ინტერაქტიული, თვითმომსახურების BI და ანგარიშგების შესაძლებლობები. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ამოიცნონ მონაცემების შაბლონები და ურთიერთობები, რომლებიც თავდაპირველად არ იყო აშკარა, რაც აძლიერებს მათ უნარს მიიღონ მონაცემების საფუძველზე მიღებული გადაწყვეტილებები.

თანამშრომლობის ინსტრუმენტები: პლატფორმა უზრუნველყოფს გაზიარებისა და თანამშრომლობის ინსტრუმენტებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გააკეთონ ანოტაცია, კომენტარი, გაუზიარონ და ელფოსტით მოხსენებები სხვებისთვის გაზრდილი თანამშრომლობისთვის. ის ასევე აგზავნის შეტყობინებებს, რათა გააფრთხილოს მომხმარებლები, როდესაც ხდება ანგარიშის განახლება, მონაცემების შეცვლა ან აპლიკაციის განახლება.

მოდელის დაყენება და მართვა: SAS Viya Advanced Analytics ამარტივებს თქვენი მოდელების კოლექციის შექმნას და მართვას. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მარტივად ჩასვან მოდელები ოპერაციულ სისტემებში, რათა აკონტროლონ შესრულება.

პროგნოზირება და ოპტიმიზაცია: პლატფორმა იყენებს მანქანურ სწავლებას, ტექსტის ანალიტიკას და ეკონომეტრიულ შესაძლებლობებს უკეთესი პროგნოზირებისა და ოპტიმიზაციისთვის, რაც მომხმარებლებს აძლევს ზუსტ და სანდო პროგნოზებსა და შეხედულებებს.

 

SAS Viya Advanced Analytics დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

SAS Viya Advanced Analytics Pros

• ყოვლისმომცველი ანალიტიკური პლატფორმა
• მონაცემთა მართვის ინსტრუმენტების ფართო სპექტრი
• გაფართოებული ანალიტიკური შესაძლებლობები
• ინტერაქტიული მოხსენების მახასიათებლები
• ეფექტური თანამშრომლობის ინსტრუმენტები
• მოდელის ეფექტური დანერგვა და მართვა

 

SAS Viya Advanced Analytics Cons

• დამწყებთათვის გაკვეთილების ნაკლებობა
• ლიცენზირება შეიძლება იყოს ძვირი
• ზოგიერთი ფუნქცია შეიძლება ძალიან რთული იყოს მცირე ბიზნესისთვის

 

SAS Viya Advanced Analytics ფასების გეგმები

SAS Viya Advanced Analytics გთავაზობთ რამდენიმე ფასების გეგმას მომხმარებლის სხვადასხვა საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. მომხმარებლები უნდა დაუკავშირდნენ SAS Viya-ს გაყიდვების გუნდს ფასების შესახებ ინფორმაციისთვის.

 

---

 

4. ალტერიქსი

Alteryx არის მონაცემთა მეცნიერებისა და ანალიტიკის ავტომატიზაციის ძლიერი პლატფორმა, რომელიც გადაწყვეტილების მიმღებებს სანდო მონაცემებით აძლევს უფლებას. ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ეს ინსტრუმენტი შექმნილია თქვენი სააგენტოს მისიის შესასრულებლად სამთავრობო მონაცემების მაქსიმალური გაზრდით, უფრო ჭკვიანური გადაწყვეტილებების მისაღებად და შედეგების დასაჩქარებლად. Alteryx არის ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ სწრაფი, თავდაჯერებული გადაწყვეტილებები საწარმოში, ეხმარება შექმნას გავლენიანი გუნდები, თანამშრომლობა და პასუხების მიწოდება, რომლებიც ზრდის ზედა და ქვედა ხაზს. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა სამიზნე პოპულაციებში შაბლონების დასადგენად და მონაცემების უკეთ გასაგებად.

 

რას აკეთებს Alteryx?

Alteryx არის მონაცემთა ანალიტიკის ყოვლისმომცველი პლატფორმა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მარტივი ინტერფეისები მონაცემთა შეყვანისა და შესაცვლელად. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გააერთიანონ, მოამზადონ და შეურიონ მრავალი მონაცემთა წყარო და შემდეგ გამოიყენონ ანალიტიკური ინსტრუმენტების სერია ამ მონაცემების უკეთ გასაგებად. Alteryx მოყვება პროგნოზირებადი ანალიტიკის მოდელირების ხელსაწყოების სერიით, რაც ხელს უწყობს მომხმარებლების შორის ინფორმაციის სრულ გაზიარებას. მას აქვს შესაძლებლობა განლაგდეს უშუალოდ წარმოებაში, არსებული R და Python მოდელების გამოყენებით ცვლილების საჭიროების გარეშე, რაც საშუალებას აძლევს ბიზნეს გუნდებს განახორციელონ ნაკადის ანალიტიკა მნიშვნელოვანი ცვლილებების გარეშე.

 

Alteryx ძირითადი მახასიათებლები

კოდის გარეშე ან კოდის მეგობრული ინტერფეისი: Alteryx გთავაზობთ კოდის გარეშე ან კოდზე დაფუძნებულ ინტერფეისს, რომელიც კოდირების გამოცდილების ნებისმიერი დონის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ C++, Python ან R ენები კოდის დასაწერად.

ეფექტურობა: Alteryx Designer სწრაფად ამოიღებს და აერთიანებს მონაცემებს მრავალი წყაროდან, აწარმოებს უფრო სწრაფ ინფორმაციას.

ავტომატიზირებული სამუშაოები: Alteryx იძლევა განმეორებადი სამუშაო ნაკადების ავტომატიზაციის საშუალებას ან საჭიროებისამებრ განაახლებს მათ დროის დაზოგვის მიზნით.

მარტივი ინტეგრაცია: Alteryx Designer გთავაზობთ პროგრამული უზრუნველყოფის ფართო არჩევანს კომპანიებს მათი საჭიროებების შესაბამისად. ის პირდაპირ ინტეგრირდება Alteryx Analytics გალერეასთან, Alteryx Analytics სერვერთან, Alteryx Connect-თან და Alteryx Promote-თან.

სივრცითი ანალიტიკა: მონაცემთა ანალიზი, რომელიც დაფუძნებულია დემოგრაფიულ, ფირმოგრაფიულ და გეოსივრცულ ინტელექტზე, ეხმარება საქმიანი გადაწყვეტილებების მიღებას.

Predictive ანალიტიკა: Alteryx-ს გააჩნია პროგნოზირებადი ანალიტიკის მოდელირების ხელსაწყოები, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განჭვრიტონ მომავალი ტენდენციები და ქცევები.

 

Alteryx-ის დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Alteryx Pros

• ადვილად სწავლობენ
• ეფექტურია მონაცემთა ჩხუბისთვის
• შეუძლია აპლიკაციის შექმნა და მონაცემთა ავტომატიზაციის დახმარება
• უზრუნველყოფს მოქნილობას მონაცემთა მომზადებისა და ანალიზისთვის
• საშუალებას გაძლევთ უკეთ გაიგოთ სხვადასხვა ანალიტიკური პროცესები

 

Alteryx Cons

• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• სხვა ინსტრუმენტებთან ინტეგრაცია შეიძლება იყოს რთული

 

Alteryx ფასების გეგმები

Alteryx გთავაზობთ მოქნილ ფასების გეგმებს სხვადასხვა მომხმარებლის მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად. მომხმარებლები უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს ფასების შესახებ ინფორმაციისთვის.

 

---

 

5. H2O AI ღრუბელი

H2O AI Cloud არის გაფართოებული AI პროგნოზირების ხელსაწყო, რომელიც შექმნილია მონაცემთა მოდელების ან AI აპლიკაციების შექმნის, განლაგების, მონიტორინგისა და გაზიარების გასაადვილებლად გამოყენების ფართო სპექტრისთვის. ამ პლატფორმას ენდობა 20,000 XNUMX-ზე მეტი ორგანიზაცია მთელს მსოფლიოში და ის შექმნილია მანქანათმცოდნეობის დანერგვის პროცესის გასამარტივებლად, რაც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ყველა დონეზე შექმნან ინოვაციური გადაწყვეტილებები რთული ბიზნეს პრობლემებისთვის.

 

რას აკეთებს H2O AI Cloud?

H2O AI Cloud არის ყოვლისმომცველი პლატფორმა, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან ახალი AI მოდელები და ჩაატარონ ექსპერიმენტები მათ მონაცემებზე, მათი მოდელების ავტომატური ვალიდაციის, შერჩევისა და რეგულირების გამოყენებით. პლატფორმის ავტომატური მანქანური სწავლის შესაძლებლობები, რომელიც აღჭურვილია H2O-3, H2O Hydrogen Torch და Driverless AI-ით, ეხმარება მონაცემთა მეცნიერებს უფრო ეფექტურად იმუშაონ თავიანთ პროექტებზე. პლატფორმა განლაგებულია Kubernetes-ზე და მისი გაშვება შესაძლებელია უმეტეს ღრუბლოვან ან შიდა ინფრასტრუქტურაზე, რაც უზრუნველყოფს მოქნილობას და კონტროლს განლაგების ვარიანტებზე.

 

H2O AI ღრუბლის ძირითადი მახასიათებლები

მხატვრული ტრანსფორმაცია: H2O AI Cloud გთავაზობთ ფუნქციების ტრანსფორმაციის შესაძლებლობებს, მათ შორის მონაცემთა ვიზუალიზაციას, მონაცემთა ავტომატურ მიმოხილვას, ტრანსფორმატორებს წინასწარ დამუშავებას, მონაცემთა გაყოფას, დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავებას და გარე ამოცნობას.

ავტომატიზირებული მანქანური სწავლება: პლატფორმა უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ ავტომატიზირებულ მანქანათმცოდნეობის შესაძლებლობებს, გარდაქმნის როგორ იქმნება და გამოიყენება AI. ის აადვილებს და აჩქარებს ხელოვნურ ინტელექტის გამოყენებას სიზუსტის, სიჩქარისა და გამჭვირვალობის ექსპერტის დონის შენარჩუნებისას.

AI AppStore: H2O AI Cloud მოიცავს AI AppStore-ს, რომელიც შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის მიწოდებისა და მოხმარების გასამარტივებლად, რაც საშუალებას მისცემს მეტ ადამიანს ჰქონდეს წვდომა და მონაწილეობა მიიღოს ინოვაციური მცდელობებში.

მანქანათმცოდნეობის ინტეგრაცია: პლატფორმა მხარს უჭერს API-ს წვდომას კლასში მონაცემთა მეცნიერების საუკეთესო შესაძლებლობებზე, რაც აადვილებს მანქანური სწავლების ინტეგრირებას სხვადასხვა აპლიკაციებში.

მოდელის მართვა და მონიტორინგი: H2O AI Cloud უზრუნველყოფს მანქანური სწავლების ოპერაციების ირგვლივ არსებული შესაძლებლობების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ეფექტურად მართონ და გააკონტროლონ თავიანთი მოდელები წარმოებაში.

მოქნილი არქიტექტურა: პლატფორმა გთავაზობთ მოქნილ არქიტექტურას განაწილებული დამუშავებით, გამოთვლითი ოპტიმიზებული ეფექტურობით და მომხმარებლის საჭიროებების მიხედვით მასშტაბირების შესაძლებლობით.

 

H2O AI Cloud დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

H2O AI Cloud Pros

• ყოვლისმომცველი ავტომატიზირებული მანქანათმცოდნეობის შესაძლებლობები
• მოქნილი განლაგების პარამეტრები
• ძლიერი მონაცემთა ვიზუალიზაცია და ფუნქციების ტრანსფორმაციის ხელსაწყოები
• ინტეგრირებული მანქანათმცოდნეობის ოპერაციები
• მასშტაბური და ეფექტური არქიტექტურა

 

H2O AI Cloud Cons

• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• დამწყებთათვის სირთულე შეიძლება გადაჭარბებული იყოს

 

H2O AI Cloud ფასების გეგმები

H2O AI Cloud გთავაზობთ საბაჟო ფასებს მომხმარებლის მოთხოვნილებების შესაბამისად. მომხმარებლებმა უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს პირდაპირი დემო და ფასების შესახებ ინფორმაციის მისაღებად.

 

---

 

6. DataRobot

DataRobot არის AI პროგნოზირების წამყვანი პლატფორმა, რომელიც აძლევს ორგანიზაციებს უფლებას დააჩქარონ AI მოგზაურობა იდეიდან ზემოქმედებამდე. ათწლეულზე მეტი ხნის განმავლობაში AI ინოვაციების წინა პლანზეა, DataRobot-მა მნიშვნელოვანი როლი ითამაშა ხელოვნური ინტელექტის ხელმისაწვდომობისა და ღირებული გახადისთვის სხვადასხვა სექტორში. პლატფორმა შექმნილია მონაცემთა მეცნიერების დემოკრატიზაციისთვის, უზრუნველყოფს ცენტრალურად მართულ პლატფორმას, რომელიც აუმჯობესებს მრავალ ალგორითმს, რაც საშუალებას აძლევს მათ გამოიცადონ და გამოიყენონ შედეგების დასადასტურებლად. ის გთავაზობთ მარტივ ინტერფეისს, რომელიც საშუალებას აძლევს მოდელირებას, სიმულაციას და მგრძნობელობის ანალიზს, როგორც ოპერატიული, ასევე სტრატეგიული პერსპექტივიდან.

 

რას აკეთებს DataRobot?

DataRobot არის სრული AI სასიცოცხლო ციკლის პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს გენერაციულ და პროგნოზირებად AI გადაწყვეტილებებს. ის გთავაზობთ ერთიან AI გამოცდილებას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დააკვირდნენ და წარმოაჩინონ მოდელის შესრულება ნებისმიერი მასშტაბით და მიაღწიონ უწყვეტ ოპტიმიზაციას რეალურ დროში გაფრთხილებით და მდიდარი შეხედულებებით. პლატფორმა შექმნილია იმისთვის, რომ შეამსუბუქოს უხერხული და ხანგრძლივი პროცესი, რომელიც დაკავშირებულია მოდელის დიზაინთან და ვალიდაციასთან. ის აერთიანებს პროგნოზირებულ და გენერაციულ AI-ს იმ აპლიკაციებში, რომლებსაც თქვენი ბიზნეს მომხმარებლები ეყრდნობიან ყოველდღიურად, აწვდის გენერაციულ AI-ს არსებული საწარმოს შეტყობინებების აპლიკაციების გამოყენებით.

 

DataRobot-ის ძირითადი მახასიათებლები

ავტომატიზირებული მანქანური სწავლება: DataRobot-ის პლატფორმა გთავაზობთ ავტომატიზირებულ მანქანურ სწავლებას, მონაცემთა შაბლონების ოპტიმიზაციას და იდენტიფიცირებას, ამცირებს დროსა და ძალისხმევას პროგნოზირებადი მოდელირებისთვის.

მხატვრული შერჩევა: პლატფორმა აერთიანებს მრავალ მიდგომას მახასიათებლების შერჩევისთვის მის მოდელირების სამუშაო პროცესში, მათ შორის მოდელის აგნოსტიკურ მახასიათებლის მნიშვნელობა, მოდელის სპეციფიკური მახასიათებლის გავლენის ანალიზი და ფუნქციების ავტომატური შერჩევა.

მოდელის განლაგება: DataRobot-ში განლაგება კარგად არის ორგანიზებული, რაც საშუალებას იძლევა ეფექტური უკუკავშირის მარყუჟები მონაცემთა მომზადებასა და მოდელის შექმნას შორის.

კოდის აპლიკაციის შემქმნელი არ არის: DataRobot გთავაზობთ გადაათრიეთ და ჩამოაგდეს ინტერფეისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან საბაჟო აპლიკაციები კოდირების უნარების საჭიროების გარეშე.

ავტომატური დროის სერიები: ეს ფუნქცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან ზუსტი დროის სერიების მოდელები სწრაფად და მარტივად.

DataRobot უნივერსიტეტი: სასწავლო პროგრამა, რომელიც გთავაზობთ კურსებს და სერთიფიკატებს AI და მანქანათმცოდნეობაში.

 

DataRobot დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

DataRobot დადებითი

• ძლიერი ინსტრუმენტები და ფუნქციონალობა
• ეფექტური უკუკავშირის ციკლი
• დახვეწის უნიკალური ტექნიკა
• კოდის აპლიკაციის შემქმნელი არ არის
• ავტომატური დროის სერიები
• DataRobot უნივერსიტეტი

 

DataRobot Cons

• სირთულე საწყისი მომხმარებლებისთვის
• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• შეიძლება მოიხმაროს უფრო მეტი დრო და რესურსები, რომლებიც საჭიროა განლაგებისთვის

 

DataRobot ფასების გეგმები

DataRobot გთავაზობთ ფასების მრავალფეროვან გეგმას სხვადასხვა ორგანიზაციის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. ამ გეგმების სპეციფიკური მახასიათებლები და ფასები შეგიძლიათ მიიღოთ დემო-სათვის გაყიდვების გუნდთან დაკავშირებით.

 

---

 

7. Qlik გრძნობა

Qlik Sense არის თანამედროვე ღრუბლოვანი ანალიტიკისა და AI პროგნოზირების ინსტრუმენტი, რომელიც შექმნილია ანალიტიკის გამოყენების შემთხვევების ფართო სპექტრის მხარდასაჭერად. ეს არის თვითმომსახურების BI პლატფორმა მონაცემთა აღმოჩენისა და ვიზუალიზაციისთვის, რომელიც სთავაზობს უნიკალურ ასოციაციურ მოდელს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეისწავლონ ინფორმაცია და მიიღონ ინფორმაცია სწრაფად. Qlik Sense ცნობილია თავისი ინტელექტუალური გაფრთხილებით, ძლიერი თანამშრომლობით, მობილური და ჩაშენებული ანალიტიკით და დაუყოვნებელი მოქმედებების ავტომატური ამოქმედებით. მას ენდობა 40,000-ზე მეტი მომხმარებელი მთელს მსოფლიოში, სთავაზობს შეუდარებელ შესრულებას და მოქნილობას.

 

რას აკეთებს Qlik Sense?

Qlik Sense არის მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და აღმოჩენის პროდუქტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მოქნილი, ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია, რასაც მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მიღება შეუძლია. იგი მხარს უჭერს ანალიტიკის გამოყენების შემთხვევების სრულ სპექტრს, მათ შორის მონაცემთა მართვას, პიქსელ-სრულყოფილ მოხსენებას და თანამშრომლობას. მისი ასოციაციური ძრავა ინდექსებს და აკავშირებს კავშირებს მონაცემთა წერტილებს შორის, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მიიღონ, ინტერპრეტაცია და გაანალიზონ მონაცემების იდეები ეფექტურად სტრატეგიული გადაწყვეტილების მიღების მხარდასაჭერად. Qlik Sense ასევე მოსახერხებელია მობილურისთვის, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს წვდომა მიიღონ აპლიკაციებზე ნებისმიერ ადგილას, ნებისმიერ დროს და თუნდაც მობილურ მოწყობილობებზე.

 

Qlik Sense ძირითადი მახასიათებლები

ასოციაციური მოდელი: Qlik Sense-ის ასოციაციური მოდელი არის ძირითადი მახასიათებელი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიკვლიონ ყველა შესაძლო ასოციაცია მათ მონაცემებში და არა მხოლოდ წინასწარ განსაზღვრული იერარქიები ან შეკითხვებზე დაფუძნებული კავშირები.

ჭკვიანი ვიზუალიზაცია და ანალიტიკა: Qlik Sense გთავაზობთ ჭკვიან ვიზუალიზაციას და ანალიტიკას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მოქნილი, ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია და მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები.

თვითმომსახურების შექმნა: ეს ფუნქცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და გამოაქვეყნონ საკუთარი ანგარიშები და დაფები, რაც ხელს უწყობს თვითმომსახურების BI კულტურას.

ცენტრალიზებული გაზიარება და თანამშრომლობა: Qlik Sense უზრუნველყოფს ცენტრალიზებულ ცენტრს გაზიარებისა და თანამშრომლობისთვის, რაც მომხმარებლებს გაუადვილებს ინფორმაციის გაზიარებას და მონაცემთა ანალიზზე ერთობლივ მუშაობას.

დააკონფიგურიროთ დაფები: მომხმარებლებს შეუძლიათ დააკონფიგურირონ დაფები მათი სპეციფიკური საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად, რაც უზრუნველყოფს მათი მონაცემების პერსონალიზებულ ხედს.

Predictive ანალიტიკა: Qlik Sense მხარს უჭერს პროგნოზირებულ ანალიტიკას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს იწინასწარმეტყველონ მომავალი ტენდენციები და მიიღონ აქტიური გადაწყვეტილებები.

 

Qlik Sense დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Qlik Sense დადებითი

• მოსახერხებელი ინტერფეისი
• მონაცემთა ვიზუალიზაციის ძლიერი შესაძლებლობები
• ძლიერი ასოციაციური მოდელი
• მობილური ხელმისაწვდომობა
• რეგულირებადი დაფები
• Predictive ანალიტიკა

 

Qlik Sense Cons

• სრულად გამოსაყენებლად საჭიროა ტექნიკური ცოდნა
• უფასო გეგმა არ არის ხელმისაწვდომი
• დამატებითი ღირებულება დანამატებისა და დანამატებისთვის

 

Qlik Sense ფასების გეგმები

Qlik Sense გთავაზობთ სამ ძირითად საფასო გეგმას: Standard, Premium და Enterprise.

სტანდარტული გეგმა: სტანდარტული გეგმა, თითო მომხმარებლის ფასი $20 თვეში, მოიცავს პროგნოზირებულ ანალიტიკას და მანქანურ სწავლებას Qlik AutoML-ით, რომელიც გთავაზობთ შეუზღუდავ ექსპერიმენტებს და მოყვება ორი განლაგებული მოდელი. მას ასევე აქვს კოდის გარეშე ავტომატიზაციის შემქმნელი, რომელიც იწვევს დინამიურ მოქმედებებს სისტემებში, თვეში 5,000 ავტომატიზაციის გაშვებით.

პრემიუმ გეგმა: პრემიუმ გეგმა, ფასი 2,700 აშშ დოლარი თვეში, მოიცავს სტანდარტული გეგმის ყველა მახასიათებელს, SAP-თან, მთავარ სისტემასთან და ძველ სისტემებთან მონაცემთა ინტეგრაციის დამატებითი შესაძლებლობებით. ის ასევე გთავაზობთ ავტომატური ანგარიშის შედგენას და განაწილებას.

საწარმოს გეგმა: Enterprise Plan მოიცავს პრემიუმ გეგმის ყველა მახასიათებელს, დამატებითი შესაძლებლობებით საწარმოთა მასშტაბის განლაგებისთვის. მომხმარებლებმა უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს ციტატის მისაღებად.

Qlik Sense იღებს სადებეტო და საკრედიტო ბარათებს და საბანკო გადარიცხვებს გადახდებისთვის.

 

---

 

8. RapidMiner

RapidMiner გამოირჩევა, როგორც ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტი და მონაცემთა მეცნიერების ყოვლისმომცველი პლატფორმა, რომელიც წარმოადგენს გადამწყვეტ ინსტრუმენტს იმ ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც მიზნად ისახავს გამოიყენონ თავიანთი მონაცემების ძალა. თავისი ფესვებით ღია კოდის საზოგადოებაში და Altair-ის მიერ ბოლო შეძენით, RapidMiner გადაიქცა საწარმოსთვის მზა გადაწყვეტად, რომელიც ჰპირდება მონაცემთა ანალიტიკის გამარტივებას, ხოლო უზრუნველყოფს მასშტაბურობას, მმართველობას და უსაფრთხოებას. ის შექმნილია კომპანიის ხალხის, გამოცდილების და მონაცემების კოლექტიური გავლენის გასაძლიერებლად, რითაც უზრუნველყოფს კონკურენტულ უპირატესობას გარღვევის ანალიტიკის საშუალებით.

 

რას აკეთებს RapidMiner?

RapidMiner მუშაობს, როგორც მრავალმხრივი პლატფორმა, რომელიც აწვდის ბოლომდე მონაცემთა მეცნიერების შესაძლებლობებს. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტების კომპლექტს, რომელიც მხარს უჭერს მონაცემთა მეცნიერების მთელ სასიცოცხლო ციკლს, მონაცემთა მომზადებიდან მოწინავე ანალიტიკამდე და მოდელის განთავსებამდე. პლატფორმა ცნობილია თავისი ვიზუალური სამუშაო პროცესის დიზაინერით, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განახორციელონ ანალიტიკური პროცესები მარტივად. გარდა ამისა, RapidMiner მხარს უჭერს მონაცემთა ავტომატიზებულ მეცნიერებას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად შექმნან პროგნოზირებადი მოდელები, ასევე შესთავაზოს კოდზე დაფუძნებული გარემო უფრო გამოცდილი მონაცემთა მეცნიერებისთვის. R და Python-თან ინტეგრაციის უნარითა და მანქანური სწავლების ალგორითმების ვრცელი ბიბლიოთეკით, RapidMiner ითვალისწინებს ანალიტიკის საჭიროებების ფართო სპექტრს.

 

RapidMiner ძირითადი მახასიათებლები

ვიზუალური სამუშაო პროცესის დიზაინერი: RapidMiner-ის ინტუიციური ვიზუალური ინტერფეისი მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გადაათრიონ და ჩამოაგდონ მონაცემთა ანალიზის პროცესების შესაქმნელად ვრცელი კოდირების საჭიროების გარეშე, რაც მისაწვდომს ხდის მას სხვადასხვა დონის უნარების მომხმარებლებისთვის.

მონაცემთა ავტომატური მეცნიერება: პლატფორმის ავტომატური მანქანური სწავლის შესაძლებლობები მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან პროგნოზირებადი მოდელები მხოლოდ რამდენიმე დაწკაპუნებით, რაც გაამარტივებს მოდელის შექმნის პროცესს.

კოდზე დაფუძნებული მონაცემთა მეცნიერება: მათთვის, ვინც უპირატესობას ანიჭებს კოდირებას, RapidMiner უზრუნველყოფს JupyterLab-ის ინტეგრირებულ გარემოს, რომელიც მონაცემთა მეცნიერებს საშუალებას აძლევს დაწერონ და შეასრულონ Python და R სკრიპტები პლატფორმის შიგნით.

ვრცელი ალგორითმის ბიბლიოთეკა: RapidMiner ამაყობს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების დიდი კოლექციით, რომელიც შეიძლება კიდევ უფრო გაფართოვდეს მოდულების მეშვეობით RapidMiner Marketplace-დან.

დიდი მონაცემთა ინტეგრაცია: პლატფორმა აღჭურვილია მონაცემთა დიდი ნაკრებების დასამუშავებლად, რაც მომხმარებლებს აძლევს ინსტრუმენტებს მასშტაბის ანალიტიკის შესასრულებლად.

რეალურ დროში ქულა: RapidMiner საშუალებას აძლევს პროგნოზირებადი მოდელების დანერგვას რეალურ დროში ქულების მისაღებად, რაც საშუალებას აძლევს ბიზნესს სწრაფად მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები.

 

RapidMiner დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

RapidMiner დადებითი

• დიდი ML ალგორითმების ბიბლიოთეკა
• ავტომატური ალგორითმის ოპტიმიზაცია
• ვიზუალური სამუშაო პროცესის დიზაინი
• კოდზე დაფუძნებული პერსონალიზაცია
• დიდი მონაცემების შესაძლებლობები
• რეალურ დროში ანალიტიკა

 

RapidMiner Cons

• დამწყებთათვის ციცაბო სწავლის მრუდი
• შეიძლება იყოს რესურსზე ინტენსიური
• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე

 

RapidMiner ფასების გეგმები

RapidMiner გთავაზობთ ფასების მორგებულ გეგმებს სხვადასხვა ორგანიზაციის სპეციფიკური საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. ფუნქციების სრული სპექტრისა და ხელმისაწვდომი ფასების ვარიანტების გასაგებად, მომხმარებლებს უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს, რათა მოითხოვონ დემო ვერსია და განიხილონ მათი უნიკალური მოთხოვნები.

 

---

 

9. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning არის ღრუბელზე დაფუძნებული ძლიერი პლატფორმა, რომელიც შექმნილია დეველოპერების, მონაცემთა მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის პროფესიონალთა გასაძლიერებლად, რათა ეფექტურად შექმნან, მოამზადონ და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები. Azure ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის სიმძლავრის გამოყენებით, ის გთავაზობთ ინსტრუმენტებისა და სერვისების ფართო სპექტრს, რომლებიც აუმჯობესებს მანქანათმცოდნეობის სასიცოცხლო ციკლს მონაცემთა მომზადებიდან მოდელის განლაგებასა და მართვამდე. მისი მასშტაბირებადი გარემოს წყალობით, მომხმარებლებს შეუძლიათ იმუშაონ ნებისმიერი ზომის პროექტზე, მცირე მონაცემთა ნაკრებიდან დაწყებული მანქანური სწავლების ფართომასშტაბიანი ოპერაციებით, რაც უზრუნველყოფს პლატფორმის მრავალმხრივ მრავალფეროვნებას სხვადასხვა ბიზნეს საჭიროებებისა და ტექნიკური მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.

 

რას აკეთებს Microsoft Azure Machine Learning?

Microsoft Azure Machine Learning უზრუნველყოფს ინტეგრირებულ, ბოლოდან ბოლომდე მონაცემთა მეცნიერებას და მოწინავე ანალიტიკის გადაწყვეტას. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ მონაცემები, განავითარონ ექსპერიმენტები და განათავსონ მოდელები მასშტაბურად. სერვისი ამარტივებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შექმნის პროცესს ერთობლივი სამუშაო სივრცის, წინასწარ აშენებული ალგორითმებისა და მონაცემთა ტრანსფორმაციის შესაძლებლობების უზრუნველყოფით. ის ასევე მხარს უჭერს ღია კოდის ჩარჩოებსა და ინსტრუმენტებს, რაც იძლევა მოქნილობისა და პერსონალიზაციის საშუალებას. Azure Machine Learning-ის საშუალებით მომხმარებლებს შეუძლიათ ავტომატიზირება მოახდინონ მოდელის ტრენინგისა და დაკონკრეტებისთვის, რესურსების ეფექტურად მართვა და მოდელების სწრაფად ოპერატიულიზაცია, მონაცემების ქმედით ცნობად და ინტელექტუალურ აპლიკაციებად გადაქცევა.

 

Microsoft Azure Machine Learning ძირითადი მახასიათებლები

ავტომატიზირებული მანქანური სწავლება: ეს ფუნქცია აჩქარებს მოდელის შემუშავების პროცესს ალგორითმებისა და ჰიპერპარამეტრების შერჩევის ავტომატიზაციით, რაც გაუადვილებს როგორც დამწყებ, ისე გამოცდილ მონაცემთა მეცნიერებს მაღალი ხარისხის მოდელების შექმნას.

მასშტაბირებადი გამოთვლა: Azure Machine Learning გთავაზობთ მასშტაბირებულ გამოთვლით რესურსებს, რომლებიც შეიძლება დარეგულირდეს სამუშაო დატვირთვის მიხედვით, რაც რესურსების ეფექტური მართვისა და ხარჯების დაზოგვის საშუალებას იძლევა.

ინტეგრირებული განვითარების გარემო: პლატფორმა უზრუნველყოფს ინტეგრირებულ განვითარების გარემოს პოპულარული ხელსაწყოებისა და ჩარჩოების მხარდაჭერით, რაც შესაძლებელს გახდის განუწყვეტლივ გადასვლას განვითარებადან დანერგვაზე.

MLOps შესაძლებლობები: იგი მოიცავს მძლავრ MLOps-ის (მანქანური სწავლების ოპერაციების) შესაძლებლობებს მანქანური სწავლების მთელი სასიცოცხლო ციკლის გასამარტივებლად, მოდელის მართვის, მონიტორინგისა და დანერგვის ჩათვლით.

პასუხისმგებელი AI: Azure Machine Learning აღჭურვილია ხელსაწყოებითა და ფუნქციებით პასუხისმგებელი AI სისტემების შესაქმნელად, რაც უზრუნველყოფს სამართლიანობას, გამჭვირვალობას და ანგარიშვალდებულებას მანქანათმცოდნეობის მოდელებში.

ჰიბრიდული და მრავალ ღრუბლოვანი მხარდაჭერა: სერვისი გთავაზობთ ჰიბრიდულ და მრავალ ღრუბლოვან შესაძლებლობებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მოდელები სხვადასხვა გარემოში, მათ შორის შიდა და სხვა ღრუბლოვან პლატფორმებზე.

 

Microsoft Azure Machine Learning დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Microsoft Azure Machine Learning პროფესიონალები

• მასშტაბური ინფრასტრუქტურა
• ავტომატური ML
• MLOps ინტეგრაცია
• ჰიბრიდული ღრუბლის მხარდაჭერა
• პასუხისმგებელი AI ინსტრუმენტები
• ვრცელი ჩარჩო მხარდაჭერა

 

Microsoft Azure Machine Learning Cons

• სწავლის მრუდი ახალი მომხმარებლებისთვის
• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• საჭიროებს Azure გამოწერას

 

Microsoft Azure Machine Learning ფასების გეგმები

Microsoft Azure Machine Learning გთავაზობთ ფასების მრავალფეროვან გეგმას მომხმარებლის სხვადასხვა საჭიროებებისა და ბიუჯეტის დასაკმაყოფილებლად. მომხმარებლები უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს მორგებული ფასებისთვის.

 

---

 

10. Google Cloud AI პლატფორმა

Google Cloud AI Platform არის სერვისების ყოვლისმომცველი კომპლექტი, რომელიც შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების შემუშავების, დანერგვისა და მართვის გასაადვილებლად. ის უზრუნველყოფს მყარ გარემოს მანქანათმცოდნეობის დეველოპერებისთვის, მონაცემთა მეცნიერებისთვის და მონაცემთა ინჟინრებისთვის, რათა თავიანთი პროექტები იდეიდან წარმოებამდე და დანერგვამდე ეკონომიურად ეფექტური გზით გადაიტანონ. პლატფორმა შექმნილია იმისათვის, რომ იყოს მასშტაბირებადი, მოქნილი და მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი, რაც მას გადამწყვეტ არჩევანს აქცევს ბიზნესისა და კერძო პირებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გამოიყენონ AI და მანქანათმცოდნეობის ძალა.

 

რას აკეთებს Google Cloud AI Platform?

Google Cloud AI Platform გთავაზობთ უამრავ სერვისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან, განათავსონ და მართონ მანქანური სწავლის მოდელები. ის უზრუნველყოფს მონაცემთა ინჟინერიის, მანქანათმცოდნეობის და ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და გაუშვან საკუთარი მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციები. პლატფორმა მხარს უჭერს მანქანათმცოდნეობის სხვადასხვა ამოცანებს, მათ შორის მონაცემთა მარკირებას, მოდელის ტრენინგს და პროგნოზირებას. ის ასევე გთავაზობთ ინსტრუმენტებს პლატფორმასთან ურთიერთობისთვის, როგორიცაა Google Cloud კონსოლი, რაც მომხმარებლებს გაუადვილებს AI და მანქანათმცოდნეობის პროექტების მართვას.

 

Google Cloud AI პლატფორმის ძირითადი მახასიათებლები

Scalability: Google Cloud AI პლატფორმა შექმნილია ისე, რომ თქვენი საჭიროებები იზრდება. მას შეუძლია გაუმკლავდეს ყველაფერს, მცირე პროექტებიდან დაწყებული მანქანური სწავლების ფართომასშტაბიანი ამოცანებით, რაც მას მრავალმხრივ არჩევანს აქცევს ყველა ზომის ბიზნესისთვის.

მოქნილობა: პლატფორმა მხარს უჭერს მანქანური სწავლების ჩარჩოების, ენებისა და ხელსაწყოების ფართო სპექტრს, რაც მომხმარებლებს აძლევს მოქნილობას გამოიყენონ ის ხელსაწყოები, რომლითაც ისინი ყველაზე კომფორტულია.

ინტეგრირებული ხელსაწყოების ჯაჭვი: Google Cloud AI პლატფორმა გთავაზობთ ინტეგრირებულ ხელსაწყოების ჯაჭვს, რომელიც ეხმარება მომხმარებლებს შექმნან და გაუშვან საკუთარი მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციები. ეს მოიცავს ინსტრუმენტებს მონაცემთა ინჟინერიისთვის, მანქანათმცოდნეობისთვის და AI.

მონაცემთა მარკირების სერვისი: პლატფორმა უზრუნველყოფს მონაცემთა მარკირების სერვისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მაღალი ხარისხის სასწავლო მონაცემთა ნაკრები მათი მანქანური სწავლების მოდელებისთვის.

მოდელის ტრენინგი და პროგნოზირება: Google Cloud AI პლატფორმა მხარს უჭერს მოდელების ტრენინგს და პროგნოზირებას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ მოდელები საკუთარი მონაცემებით და გააკეთონ პროგნოზები გაწვრთნილი მოდელების გამოყენებით.

Google Cloud Console: პლატფორმა მოიცავს Google Cloud-ის კონსოლს, ხელსაწყოს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ურთიერთქმედონ პლატფორმასთან და მართონ AI და მანქანათმცოდნეობის პროექტები.

 

Google Cloud AI პლატფორმის დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Google Cloud AI პლატფორმის პროფესიონალები

• Scalable
• მოქნილი
• ინტეგრირებული ხელსაწყოების ჯაჭვი
• მონაცემთა მარკირების სერვისი
• მხარს უჭერს მოდელის ტრენინგს და პროგნოზირებას

 

Google Cloud AI პლატფორმის უარყოფითი მხარეები

• დამწყებთათვის შეიძლება რთული იყოს
• შეზღუდული უფასო საცდელი ვერსია

 

Google Cloud AI პლატფორმის ფასების გეგმები

Google Cloud AI პლატფორმა გთავაზობთ ფასის მოდელს, რაც იმას ნიშნავს, რომ თქვენ იხდით მხოლოდ იმ სერვისებს, რომლებსაც იყენებთ. არ არის წინასწარი გადასახადი ან შეწყვეტის გადასახადი და ფასები განსხვავდება პროდუქტისა და გამოყენების მიხედვით.

სცადე უფასოდ: ახალი კლიენტები იღებენ $300 კრედიტს სამუშაო დატვირთვის გასაშვებად, შესამოწმებლად და განსათავსებლად. ყველა მომხმარებელს შეუძლია გამოიყენოს 25-ზე მეტი პროდუქტი უფასოდ, სანამ არ მიაღწევს გამოყენების ყოველთვიურ ლიმიტს.

გადაიხადე, როგორც შენ მიდიხარ: Google Cloud-ის ფასიანი ღირებულებით, თქვენ იხდით მხოლოდ იმ სერვისებს, რომლებსაც იყენებთ. ფასები განსხვავდება პროდუქტისა და გამოყენების მიხედვით.

Google Cloud AI Platform იღებს სადებეტო და საკრედიტო ბარათებს, GPay-ს და საბანკო გადარიცხვებს გადახდებისთვის.

 

---

 

11. IBM Watson სტუდია

IBM Watson Studio არის ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტი, რომელიც აძლევს მონაცემთა მეცნიერებს, დეველოპერებს და ანალიტიკოსებს, შექმნან, აწარმოონ და მართონ AI მოდელები. ის ოპტიმიზირებს გადაწყვეტილებებს ნებისმიერ ადგილას IBM Cloud Pak-ზე მონაცემთათვის, აერთიანებს გუნდებს, ავტომატიზირებს ხელოვნური ინტელექტის სასიცოცხლო ციკლებს და აჩქარებს დროს, რათა შეფასდეს ღია მრავალ ღრუბლოვან არქიტექტურაზე. ის აერთიანებს ღია კოდის ჩარჩოებს, როგორიცაა PyTorch, TensorFlow და scikit-learn IBM-თან და მის ეკოსისტემის ინსტრუმენტებთან კოდზე დაფუძნებული და ვიზუალური მონაცემთა მეცნიერებისთვის.

 

რას აკეთებს IBM Watson Studio?

IBM Watson Studio გთავაზობთ გარემოს და ინსტრუმენტებს ბიზნეს პრობლემების გადასაჭრელად მონაცემთა ერთობლივი მუშაობის გზით. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განახორციელონ AI სადმე, როგორც IBM Cloud Pak for Data. გამოსავალი ამარტივებს ხელოვნური ინტელექტის სასიცოცხლო ციკლის მენეჯმენტს და აჩქარებს დროის შეფასებას ღია, მოქნილი მრავალ ღრუბლოვან არქიტექტურით. იგი მხარს უჭერს მუშაობას Jupyter-ის ნოუთბუქებთან, JupyterLab-თან და CLI-ებთან ან ენებზე, როგორიცაა Python, R და Scala.

 

IBM Watson Studio-ს ძირითადი მახასიათებლები

სტატისტიკური ინსტრუმენტიIBM Watson Studio მოიცავს სტატისტიკურ ინსტრუმენტს, რომელიც იძლევა მონაცემთა ყოვლისმომცველი ანალიზისა და ინტერპრეტაციის საშუალებას.

მონაცემთა ანალიზი: ის უზრუნველყოფს მონაცემთა ანალიზის მძლავრ შესაძლებლობებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ამოიღონ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია მათი მონაცემებიდან.

გადაწყვეტილების მიღება: Watson Studio ეხმარება გადაწყვეტილების მიღებაში პროგნოზირებადი ანალიტიკისა და მონაცემების საფუძველზე მიღებული ინფორმაციის მიწოდებით.

მოდელის განვითარება: ის გთავაზობთ პლატფორმას მანქანათმცოდნეობის და AI მოდელების შემუშავების, ტრენინგისა და გამოყენებისთვის.

მანქანების/ღრმა სწავლების სერვისები: Watson Studio მხარს უჭერს მანქანურ და ღრმა სწავლის სერვისებს, რაც საშუალებას იძლევა შექმნას დახვეწილი AI მოდელები.

განლაგება: ის იძლევა მოდელების მასშტაბის განლაგებას ნებისმიერ ღრუბელში, რაც აძლიერებს ოპერაციულ ეფექტურობას და მოქნილობას.

 

IBM Watson Studio დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

IBM Watson Studio Pros

• მოსახერხებელი ინტერფეისი
• მაღალი რეზოლუციის ვიზუალური გრაფიკა
• მოწინავე მოდელირების ტექნიკა
• უსაფრთხო და შეიძლება ჰქონდეს ფედერაციის დაცვა
• სწრაფი დამუშავება

 

IBM Watson Studio Cons

• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• ინტეგრაციას დრო სჭირდება
• მიზნად ისახავს უფრო დიდ ორგანიზაციებს, რომლებსაც შეუძლიათ Watson-ის შეძენა

 

IBM Watson Studio ფასების გეგმები

IBM Watson Studio გთავაზობთ ლიცენზირების მრავალ ვარიანტს, მათ შორის ვადიანი ლიცენზია და როგორც სერვისის გამოწერა. მომხმარებლები უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს მორგებული ფასებისთვის.

 

---

 

12. ცხრილი

Tableau არის წამყვანი ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტი, რომელმაც შეცვალა ბიზნესის ურთიერთქმედება მონაცემებთან. ის უზრუნველყოფს მონაცემთა ვიზუალიზაციის, ანალიტიკისა და ბიზნეს ინტელექტის მყარ პლატფორმას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიკვლიონ მონაცემები, მიაწოდონ ინფორმაცია და მიიღონ ზომები. Tableau-ს შესაძლებლობები სცილდება მარტივი მონაცემების წარმოდგენის ფარგლებს, სთავაზობს მოწინავე ფუნქციებს, როგორიცაა პროგნოზირებადი მოდელირება და პროგნოზირების ექსპონენციალური გლუვი. ის შექმნილია მონაცემთა რთული ნაკრების დასამუშავებლად და ინტელექტუალური ანალიტიკის მიწოდებისთვის, რაც მას სასურველ არჩევანს ხდის მრავალი ბიზნესისთვის.

 

რას აკეთებს Tableau?

Tableau შექმნილია მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და ბიზნეს ინტელექტის პროცესის გასამარტივებლად. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან ინტერაქტიული, გასაზიარებელი დაფები, რომლებიც ხაზს უსვამენ მონაცემთა ტენდენციებს, ვარიაციებს და სიმკვრივეს ადვილად გასაგებ სქემებსა და გრაფიკებში. Tableau მხარს უჭერს მონაცემთა შესწავლას ინტუიციური ხელსაწყოებით, რომლებიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეისწავლონ რთული მონაცემები და მიიღონ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია. ის ასევე გვთავაზობს პროგნოზირებადი მოდელირების შესაძლებლობებს, იყენებს ტექნიკებს, როგორიცაა ექსპონენციალური გლუვი, ისტორიული მონაცემების საფუძველზე მომავალი ტენდენციების პროგნოზირებისთვის.

 

Tableau ძირითადი მახასიათებლები

ინფორმაციული დაფები: Tableau გთავაზობთ უაღრესად ინფორმაციულ და ინტერაქტიულ დაფებს, რომლებიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ვიზუალიზაცია და გაიგონ მათი მონაცემები უფრო ინტუიციური გზით.

მხარს უჭერს მონაცემთა მრავალრიცხოვან წყაროს: Tableau-ს შეუძლია დაუკავშირდეს მონაცემთა სხვადასხვა წყაროს, მათ შორის ცხრილებს, ღრუბლოვან მონაცემთა ბაზებს და მონაცემთა დიდი პროცესებსაც კი, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა ანალიზის მრავალმხრივ პლატფორმას.

ცოცხალი და მეხსიერების მონაცემთა დაკავშირება: Tableau გთავაზობთ მოქნილობას, დაუკავშირდეთ ცოცხალ მონაცემებს რეალურ დროში ანალიტიკისთვის ან მეხსიერებაში არსებული მონაცემების სწრაფი, საპასუხო მონაცემების გამოკვლევისთვის.

გაფართოებული ვიზუალიზაცია: Tableau მხარს უჭერს გაფართოებული ვიზუალიზაციის ვარიანტების ფართო სპექტრს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს წარმოადგინონ თავიანთი მონაცემები ყველაზე მნიშვნელოვანი და გავლენიანი გზით.

AI-ით აღჭურვილი ანალიტიკა: Tableau იყენებს AI ტექნოლოგიებს თავისი ანალიტიკური შესაძლებლობების გასაუმჯობესებლად, სთავაზობს ფუნქციებს, როგორიცაა პროგნოზირებადი მოდელირება და მონაცემთა ავტომატური ძიება.

თანამშრომლობა და გაზიარება: Tableau უზრუნველყოფს თანამშრომლობის მძლავრ ინსტრუმენტებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააზიარონ თავიანთი დასკვნები და ითანამშრომლონ მონაცემთა ანალიზზე უსაფრთხო გარემოში.

 

Tableau დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Tableau Pros

• მაღალი ხარისხის
• მხარს უჭერს მონაცემთა მრავალ წყაროს
• ვიზუალიზაციის გაფართოებული შესაძლებლობები
• AI-ზე მომუშავე ანალიტიკა
• ძლიერი თანამშრომლობის ინსტრუმენტები

 

Tableau Cons

• საჭიროებს ტექნიკურ გამოცდილებას
• შრომატევადი დაყენების პროცესი

 

ტაბლეტის ფასების გეგმები

Tableau გთავაზობთ სამ ძირითად საფასო გეგმას: Tableau Creator, Tableau Explorer და Tableau Viewer.

ტაბლეტის შემქმნელი: ეს გეგმა, რომლის ფასია 75$ თითო მომხმარებლისთვის თვეში, შექმნილია ანალიტიკოსებისა და ძლიერი მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ დაფების და ანგარიშების შექმნა და გამოქვეყნება. მასში შედის Tableau Desktop, Tableau Prep და შემქმნელის ლიცენზია Tableau სერვერის ან Tableau Online-ისთვის.

Tableau Explorer: ეს გეგმა, რომლის ფასია 42$ თითო მომხმარებლისთვის თვეში, განკუთვნილია მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ მონაცემების შესწავლა და სხვების მიერ შექმნილ საინფორმაციო დაფებთან ურთიერთობა. იგი მოიცავს ლიცენზიას ან Tableau Server-ის ან Tableau Online-ისთვის.

ტაბლეტის მაყურებელი: ეს გეგმა, რომლის ფასია 15$ თითო მომხმარებლისთვის თვეში, განკუთვნილია მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ სხვების მიერ შექმნილი დაფებისა და ანგარიშების ნახვა და ურთიერთქმედება. მასში შედის Viewer ლიცენზია Tableau Server ან Tableau Online.

Tableau იღებს სადებეტო და საკრედიტო ბარათებს, PayPal-ს და საბანკო გადარიცხვებს გადახდებისთვის.

 

---

 

13. Ibi WebFOCUS

Ibi WebFOCUS არის ყოვლისმომცველი ბიზნეს ინტელექტის (BI) პლატფორმა, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს ორგანიზაციებს ინფორმაციისა და ანალიტიკის მიწოდებაში მომხმარებელთა ფართო სპექტრისთვის. ის აერთიანებს ოთხ კრიტიკულ ელემენტს უფრო ჭკვიანი ბიზნეს დაზვერვისთვის: შესრულების მენეჯმენტი, მოწინავე ანალიტიკა, მონაცემთა მთლიანობა და მოსახერხებელი ინტერფეისი. ეს პლატფორმა ცნობილია თავისი უნარით გამოავლინოს ოპერაციული მეტრიკა მოთხოვნით, ემსახურება მომხმარებლებს სხვადასხვა სფეროში და მხარს უჭერს ინიციატივებსა და პროექტებს ორგანიზაციებში, პოტენციურად დაზოგავს მილიონობით დოლარს და აუმჯობესებს ზრუნვის საერთო ხარისხს.

 

რას აკეთებს Ibi WebFOCUS?

Ibi WebFOCUS არის საწარმოს ბიზნეს დაზვერვისა და ანალიტიკის გადაწყვეტა, რომელიც აღჭურვილია მონაცემთა მენეჯმენტით, ვიზუალური აღმოჩენით და პროგნოზირებადი ანალიტიკის შესაძლებლობებით. ის აერთიანებს ამ მახასიათებლებს და მონაცემთა მეცნიერებას ერთ ერთიან კონტეინერიზებულ პლატფორმაში. პლატფორმა გამოიყენება სხვადასხვა ინდუსტრიებსა და განყოფილებებში, მაღაზიებიდან, სადაც მენეჯერებს შეუძლიათ ნახონ ყოველდღიური ანგარიშები სტრატეგიულ სერვის ცენტრებამდე, სადაც ხდება მონაცემთა რთული ანალიზი. ის შექმნილია შედეგების გასაუმჯობესებლად, ხარჯების შესამცირებლად და ინიციატივებისა და პროექტების მხარდასაჭერად მთელ ორგანიზაციაში.

 

Ibi WebFOCUS ძირითადი მახასიათებლები

გამარტივებული წვდომა და ნავიგაცია: Ibi WebFOCUS უზრუნველყოფს ერთიან ინსტრუმენტს, რომელიც გთავაზობთ კონსოლიდირებულ საავტორო შესაძლებლობებს და უწყვეტ ნავიგაციას პლატფორმის ყველა სფეროში. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ნახონ თავიანთი უახლესი და საყვარელი ელემენტები როგორც WebFOCUS კლიენტიდან, ასევე საანგარიშო სერვერიდან.

მონაცემთა ვიზუალიზაცია: პლატფორმა გვთავაზობს დიზაინერების სამუშაო პროცესებს და მომხმარებლის ინტერფეისს მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის. ის საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან და ჩართონ შინაარსი გვერდებზე ინოვაციური გზებით.

მონაცემთა მართვა: Ibi WebFOCUS წარმოგიდგენთ მონაცემთა წვდომის ახალ სამუშაო პროცესებს. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ატვირთონ ან დაუკავშირდნენ თავიანთ მონაცემებს და სწრაფად ჩართონ მონაცემთა ანალიზი.

მონაცემთა მომზადების გაუმჯობესება: პლატფორმა წარმოადგენს წყაროებს და მიზნებს მონაცემთა ბაზის სპეციფიკური ხატებით, რაც მიუთითებს საჭირო კომპონენტების ნაკლებობის შესახებ. ეს ფუნქცია ამარტივებს მონაცემთა მომზადების პროცესს.

დააკონფიგურიროთ დაფები: WebFOCUS გთავაზობთ კონფიგურირებად დაფებს, რომლებიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან პერსონალიზებული და ინტერაქტიული მონაცემთა ვიზუალიზაციის გარემო.

საბურღი ანალიზი: პლატფორმა უზრუნველყოფს საბურღი ანალიზის შესაძლებლობებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ჩაუღრმავდნენ თავიანთ მონაცემებს უფრო დეტალური ინფორმაციის მისაღებად.

 

Ibi WebFOCUS დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Ibi WebFOCUS დადებითი

• მარტივი GUI
• მონაცემთა ანალიზის ძლიერი შესაძლებლობები
• რთული გამოთვლების უნარი
• მონაცემთა ყოვლისმომცველი მართვა
• რეგულირებადი დაფები

 

Ibi WebFOCUS Cons

• საწყისი დაყენება შეიძლება იყოს რთული
• სრული გამოყენებისთვის საჭიროა სპეციალიზებული ცოდნა
• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე

 

Ibi WebFOCUS ფასების გეგმები

Ibi WebFOCUS მომხმარებელს სთავაზობს მოქნილ გეგმებს. ამ გეგმების ფასი მორგებულია და ეფუძნება ორგანიზაციის სპეციფიკურ საჭიროებებს. მომხმარებლები უნდა დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს ფასების შესახებ ინფორმაციისთვის.

 

---

 

14. ემსიენ

Emcien არის დახვეწილი ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტი და ანალიტიკური პლატფორმა, რომელიც სპეციალიზირებულია ინსტრუქციულ და პროგნოზირებად ანალიტიკაში, შექმნილია მონაცემთა რთული ანალიზისა და ბიზნესისთვის გადაწყვეტილების მიღების პროცესების გასაუმჯობესებლად. ეს ინსტრუმენტი გამოირჩევა დიდი რაოდენობით მონაცემების ქმედით ცნობად გარდაქმნის უნარით, რაც შეიძლება შეუფერხებლად იყოს ინტეგრირებული არსებულ აპლიკაციებსა და სისტემებში. Emcien-ის მიდგომა მონაცემთა ანალიტიკასთან მიმართებაში ორიენტირებულია მკაფიო ქმედებებისა და პროგნოზების მიწოდებაზე ბუნებრივ ენაზე, რაც მას ხელმისაწვდომს ხდის ორგანიზაციის მომხმარებელთა ფართო სპექტრს, ტექნიკური ექსპერტებიდან დაწყებული ბიზნეს პროფესიონალებით დამთავრებული.

 

რას აკეთებს Emcien?

Emcien-ის ძირითადი ფუნქციონალობა ტრიალებს ნედლეული მონაცემების პროგნოზებად და ინსტრუქციულ ქმედებებად გარდაქმნის გარშემო, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს წინასწარ განსაზღვრონ მომავალი ტენდენციები და ოპტიმიზაცია მოახდინონ თავიანთი ოპერაციების შესაბამისად. პლატფორმა იყენებს მოწინავე მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს მონაცემების შიგნით შაბლონებისა და კავშირების იდენტიფიცირებისთვის, რაც ხელს უწყობს პროგნოზირებადი მოდელების შექმნას, რომლებიც ზუსტი და მარტივი ინტერპრეტაციაა. Emcien მუშაობს განუწყვეტლივ, სთავაზობს რეალურ დროში შეხედულებებს, რაც საშუალებას აძლევს ბიზნესს წინ დადგეს პოტენციურ საკითხებზე, როგორიცაა აღჭურვილობის შეფერხება ან მიწოდების ჯაჭვის შეფერხება. მისი მოსახერხებელი ინტერფეისი და თვითსწავლის შესაძლებლობები მას ღირებულ აქტივად აქცევს კომპანიებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გამოიყენონ პროგნოზირებადი ანალიტიკა მონაცემთა მეცნიერების ფართო ექსპერტიზის საჭიროების გარეშე.

 

Emcien-ის ძირითადი მახასიათებლები

მოქმედების ელემენტების გასუფთავება: Emcien უზრუნველყოფს მკაფიო მოქმედების პუნქტების სტაბილურ ნაკადს, რომელიც დაფუძნებულია პროგნოზირებად ანალიტიკაზე, რაც უზრუნველყოფს, რომ ორგანიზაციის გუნდებმა გაიგონ, რა ნაბიჯები უნდა გადადგას შედეგების ოპტიმიზაციისთვის.

ინტეგრაცია აპებთან და სისტემებთან: პლატფორმა შექმნილია იმისთვის, რომ იმუშაოს იმ აპლიკაციებსა და სისტემებში, რომლებსაც ბიზნესი უკვე იყენებს, ახორციელებს ქმედითუნარიანობას პირდაპირ იქ, სადაც ისინი ყველაზე მეტად საჭიროა.

უწყვეტი გაუმჯობესება: Emcien-ის პროგრამული უზრუნველყოფა შექმნილია იმისათვის, რომ მუდმივად გააუმჯობესოს მისი პროგნოზირებადი მოდელები, რაც უზრუნველყოფს მის მიერ მოწოდებული შეხედულებების შესაბამისობას და სიზუსტეს დროთა განმავლობაში.

არ არის საჭირო მონაცემთა უნარები: პლატფორმა ხელმისაწვდომია მომხმარებლებისთვის მონაცემთა მეცნიერების ფონის გარეშე, მისი ინტუიციური დიზაინისა და თვითსწავლების ალგორითმების წყალობით.

მასშტაბურობა და სიჩქარე: Emcien-ს შეუძლია მონაცემთა დიდი მოცულობის დამუშავება უპრეცედენტო მასშტაბურობითა და სიჩქარით, რაც მას შესაფერისს გახდის ყველა ზომის ბიზნესისთვის.

Predictive ანალიტიკა: ხელსაწყოს პროგნოზირებადი ანალიტიკის შესაძლებლობები საშუალებას იძლევა ზუსტი პროგნოზირება მოახდინოს ისეთი მოვლენების შესახებ, როგორიცაა აღჭურვილობის უკმარისობა ან მიწოდების ჯაჭვის პრობლემები, სრული ვიზუალიზაციით და შემთხვევის ალბათობით.

 

Emcien დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

Emcien Pros

• მოქმედების ელემენტების გასუფთავება
• ერთიანი ინტეგრაცია
• უწყვეტი გაუმჯობესება
• მოსახერხებელი ინტერფეისი
• მასშტაბირებადი და სწრაფი
• გაფართოებული პროგნოზირებადი ანალიტიკა

 

Emcien Cons

• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• შეიძლება მოითხოვოს პირველადი დაყენების დახმარება
• ინტეგრაციის სირთულე მემკვიდრეობით სისტემებთან
• პოტენციური სწავლის მრუდი მოწინავე ფუნქციებისთვის

 

Emcien ფასების გეგმები

Emcien გთავაზობთ საბაჟო ფასების გეგმებს, რომლებიც მორგებულია ბიზნესის სპეციფიკურ საჭიროებებზე. დაინტერესებულ მხარეებს ვურჩევთ, დაუკავშირდნენ გაყიდვების გუნდს, რათა მოითხოვონ დემო ვერსია და განიხილონ ფასების ვარიანტები.

 

---

 

15. IBM SPSS

IBM SPSS არის ძლიერი სტატისტიკური პროგრამული უზრუნველყოფის პლატფორმა, რომელიც გთავაზობთ მოწინავე სტატისტიკური ანალიზის ხელსაწყოების ყოვლისმომცველ კომპლექტს. ის უზრუნველყოფს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების უზარმაზარ ბიბლიოთეკას, ტექსტის ანალიზს, ღია წყაროს გაფართოებას და უწყვეტ ინტეგრაციას დიდ მონაცემებთან. მისი მოსახერხებელი ინტერფეისი, მოქნილობა და მასშტაბურობა ხდის მას ხელმისაწვდომს ყველა დონის მომხმარებლისთვის. ის შესაფერისია ყველა ზომის და სირთულის დონის პროექტებისთვის, ეხმარება მომხმარებლებს ახალი შესაძლებლობების პოვნაში, ეფექტურობის გაუმჯობესებაში და რისკის მინიმუმამდე შემცირებაში.

 

რას აკეთებს IBM SPSS?

IBM SPSS შექმნილია მოწინავე სტატისტიკური ანალიზისა და პროგნოზირებადი მოდელირების უზრუნველსაყოფად. იგი მხარს უჭერს ზემოდან ქვევით, ჰიპოთეზის ტესტირების მიდგომას მონაცემებთან მიმართებაში, ამასთან, ასევე ავლენს მონაცემებში დამალულ შაბლონებსა და მოდელებს ქვემოდან ზევით, ჰიპოთეზის გენერირების მიდგომის მეშვეობით. მას შეუძლია დიდი რაოდენობით მონაცემების დამუშავება და შეუძლია ტექსტში დაფარული ყველა ანალიზის შესრულება. ის ჩვეულებრივ გამოიყენება სოციალურ მეცნიერებებში და ბიზნეს სამყაროში, რაც მას ძვირფას ინსტრუმენტად აქცევს პროფესიონალების ფართო სპექტრისთვის.

 

IBM SPSS ძირითადი მახასიათებლები

გაფართოებული სტატისტიკური ანალიზი: IBM SPSS გთავაზობთ მოწინავე სტატისტიკურ პროცედურებს, რომლებიც უზრუნველყოფენ მაღალი სიზუსტისა და გადაწყვეტილების მიღების ხარისხს. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განახორციელონ აღწერილობითი სტატისტიკა და რეგრესიული ანალიზი, დაათვალიერონ დაკარგული მონაცემების შაბლონები და შეაჯამონ ცვლადი განაწილება.

მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები: პლატფორმა უზრუნველყოფს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების უზარმაზარ ბიბლიოთეკას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზირებადი მოდელების შესაქმნელად და მონაცემების ფარული ინფორმაციის გამოსავლენად.

ტექსტის ანალიზი: IBM SPSS მოიცავს ტექსტის ანალიზის შესაძლებლობებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ამოიღონ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია არასტრუქტურირებული ტექსტური მონაცემებიდან.

ღია წყაროს გაფართოება: მომხმარებლებს შეუძლიათ გააუმჯობესონ SPSS სინტაქსი R-ით და Python-ით გაფართოებების ბიბლიოთეკის გამოყენებით ან საკუთარი საკუთარი შექმნით, რაც უზრუნველყოფს დამატებით მოქნილობას და პერსონალიზაციის ვარიანტებს.

ინტეგრაცია დიდ მონაცემებთან: IBM SPSS-ს შეუძლია დიდი მონაცემების პლატფორმებთან ინტეგრირება, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააანალიზონ მონაცემთა დიდი ნაკრები და მიიღონ ღირებული შეხედულებები.

მარტივად გამოყენების: მიუხედავად მისი მოწინავე შესაძლებლობებისა, IBM SPSS ცნობილია მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი ინტერფეისით და მარტივად გამოყენებისთვის, რაც მას ხელმისაწვდომს ხდის ყველა დონის მომხმარებლისთვის.

 

IBM SPSS დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

IBM SPSS დადებითი

• მოსახერხებელი ინტერფეისი
• გაფართოებული სტატისტიკური ანალიზის შესაძლებლობები
• ვრცელი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები
• ღია კოდის გაფართოება
• ინტეგრაცია დიდ მონაცემებთან
• შესაფერისია ყველა დონის უნარებისთვის

 

IBM SPSS Cons

• ზოგიერთი მომხმარებლისთვის შეიძლება ძვირი იყოს
• ოპტიმალური გამოყენებისთვის საჭიროა ტრენინგი
• დამწყებთათვის შეიძლება გადაჭარბებული იყოს

 

IBM SPSS ფასების გეგმები

IBM SPSS გთავაზობთ რამდენიმე ფასების გეგმას მომხმარებლის სხვადასხვა საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.

გამოწერის გეგმა: ეს გეგმა ხელმისაწვდომია $99 თვეში. ის გთავაზობთ ღრუბელზე დაფუძნებულ წვდომას SPSS-ზე და მოიცავს პროდუქტის განახლებებს და მხარდაჭერას.

საბაზისო გეგმა: ეს გეგმა ღირს $3,610, როგორც ერთჯერადი გადასახადი თითო მომხმარებლისთვის. ის გვთავაზობს დესკტოპის აპლიკაციას, რომელიც მასშტაბურია ერთი მომხმარებლისგან ათასობითამდე და მოიცავს წვდომას IBM SPSS თანამშრომლობისა და განლაგების სერვისებზე.

სტანდარტული გეგმა: ხელმისაწვდომია ერთჯერადად 7,960$ თითო მომხმარებლისთვის, ეს გეგმა გთავაზობთ დამატებით ფუნქციებსა და შესაძლებლობებს საბაზისო გეგმის მიღმა.

პროფესიული გეგმა: ეს გეგმა ღირს $15,900, როგორც ერთჯერადი გადასახადი თითო მომხმარებლისთვის და გთავაზობთ კიდევ უფრო მოწინავე ფუნქციებსა და შესაძლებლობებს.

პრემიუმ გეგმა: ყველაზე სრულყოფილი გეგმა, ის ხელმისაწვდომია ერთჯერადი გადასახადით 23,800 აშშ დოლარით თითო მომხმარებლისთვის და გთავაზობთ SPSS ფუნქციებისა და შესაძლებლობების სრულ პაკეტს.

IBM SPSS იღებს სადებეტო და საკრედიტო ბარათებს და საბანკო გადარიცხვებს გადახდებისთვის.

 

---

 

16. TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire გამოირჩევა, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ანალიტიკისა და პროგნოზირების ინსტრუმენტი, რომელიც შექმნილია რეალურ დროში ინფორმაციისა და ქმედითი გადაწყვეტილებების უზრუნველსაყოფად. მას აფასებენ მისი უნარი არა მხოლოდ ემსახურება როგორც ყოვლისმომცველი BI ინსტრუმენტი, არამედ როგორც ძლიერი პროგრამული უზრუნველყოფა მასშტაბური მონაცემთა მეცნიერების და AI გადაწყვეტილებების შესაქმნელად და გამოსაყენებლად. ეს გადაწყვეტილებები შექმნილია ისე, რომ იყოს მოსახერხებელი, ემსახურება ბიზნეს პროფესიონალებს ღრმა ტექნიკური ექსპერტიზის საჭიროების გარეშე. Spotfire-ის მრავალფეროვნება აშკარაა მისი ფართოდ გავრცელებით სხვადასხვა ინდუსტრიებში, მათ შორის ფინანსურ სერვისებში, ენერგეტიკაში, წარმოებასა და ჯანდაცვაში.

 

რას აკეთებს TIBCO Spotfire?

TIBCO Spotfire არის დინამიური ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მიიღონ წვდომა, გაანალიზონ და ვიზუალიზაცია გაუწიონ მონაცემებს. ეს ხელს უწყობს დინამიური ანგარიშების და დაფების შექმნას, რაც მონაცემთა ინტერაქტიული შესწავლის საშუალებას იძლევა. Spotfire-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ სწრაფად ამოიცნონ ტენდენციები და შაბლონები, რაც აადვილებს მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მიღებას რთული მონაცემთა ნაკრებიდან. პლატფორმა მხარს უჭერს მონაცემთა წყაროების ფართო დიაპაზონს და შეუძლია მონაცემთა დიდი მოცულობის დამუშავება, მისი ჰიბრიდული მეხსიერებაში/მონაცემთა ბაზაში ანალიტიკური არქიტექტურის წყალობით. ეს საშუალებას აძლევს Spotfire-ს გააფართოვოს ათასობით მომხმარებლის მოთხოვნილებებზე, მუშაობის შენარჩუნებისას.

 

TIBCO Spotfire-ის ძირითადი მახასიათებლები

პროგნოზირების ანალიზი: Spotfire მოიცავს პროგნოზირებადი ანალიტიკის შესაძლებლობებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს იწინასწარმეტყველონ მომავალი ტენდენციები ისტორიული და მიმდინარე მონაცემების შესწავლით.

მონაცემთა აღმოჩენა და ვიზუალიზაცია: პლატფორმა გთავაზობთ მონაცემთა აღმოჩენის მძლავრ ინსტრუმენტებს და ვიზუალიზაციის ვარიანტებს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან გამჭრიახი დაფები და ანალიტიკური აპლიკაციები.

გაფართოებული თანამშრომლობის ინსტრუმენტები: Spotfire-ის თანამშრომლობის მახასიათებლები ხელს უწყობს გუნდურ მუშაობას და ანალიზების გაზიარებას, ზრდის პროდუქტიულობას და გადაწყვეტილების მიღებას.

ბიბლიოთეკა და ადმინისტრაცია: ცენტრალიზებული ბიბლიოთეკა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოაქვეყნონ, გააზიარონ და მართონ ანალიზის მასალები და მონაცემთა კავშირები, ადმინისტრაციული ხელსაწყოებით წვდომისა და ნებართვების გასაკონტროლებლად.

Scalability: Spotfire-ის არქიტექტურა შექმნილია მასშტაბურობისთვის, იტევს მომხმარებელთა დიდ რაოდენობას და მონაცემთა უზარმაზარ ნაკრებებს შესრულებაზე კომპრომისის გარეშე.

Cross-Industry განლაგება: ხელსაწყოს მოქნილობა და სიმძლავრე მას შესაფერისს ხდის ინდუსტრიების ფართო სპექტრს, ფინანსური სერვისებიდან დაწყებული ჯანდაცვამდე.

 

TIBCO Spotfire-ის დადებითი და უარყოფითი მხარეები

 

TIBCO Spotfire დადებითი

• რეალურ დროში შეხედულებები
• მასშტაბირებადი არქიტექტურა
• მოსახერხებელი ინტერფეისი
• Predictive ანალიტიკა
• სხვადასხვა ინდუსტრიის აპლიკაციები
• გაფართოებული თანამშრომლობის ინსტრუმენტები

 

TIBCO Spotfire Cons

• ციცაბო სწავლის მრუდი
• ფასი არ არის ხელმისაწვდომი საიტზე
• პერსონალიზაციის კომპლექსური პარამეტრები

 

TIBCO Spotfire ფასების გეგმები

TIBCO Spotfire გთავაზობთ ფასების მრავალფეროვან გეგმებს, რომლებიც მორგებულია სხვადასხვა მომხმარებლის და ორგანიზაციის საჭიროებებზე. გეგმები შექმნილია მოქნილობისა და მასშტაბურობის უზრუნველსაყოფად, რაც უზრუნველყოფს, რომ მომხმარებლებს შეუძლიათ აირჩიონ ის ვარიანტი, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება მათ მოთხოვნებს. მომხმარებლები უნდა დაუკავშირდნენ TIBCO Spotfire-ის გაყიდვების გუნდს ფასების შესახებ ინფორმაციისთვის.

 

ხშირად დასმული კითხვები ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ინსტრუმენტებზე

 

დასკვნა

ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ხელსაწყოები ცვლის ბიზნესის ფუნქციონირებას ზუსტი და ეფექტური პროგნოზების მიწოდებით. ეს ინსტრუმენტები არ არის მხოლოდ მსხვილი კორპორაციებისთვის, არამედ მათი გამოყენება შესაძლებელია ყველა ზომის ბიზნესის მიერ. თუმცა, სწორი ხელსაწყოს არჩევა მოითხოვს თქვენი მიზნების, მონაცემთა მახასიათებლებისა და ხელსაწყოს მახასიათებლების ფრთხილად გათვალისწინებას. გარკვეული შეზღუდვების მიუხედავად, ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების ხელსაწყოების გამოყენების სარგებელი ბევრად აღემატება გამოწვევებს, რაც მათ აუცილებელ ინსტრუმენტად აქცევს ნებისმიერი მონაცემებზე ორიენტირებული ორგანიზაციისთვის.

 

 

 

 

 

 

ინფორმაცია მოწოდებულია აპლიკაციის/პროგრამული უზრუნველყოფის/სერვისის პროვაიდერის მიერ ან მოპოვებულია საჯაროდ ხელმისაწვდომი მასალებიდან. გთხოვთ შეგვატყობინოთ, თუ რაიმე განახლებულ ან არაზუსტ ინფორმაციას იპოვით.