Analytics
إحداث ثورة في الرؤى: دليل شامل لأدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
الحجم الهائل للبيانات المُنتجة عالمياً مذهل، حيث يُتوقع أن يصل إلى 181 زيتابايت بحلول عام 2025. بالنسبة لمحللي البيانات والباحثين، يمثل هذا الطوفان من البيانات...
# إحداث ثورة في الرؤى: دليل شامل لأدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
إن الحجم الهائل للبيانات المُولَّدة عالمياً مذهل، حيث يُتوقع أن يصل إلى 181 زيتابايت بحلول عام 2025. بالنسبة لمحللي البيانات والباحثين، يمثل هذا الطوفان من البيانات فرصة هائلة وتحدياً كبيراً في آنٍ واحد. كيف يمكنك استخراج رؤى ذات معنى وقابلة للتنفيذ من مجموعات البيانات الواسعة والمعقدة بكفاءة؟ تكمن الإجابة بشكل متزايد في التطبيق الذكي لأدوات الذكاء الاصطناعي. لم تعد هذه المنصات المتطورة مفاهيم مستقبلية؛ بل هي أدوات أساسية تُحدث تحولاً في مشهد تحليل البيانات، مما يمكن المهنيين من الكشف عن الأنماط، والتنبؤ بالاتجاهات، وأتمتة العمليات بسرعة ودقة غير مسبوقتين.
سيقوم هذا الدليل الشامل بإزالة الغموض عن عالم أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات، مقدماً منظوراً موثوقاً للمحترفين في مجال البيانات. ستتعلم ما هي هذه الأدوات، وكيف تعمل، ولماذا هي لا غنى عنها في عالم اليوم القائم على البيانات. سنتعمق في أهم 10 أدوات ذكاء اصطناعي متاحة، ونقدم رؤى مفصلة حول ميزاتها وتسعيرها وإيجابياتها وسلبياتها. علاوة على ذلك، سنزودك بإطار عمل قوي لاختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك المحددة، ونقدم نصائح عملية للبدء، ونجيب على الأسئلة المتداولة لضمان استعدادك الكامل للاستفادة من الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى بيانات فائقة.
## ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات؟
تشير أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات إلى التطبيقات والمنصات البرمجية التي تستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعالجة البيانات وتحليلها وتفسيرها وتصورها بكفاءة وفعالية أكبر من الطرق التقليدية. على عكس البرمجيات الإحصائية التقليدية، يمكن لهذه الأدوات التعلم من البيانات، وتحديد الأنماط المعقدة، وإجراء التنبؤات، وحتى أتمتة سير عمل تحليلية كاملة بأقل تدخل بشري.
في جوهرها، تدمج هذه الأدوات تقنيات ذكاء اصطناعي متنوعة مثل التعلم الآلي (مثل التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز)، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والتعلم العميق. تعمل من خلال استيعاب كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، وتطبيق الخوارزميات للكشف عن الشذوذ، وتجميع نقاط البيانات المتشابهة، وتصنيف المعلومات، وبناء النماذج التنبؤية، وتوليد توصيات استباقية. على سبيل المثال، قد تحدد أداة ذكاء اصطناعي تلقائياً المحركات الرئيسية لتناقص العملاء، أو تتنبأ بأرقام المبيعات بناءً على البيانات التاريخية والعوامل الخارجية، أو حتى تقترح استراتيجيات تسويقية مثلى.
لا يمكن المبالغة في أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات في عام 2025. مع استمرار نمو البيانات بشكل هائل من حيث الحجم والسرعة والتنوع، لا يمكن للمحللين البشر وحدهم مواكبة ذلك. يمكّن الذكاء الاصطناعي المحللين من:
1. **معالجة مجموعات البيانات الضخمة:** التعامل مع بيتابايتات من البيانات في دقائق، وهو ما يتجاوز بكثير القدرة البشرية.
2. **الكشف عن الرؤى الخفية:** اكتشاف الارتباطات والأنماط الدقيقة التي قد تفوت التحليل اليدوي.
3. **أتمتة المهام المتكررة:** تحرير المحللين من المهام الروتينية مثل تنظيف البيانات وهندسة السمات، مما يسمح لهم بالتركيز على التفكير الاستراتيجي.
4. **تعزيز دقة التنبؤ:** بناء نماذج تنبؤية أكثر قوة ودقة.
5. **دمقرطة علم البيانات:** جعل القدرات التحليلية المتقدمة في متناول مجموعة أوسع من المستخدمين، بما في ذلك محللو الأعمال دون خبرة برمجية عميقة.
6. **الاستحواذ على ميزة تنافسية:** دفع عملية صنع القرار الأسرع والأكثر استنارة عبر جميع القطاعات.
في جوهرها، تحول أدوات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من عملية كثيفة العمالة وغالباً ما تكون تفاعلية إلى تخصص استباقي وذكي وقابل للتطوير بشكل كبير.
## أهم 10 أدوات ذكاء اصطناعي لتحليل البيانات
يمكن أن يكون التنقل بين مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة أمراً شاقاً. لتبسيط بحثك، قمنا بتجميع قائمة بأهم 10 أدوات ذكاء اصطناعي لتحليل البيانات، حيث تقدم كل منها نقاط قوة فريدة مصممة لتلبية احتياجات مختلفة. يرجى ملاحظة أن معلومات التسعير تقريبية وقابلة للتغيير؛ من المستحسن التحقق من المواقع الرسمية للحصول على أحدث التفاصيل. يتم سرد الأسعار بشكل عام اعتباراً من أوائل عام 2024.
### Tableau (مع Einstein Discovery)
Tableau هو أداة رائدة لتصور البيانات التفاعلية عززت قدراتها بشكل كبير مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال تكامل Einstein Discovery (جزء من نظام Salesforce البيئي). فهو يمكن المستخدمين من اكتشاف الأنماط والتنبؤ بالنتائج واقتراح تحسينات دون الحاجة إلى خبرة عميقة في علم البيانات.
**الميزات الرئيسية:**
* **رؤى مؤتمتة:** يكتشف Einstein Discovery تلقائياً الأنماط ذات الصلة، ويحدد المحركات الرئيسية، ويقدم تفسيرات لبياناتك.
* **النمذجة التنبؤية:** بناء ونشر نماذج تنبؤية مباشرة داخل لوحات تحكم Tableau.
* **التوصيات الاستباقية:** الحصول على توصيرات قابلة للتنفيذ لتحسين النتائج التجارية.
* **التفاعل باللغة الطبيعية:** طرح أسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة للحصول على إجابات ورؤى فورية.
* **إعداد البيانات الذكي:** اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتنظيف البيانات وتحويلها.
* **لوحات التحكم المتكاملة:** تضمين التنبؤات والتفسيرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسلاسة في تصورات Tableau الحالية.
* **سيناريوهات "ماذا لو":** استكشاف النتائج المحتملة عن طريق ضبط المتغيرات داخل نموذج الذكاء الاصطناعي.
**التسعير:**
* **المشاهد:** 15 دولاراً/مستخدم/شهر (مدفوعة سنوياً)
* **المستكشف:** 42 دولاراً/مستخدم/شهر (مدفوعة سنوياً)
* **المنشئ:** 75 دولاراً/مستخدم/شهر (مدفوعة سنوياً)
* عادةً ما يتم تضمين Einstein Discovery مع إصدارات Salesforce ذات المستوى الأعلى أو يكون متاحاً كإضافة.
**الإيجابيات:**
* قدرات استثنائية لتصور البيانات.
* واجهة سحب وإفلات بديهية لسهولة الاستخدام.
* تكامل قوي للذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى وتنبؤات مؤتمتة.
* دعم مجتمعي قوي وموارد تعليمية واسعة.
**السلبيات:**
* يمكن أن تكون مكلفة، خاصة للفرق الكبيرة.
* يتطلب التكامل مع Salesforce للحصول على إمكانيات Einstein Discovery الكاملة.
* يمكن أن يتأثر الأداء بمجموعات البيانات الكبيرة جداً دون التحسين المناسب.
**الأفضل لـ**: محللي الأعمال والمحترفين في مجال البيانات الذين يحتاجون إلى تصور قوي مجتمع مع رؤى وتنبؤات مدعومة بالذكاء الاصطناعي المؤتمت لصنع القرار الاستراتيجي.
### Microsoft Power BI (مع AI Visuals وتكامل Azure ML)
Microsoft Power BI هو أداة قوية لذكاء الأعمال تتكامل بسلاسة مع إمكانيات الذكاء الاصطناعي، خاصة من خلال ميزات AI Visuals وتكامل Azure Machine Learning وخدمات Cognitive. يسمح للمستخدمين بالاتصال بمئات مصادر البيانات، وتحويل البيانات، وإنشاء تقارير تفاعلية، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي للكشف عن رؤى أعمق.
**الميزات الرئيسية:**
* **AI Visuals:** ميزات مرئية مدمجة مثل Key Influencers و Decomposition Tree و Smart Narratives تستفيد من الذكاء الاصطناعي لشرح العوامل التي تحرك النتائج وإنشاء ملخصات نصية.
* **تكامل Azure ML:** الاتصال المباشر بنماذج Azure Machine Learning للتحليلات التنبؤية المتقدمة ونشر النماذج المخصصة.
* **خدمات Cognitive:** التكامل مع Azure Cognitive Services لتحليل النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الصور والمزيد.
* **Dataflows (Power Query):** اقتراحات تحويل وتنظيف البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
* **ميزة Q&A:** طرح أسئلة بلغة طبيعية حول بياناتك والحصول على إجابات فورية على شكل مخططات ورسوم بيانية.
* **رؤى مؤتمتة:** الكشف التلقائي عن الاتجاهات والقيم المتطرفة والأنماط في بياناتك.
* **تسميات حساسية البيانات:** التكامل مع Microsoft Information Protection لحوكمة البيانات.
**التسعير:**
* **Power BI Desktop:** مجاني
* **Power BI Pro:** 10 دولارات/مستخدم/شهر
* **Power BI Premium Per User:** 20 دولاراً/مستخدم/شهر
* **Power BI Premium Per Capacity:** يبدأ من 4,995 دولاراً/شهر (للمؤسسات الكبيرة)
**الإيجابيات:**
* تكامل ممتاز مع النظام البيئي Microsoft (Azure، Excel، Teams).
* فعال من حيث التكلفة، خاصة إصدار Pro.
* قدرات قوية لذكاء الأعمال الذاتي مع ميزات ذكاء اصطناعي متنامية.
* خيارات اتصال بيانات واسعة.
**السلبيات:**
* يمكن أن يكون منحنى التعلم أكثر حدة للميزات المتقدمة مقارنة ببعض المنافسين.
* يمكن أن يتدهور الأداء مع مجموعات البيانات الكبيرة للغاية بدون سعة Premium.
* إمكانيات الذكاء الاصطناعي أكثر تكاملاً من كونها قائمة بذاتها، مما يتطلب بعض المعرفة بالنظام البيئي Microsoft الأوسع لتحقيق إمكاناتها الكاملة.
**الأفضل لـ**: المؤسسات المستثمرة بشكل كبير في النظام البيئي Microsoft والتي تبحث عن حل ذكاء أعمال ميسور التكلفة وقابل للتطوير مع ذكاء اصطناعي متكامل لتعزيز التقارير والتحليل.
### DataRobot
DataRobot هو منصة ذكاء اصطناعي رائدة على مستوى المؤسسات تؤتمت عملية بناء ونشر وإدارة نماذج التعلم الآلي من البداية إلى النهاية. إنه قوي بشكل خاص في AutoML (التعلم الآلي المؤتمت)، مما يجعل التحليلات التنبؤية المتقدمة في متناول علماء البيانات ومحللي الأعمال على حد سواء.
**الميزات الرئيسية:**
* **التعلم الآلي المؤتمت (AutoML):** إعداد البيانات تلقائياً، واختيار الخوارزميات، وبناء وتدريب وتحسين نماذج التعلم الآلي.
* **نشر النموذج وإدارته:** نشر النماذج بسلاسة في الإنتاج ومراقبة أدائها.
* **الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI):** يوفر رؤى حول سبب توقع النموذج لتنبؤ معين، مما يعزز الثقة والفهم.
* **هندسة السمات:** يولد تلقائياً سمات جديدة من البيانات الأولية لتحسين دقة النموذج.
* **واجهة No-Code/Low-Code:** يمكن مستخدمي الأعمال من بناء ونشر نماذج التعلم الآلي دون برمجة مكثفة.
* **كشف الانحراف والشذوذ في البيانات:** يراقب أداء النموذج بمرور الوقت وينبه في حالة التدهور.
* **التنبؤ بالسلاسل الزمنية:** قدرات متخصصة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
**التسعير:**
* يقدم DataRobot تسعيراً على مستوى المؤسسات، وهو مخصص بناءً على النشر (السحابة، محلي، هجين) والاستخدام. يتضمن عادة اشتراكات سنوية باستثمار كبير.
* عادةً ما تكون نسخة تجريبية مجانية أو عرض توضيحي متاحاً عند الطلب.
**الإيجابيات:**
* يسرع بشكل كبير دورة حياة تطوير نموذج التعلم الآلي.
* يديمقرطة علم البيانات من خلال جعل التعلم الآلي المتقدم في متناول الجميع.
* تركيز قوي على قابلية التفسير وحوكمة النماذج.
* يدعم مجموعة واسعة من حالات الاستخدام من التسويق إلى إدارة المخاطر.
**السلبيات:**
* تكلفة عالية، مما يجعله أقل سهولة للشركات الصغيرة أو الباحثين الأفراد.
* يمكن أن يخفي بعض تعقيدات التعلم الآلي الأساسية، مما قد يكون عيباً لعلماء البيانات المتشددين.
* يتطلب فهماً جيداً للمشكلة التجارية للاستفادة بشكل فعال من أتمتته.
**الأفضل لـ**: المؤسسات والمنظمات الكبيرة التي تتطلع إلى بناء ونشر وإدارة عدد كبير من نماذج التعلم الآلي الدقيقة بسرعة للتحليلات التنبؤية والاستباقية.
### H2O.ai (Driverless AI)
H2O.ai هو رائد مفتوح المصدر في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث يركز منتجه الرئيسي للمؤسسات، Driverless AI، على التعلم الآلي المؤتمت. تم تصميمه لمساعدة علماء البيانات والمحللين على تطوير نماذج دقيقة للغاية بسرعة وبحد أدنى من الجهد، مع التركيز على السرعة والقابلية للتفسير.
**الميزات الرئيسية:**
* **هندسة السمات المؤتمتة:** يكتشف ويخلق سمات جديدة بذكاء لتحسين أداء النموذج.
* **التعلم الآلي المؤتمت (AutoML):** يؤتمت اختيار النموذج، وضبط المعلمات الفائقة، وإنشاء المجموعات.
* **الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI):** يوفر طرق تفسير متنوعة مثل K-LIME و SHAP و Partial Dependence Plots لفهم قرارات النموذج.
* **AutoViz:** تصور البيانات المؤتمت لاستكشاف مجموعات البيانات والعلاقات.
* **نشر النموذج ومراقبته:** أدوات لنشر النماذج في الإنتاج وتتبع أدائها.
* **تسريع GPU:** يستفيد من وحدات معالجة الرسومات لتدريب النماذج بشكل أسرع بكثير.
* **قدرات السلاسل الزمنية ومعالجة اللغة الطبيعية:** مكونات متخصصة للتنبؤ المتقدم بالسلاسل الزمنية ومعالجة اللغة الطبيعية.
**التسعير:**
* **H2O.ai مفتوح المصدر:** مجاني (مثل H2O-3، Sparkling Water).
* **H2O Driverless AI:** تسعير المؤسسات، عروض أسعار مخصصة بناءً على الاستخدام والنشر. عادةً اشتراك سنوي، مشابه لـ DataRobot.
* تتوفر نسخ تجريبية مجانية وعروض توضيحية.
**الإيجابيات:**
* تدريب النموذج والتكرار سريع للغاية بسبب تسريع GPU.
* ميزات تفسير ممتازة لفهم النماذج المعقدة.
* دعم مجتمعي قوي لعروضه مفتوحة المصدر.
* فعال للغاية لتحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة.
**السلبيات:**
* يمكن أن تكون نسخة المؤسسات مكلفة.
* يتطلب بعض الخبرة التقنية للاستفادة الكاملة من ميزاته المتقدمة.
* قد لا تكون واجهة المستخدم، رغم تحسنها، بديهية مثل بعض الأدوات التي تركز بشكل بحت على الأعمال.
**الأفضل لـ**: علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي والمنظمات الكبيرة التي تحتاج إلى بناء ونشر وشرح نماذج ذكاء اصطناعي عالية الأداء بسرعة، خاصة أولئك الذين يعملون مع مجموعات بيانات كبيرة ومشكلات معقدة.
### منصة KNIME Analytics
KNIME (Konstanz Information Miner) هي منصة مفتوحة المصدر لتكامل البيانات ومعالجتها وتحليلها واستكشافها. تشتهر بواجهة سير العمل المرئية البديهية، التي تسمح للمستخدمين ببناء خطوط بيانات معقدة ونماذج تحليلية دون كتابة سطر برمجي واحد. يدعم تصميمها المعياري مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
**الميزات الرئيسية:**
* **مصمم سير العمل المرئي:** واجهة سحب وإفلات لبناء سير عمل تحليل البيانات.
* **مستودع عقد واسع النطاق:** آلاف العقد لمعالجة البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة النصوص وتحليل الصور والمزيد.
* **مفتوح المصدر وقابل للتوسيع:** مجاني الاستخدام، مع مجتمع نابض بالحياة والعديد من الإضافات.
* **قدرات التكامل:** يتصل بـ R و Python و Weka و H2O.ai وقواعد بيانات متنوعة.
* **مزج البيانات وتحويلها:** قدرات قوية لدمج وتنظيف مصادر البيانات المتنوعة.
* **النمذجة التنبؤية:** يدعم مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف والانحدار والتجميع وما إلى ذلك.
* **استكشاف البيانات التفاعلي:** أدوات لتصور واستكشاف البيانات في مراحل مختلفة من سير العمل.
**التسعير:**
* **منصة KNIME Analytics:** مجانية ومفتوحة المصدر.
* **خادم KNIME:** حل المؤسسات للتعاون والنشر والأتمتة، مع تسعير مخصص بناءً على النطاق والميزات.
**الإيجابيات:**
* مجاني تماماً لمنصة التحليلات الأساسية.
* مرن وقابل للتوسيع للغاية لمجموعة واسعة من المهام التحليلية.
* ممتاز للمتعلمين المرئيين وأولئك الذين يفضلون نهج No-Code/Low-Code.
* مجتمع قوي وتطوير نشط.
**السلبيات:**
* يمكن أن يكون منحنى التعلم أكثر حدة للمبتدئين بسبب العدد الهائل من العقد والإمكانيات.
* قد يتطلب الأداء على مجموعات البيانات الكبيرة للغاية التحسين أو التكامل مع الحوسبة الموزعة.
* مكون خادم المؤسسات ضروري للتعاون الحقيقي والنشر في الإنتاج.
**الأفضل لـ**: محللو البيانات والباحثون وعلماء البيانات الذين يفضلون نهجاً مرئياً No-Code/Low-Code لبناء خطوط بيانات معقدة ونماذج ذكاء اصطناعي، خاصة أولئك الذين يعملون بميزانية محدودة.
### Alteryx Designer
Alteryx Designer هو منصة أتمتة سير عمل بديهية تتخصص في إعداد البيانات ومزجها والتحليلات المتقدمة، بما في ذلك التحليل التنبؤي والمكاني. يمكن محللي البيانات من بناء تطبيقات تحليلية متطورة دون برمجة، مما يجعل الرؤى المتقدمة في متناول الجميع.
**الميزات الرئيسية:**
* **إعداد البيانات الذاتي:** أدوات سحب وإفلات لتنظيف البيانات ومزجها وتحويلها من مصادر متنوعة.
* **التحليلات التنبؤية:** أدوات مدمجة لنماذج التعلم الآلي (الانحدار، التصنيف، التجميع، السلاسل الزمنية) مع تقارير إحصائية.
* **التحليلات المكانية:** قدرات تحليل البيانات الجغرافية المكانية ورسم الخرائط.
* **رؤى مؤتمتة:** توليد رؤى وتصورات بأقل جهد.
* **تكامل سهل مع البرمجة:** يدعم R و Python للبرمجة النصية المخصصة وبناء النماذج المتقدمة.
* **التقارير والتصور:** إنشاء تقارير ولوحات تحكم تفاعلية مباشرة داخل المنصة.
* **أتمتة العمليات:** أتمتة سير العمل التحليلية بالكامل من استيعاب البيانات إلى الإخراج.
**التسعير:**
* **Alteryx Designer:** عادةً حوالي 5,195 دولاراً لكل مستخدم سنوياً (كمثال، قد يختلف السعر الدقيق حسب المنطقة/الحزمة).
* **خادم Alteryx/السحابة:** حلول مؤسسية إضافية للتعاون والتوسع، مع تسعير مخصص.
* تتوفر نسخ تجريبية مجانية.
**الإيجابيات:**
* استثنائي لإعداد البيانات ومزجها، مما يوفر وقتاً كبيراً.
* واجهة سحب وإفلات سهلة الاستخدام تقلل الحاجة إلى البرمجة.
* قدرات قوية للتحليل التنبؤي والمكاني.
* يسهل التكرار السريع والنمذجة الأولية لسير العمل التحليلية.
**السلبيات:**
* يمكن أن تكون التكلفة العالية مانعة للأفراد أو الفرق الصغيرة.
* يمكن أن يكون كثيف الاستخدام للموارد لمجموعات البيانات الكبيرة جداً إذا لم يتم تحسينه.
* على الرغم من قوتها، فإن قدرات التعلم العميق أقل بروزاً مقارنة بمنصات التعلم الآلي المتخصصة.
**الأفضل لـ**: محللو الأعمال ومحللو البيانات وعلماء البيانات المواطنون الذين يحتاجون إلى إعداد بيانات متنوعة ومزجها وتحليلها بسرعة لبناء نماذج تنبؤية وأتمتة العمليات التحليلية دون برمجة مكثفة.
### Google Cloud Vertex AI
Google Cloud Vertex AI هو منصة تعلم آلي موحدة تسمح لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ببناء ونشر وتوسيع نماذج التعلم الآلي بشكل أسرع. وهو يجمع عروض التعلم الآلي من Google Cloud في بيئة واحدة، ويوفر أدوات لكل مرحلة من دورة حياة التعلم الآلي، من تسمية البيانات إلى مراقبة النموذج.
**الميزات الرئيسية:**
* **منصة تعلم آلي موحدة:** تجمع بين أدوات هندسة البيانات و MLOps وتطوير النماذج.
* **قدرات AutoML:** يسمح Vertex AI AutoML للمستخدمين بتدريب نماذج عالية الجودة بأقل جهد وبدون كود.
* **التدريب المخصص:** يدعم التدريب المخصص للنماذج مع أطر عمل شائعة مثل TensorFlow و PyTorch و scikit-learn.
* **مجموعات البيانات المدارة:** أدوات لإدارة وتسمية مجموعات البيانات لمشاريع التعلم الآلي.
* **مستودع السمات:** مستودع مركزي لمشاركة واكتشاف وتقديم سمات التعلم الآلي.
* **مراقبة النموذج وقابلية التفسير:** أدوات لمراقبة أداء النموذج، واكتشاف الانحراف، وفهم تنبؤات النموذج.
* **بنية تحتية قابلة للتوسع:** تستفيد من البنية التحتية القوية والقابلة للتوسع لـ Google Cloud.
**التسعير:**
* يستخدم Vertex AI نموذج الدفع مقابل الاستخدام مع مكونات تسعير متنوعة للحوسبة والتخزين وتسمية البيانات وتدريب AutoML وما إلى ذلك.
* **تدريب AutoML:** يبدأ من حوالي 3.00 دولارات لكل ساعة للتدريب (مثلاً، بيانات جدولية).
* **التدريب المخصص:** يختلف بشكل كبير بناءً على نوع المدة والآلة.
* **التنبؤ:** حوالي 0.002 دولار لكل 1000 ساعة عقد للتنبؤ عبر الإنترنت.
* تتوفر طبقة مجانية لخدمات معينة.
**الإيجابيات:**
* منصة تعلم آلي شاملة من البداية إلى النهاية لدورة الحياة بأكملها.
* قدرات AutoML قوية لتطوير النموذج بشكل أسرع.
* يستفيد من بحث البنية التحتية المتطورة لـ Google.
* ممتاز لمشاريع التعلم الآلي واسعة النطاق على مستوى المؤسسات.
**السلبيات:**
* يمكن أن يكون معقداً للمبتدئين، ويتطلب الإلمام بمفاهيم السحابة.
* يمكن أن تتوسع التكلفة بسرعة مع الاستخدام المكثف، مما يتطلب إدارة دقيقة.
* موجه بشكل أساسي لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي، وأقل لمحللي الأعمال العاديين.
**الأفضل لـ**: علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي والمؤسسات المدمجة بعمق مع Google Cloud، والذين يحتاجون إلى منصة قوية وقابلة للتوسع وموحدة لتطوير ونشر وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المعقدة.
### Amazon SageMaker
Amazon SageMaker هي خدمة تعلم آلي مدارة بالكامل مقدمة من Amazon Web Services (AWS) تمكن علماء البيانات والمطورين من بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي بسرعة. وهو يبسط سير عمل التعلم الآلي بالكامل، من إعداد البيانات إلى نشر النموذج ومراقبته.
**الميزات الرئيسية:**
* **مثيلات Notebook المدارة:** دفاتر Jupyter لاستكشاف البيانات التفاعلي وتطوير النموذج.
* **خوارزميات مدمجة:** مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي المحسنة للمهام الشائعة.
* **SageMaker Autopilot:** قدرة AutoML لبناء وتدريب وتحسين أفضل نماذج التعلم الآلي تلقائياً.
* **مستودع سمات SageMaker:** مستودع مركزي لإنشاء وتخزين ومشاركة سمات التعلم الآلي.
* **التدريب والاستضافة المدارة:** بنية تحتية قابلة للتوسع لتدريب النماذج ونشرها كنقاط نهاية API.
* **مراقب النموذج:** يكتشف تلقائياً مشكلات جودة البيانات والنموذج.
* **SageMaker Clarify:** يوفر أدوات للكشف عن التحيز وشرح التنبؤات.
**التسعير:**
* يستخدم SageMaker نموذج الدفع مقابل الاستخدام، مع تسعير يعتمد على الحوسبة (أنواع المثيلات، المدة)، والتخزين، ونقل البيانات، وميزات SageMaker المحددة المستخدمة.
* **مثيلات Notebook:** تبدأ من حوالي 0.05 دولار/ساعة للمثيلات الأساسية.
* **التدريب:** يختلف بشكل كبير حسب نوع المثيل، مثلاً، 0.12 دولار/ساعة لـ ml.m5.large.
* **الاستدلال (الاستضافة):** معدلات ساعية مماثلة للنماذج المنشورة.
* تتوفر طبقة مجانية، بما في ذلك 250 ساعة من استخدام دفتر الملاحظات t2.medium أو t3.medium شهرياً.
**الإيجابيات:**
* منصة تعلم آلي شاملة وقابلة للتوسع للغاية.
* تكامل عميق مع النظام البيئي AWS الأوسع.
* تقلل الخدمة المدارة من العبء التشغيلي للبنية التحتية للتعلم الآلي.
* قدرات قوية لـ MLOps وحوكمة النماذج.
**السلبيات:**
* يمكن أن يكون مربكاً لأولئك الجدد على AWS أو خدمات السحابة.
* تتطلب إدارة التكلفة اهتماماً دقيقاً بسبب مكونات التسعير العديدة.
* يستهدف بشكل أساسي علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي بدلاً من مستخدمي الأعمال العاديين.
**الأفضل لـ**: علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي والمؤسسات المستثمرة بشكل كبير في AWS، والذين يحتاجون إلى منصة قوية وقابلة للتوسع ومدارة بالكامل لتطوير ونشر مجموعة واسعة من نماذج التعلم الآلي.
### Qlik Sense (مع Cognitive Engine)
Qlik Sense هي منصة اكتشاف بيانات ذاتي وتمثيل مرئي معروفة بمحركها الارتباطي الفريد. مع Cognitive Engine، يدمج Qlik Sense الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليلات معززة، واقتراح رؤى، وأتمتة إعداد البيانات، والسماح بالتفاعلات باللغة الطبيعية.
**الميزات الرئيسية:**
* **المحرك الارتباطي:** يستكشف جميع العلاقات في بياناتك، ويكشف عن اتصالات قد تفوتها الأدوات القائمة على الاستعلام.
* **المحرك المعرفي (رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي):** يوفر رؤى مولدة بالذكاء الاصطناعي، واقتراحات مخططات، وتوصيات إعداد بيانات.
* **معالجة اللغة الطبيعية (NLP):** طرح أسئلة بلغة طبيعية والحصول على تصورات وإجابات ذات صلة.
* **البحث الذكي:** البحث بشكل بديهي عبر جميع بياناتك للعثور على رؤى محددة.
* **لوحات التحكم التفاعلية:** إنشاء تصورات بيانات تفاعلية للغاية وسريعة الاستجابة.
* **إعداد البيانات المؤتمت:** اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتنظيف البيانات وتحويلها.
* **التحليلات المضمنة:** دمج تحليلات Qlik Sense مباشرة في تطبيقات أخرى.
**التسعير:**
* **Qlik Sense Business:** 30 دولاراً/مستخدم/شهر (مدفوعة سنوياً)
* **Qlik Sense Enterprise SaaS:** تسعير مخصص بناءً على المستخدمين والإمكانيات، يبدأ عادةً أعلى من Business.
* تتوفر نسخ تجريبية مجانية.
**الإيجابيات:**
* محرك ارتباطي فريد لاستكشاف البيانات الشامل.
* قدرات ذكاء اصطناعي قوية للتحليلات المعززة والرؤى الموجهة.
* ممتاز لاكتشاف البيانات الذاتي ولوحات التحكم التفاعلية.
* واجهة سهلة الاستخدام لمستويات مهارية متنوعة.
**السلبيات:**
* يمكن أن يكون أكثر تكلفة من بعض أدوات ذكاء الأعمال للمستوى المبتدئ.
* يمكن أن تكون خيارات التخصيص محدودة مقارنة بمكتبات التصور مفتوحة المصدر.
* على الرغم من قوتها، فهي في المقام الأول أداة ذكاء أعمال مع ذكاء اصطناعي متكامل، وليست منصة تطوير تعلم آلي كاملة.
**الأفضل لـ**: مستخدمي الأعمال ومحللي البيانات والمؤسسات التي تعطي الأولوية لاكتشاف البيانات الذاتي والتصور التفاعلي والرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنماط والعلاقات الخفية في بياناتهم.
### Akkio
Akkio هي منصة تحليل بيانات وتنبؤ مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لمستخدمي الأعمال، وتهدف إلى تبسيط مهام التعلم الآلي المعقدة. تركز على تقديم رؤى وتوقعات قابلة للتنفيذ بسرعة، دون الحاجة إلى برمجة أو خبرة واسعة في علم البيانات.
**الميزات الرئيسية:**
* **ذكاء اصطناعي بدون كود:** بناء ونشر نماذج التعلم الآلي بواجهة سحب وإفلات بسيطة.
* **إعداد البيانات المؤتمت:** تنظيف وتحويل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
* **تنبؤات فورية:** توليد توقعات وتنبؤات بسرعة لمختلف السيناريوهات التجارية.
* **الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI):** فهم العوامل التي تحرك تنبؤاتك بتفسيرات واضحة.
* **تكامل سهل:** يتصل بأدوات شائعة مثل Google Sheets و Salesforce و HubSpot وقواعد بيانات متنوعة.
* **تحليلات في الوقت الفعلي:** الحصول على رؤى وتنبؤات فورية على البيانات الحية.
* **التنبؤ بالسلاسل الزمنية:** قدرات متخصصة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
**التسعير:**
* **Starter:** 49 دولاراً/شهر (مدفوعة سنوياً، حتى 10 ملايين صف/شهر)
* **Business:** 199 دولاراً/شهر (مدفوعة سنوياً، حتى 50 مليون صف/شهر)
* **Enterprise:** تسعير مخصص للأحجام الأعلى والميزات المتقدمة.
* تتوفر نسخة تجريبية مجانية.
**الإيجابيات:**
* سهل الاستخدام للغاية لمستخدمي الأعمال غير التقنيين.