Forradalmasító Megállapítások: Átfogó Útmutató a Mesterséges Intelligencia Eszközökhöz az Adatelemzésben

# Forradalmi Bepillantások: Átfogó útmutató az adatelemzés AI eszközeihez A világszerte generált adatok mennyisége elképesztő, előrejelzések szerint 2025-re eléri a 181 zettabájtot. Az adatelemzők és kutatók számára ez az adatáradalom hatalmas lehetőséget és jelentős kihívást egyaránt jelent. Hogyan lehet hatékonyan kinyerni értelmes, cselekvésre ösztönző betekintéseket ilyen hatalmas és összetett adathalmazokból? A válasz egyre inkább a Mesterséges Intelligencia (MI) eszközeinek intelligens alkalmazásában rejlik. Ezek a kifinomult platformok már nem jövőbeli koncepciók; nélkülözhetetlen eszközök, amelyek forradalmasítják az adatelemzés területét, lehetővé téve a szakemberek számára, hogy példátlan sebességgel és pontossággal fedezzenek fel mintákat, jósoljanak trendeket és automatizáljanak folyamatokat. Ez az átfogó útmutató leleplezi az adatelemzés MI eszközeinek világát, tekintélyes perspektívát kínálva az adatszakemberek számára. Megtudhatod, mik ezek az eszközök, hogyan működnek, és miért nélkülözhetetlenek a mai adatvezérelt világban. Mélyrehatóan belemegyünk a 10 legjobb elérhető MI eszközbe, részletes betekintést nyújtva azok jellemzőibe, árazásába, előnyeibe és hátrányaiba. Továbbá egy robusztus keretrendszert adunk a megfelelő eszköz kiválasztásához a saját igényeidhez, gyakorlati tippeket nyújtunk a kezdéshez, és válaszolunk a gyakran ismételt kérdésekre, hogy teljesen felkészült legyél a kiváló adatbepillantások MI általi kihasználására. ## Mik azok az adatelemzés MI eszközei? Az adatelemzés MI eszközei olyan szoftveralkalmazásokra és platformokra utalnak, amelyek mesterséges intelligenciát és gépi tanulási (ML) algoritmusokat használnak fel az adatok hagyományos módszereknél hatékonyabb és eredményesebb feldolgozására, elemzésére, értelmezésére és vizualizálására. A hagyományos statisztikai szoftverekkel ellentétben ezek az eszközök képesek tanulni az adatokból, összetett mintákat azonosítani, előrejelzéseket készíteni, sőt minimális emberi beavatkozással automatizálni teljes elemzési munkafolyamatokat. Lényegükben ezek az eszközök különféle MI technikákat integrálnak, mint például a gépi tanulás (pl. felügyelt, felügyelet nélküli, megerősítéses tanulás), természetes nyelvfeldolgozás (NLP), számítógépes látás és mélytanulás. Úgy működnek, hogy hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot dolgoznak fel, algoritmusokat alkalmaznak anomáliák észlelésére, hasonló adatpontok csoportosítására, információ osztályozására, prediktív modellek építésére és preszkriptív ajánlások generálására. Például egy MI eszköz automatikusan azonosíthatja az ügyfélkiesés fő hajtóerejét, előre jelezheti az értékesítési adatokat történelmi adatok és külső tényezők alapján, vagy akár optimális marketingstratégiákat javasolhat. Az adatelemzés MI eszközeinek fontossága 2025-ben nem becsülhető túl. Ahogy az adatok mennyisége, sebessége és változatossága exponenciálisan növekszik, az emberi elemzők egyedül nem tudnak lépést tartani. Az MI lehetővé teszi az elemzők számára, hogy: 1. **Hatalmas adathalmazokat dolgozzanak fel:** Petabájtnyi adatot kezeljenek percek alatt, messze túlmutatva az emberi kapacitáson. 2. **Rejtett betekintéseket fedezzenek fel:** Olyan finom korrelációkat és mintákat észleljenek, amelyek a manuális elemzéstől elkerülhetnek. 3. **Ismétlődő feladatokat automatizáljanak:** Szabadítsák fel az elemzőket az unalmas feladatoktól, mint az adattisztítás és a jellemzőtervezés, lehetővé téve számukra a stratégiai gondolkodásra összpontosítást. 4. **Jósló pontosságot javítsanak:** Robusztusabb és pontosabb prediktív modelleket építsenek. 5. **Demokratizálják az adattudományt:** Fejlett elemzési képességeket tegyenek elérhetővé a felhasználók szélesebb köre számára, beleértve az üzleti elemzőket is, akiknek nincs mély kódolási szakértelmük. 6. **Versenyelőnyt szerezzenek:** Gyorsabb, megalapozottabb döntéshozatalt indítsanak el minden ágazatban. Lényegében az MI eszközök az adatelemzést egy munkaigényes, gyakran reaktív folyamatból egy proaktív, intelligens és nagymértékben skálázható diszciplínává alakítják át. ## A 10 legjobb MI eszköz adatelemzéshez A rendelkezésre álló MI eszközök sokaságában való eligazodás ijesztő lehet. A keresés egyszerűsítése érdekében összeállítottuk a 10 legjobb MI eszköz listáját adatelemzéshez, amelyek mindegyike egyedi erősségeket kínál különböző igényekhez. Kérjük, vedd figyelembe, hogy az árazási információk hozzávetőlegesek és változhatnak; tanácsos a legfrissebb részletekért ellenőrizni a hivatalos weboldalakat. Az árak általában 2024 eleji állapotot tükröznek. ### Tableau (Einstein Discovery-vel) A Tableau egy vezető interaktív adatvizualizációs eszköz, amely jelentősen fejlesztette képességeit MI és gépi tanulással az Einstein Discovery integrációján keresztül (a Salesforce ökoszisztéma része). Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy mély adattudományi szakértelem nélkül fedezzenek fel mintákat, jósoljanak eredményeket és javasoljanak fejlesztéseket. **Főbb jellemzők:** * **Automatizált betekintések:** Az Einstein Discovery automatikusan feltárja a releváns mintákat, azonosítja a fő hajtóerőket és magyarázatot nyújt az adataidra. * **Prediktív modellezés:** Prediktív modelleket építhetsz és helyezhetsz üzembe közvetlenül a Tableau irányítópultokon belül. * **Preszkriptív ajánlások:** Cselekvésre ösztönző ajánlásokat kapsz az üzleti eredmények javításához. * **Természetes nyelvi interakció:** Tegyél fel kérdéseket egyszerű angol nyelven, hogy azonnal válaszokat és betekintéseket kapj. * **Intelligens adatelőkészítés:** MI által vezérelt javaslatok az adatok tisztításához és átalakításához. * **Integrált irányítópultok:** Zökkenőmentesen ágyazd be az MI által hajtott előrejelzéseket és magyarázatokat a meglévő Tableau vizualizációkba. * **Mi-van ha forgatókönyvek:** Fedezd fel a lehetséges kimeneteleket az MI modell változóinak beállításával. **Árazás:** * **Megtekintő:** 15$/felhasználó/hónap (éves számlázással) * **Felfedező:** 42$/felhasználó/hónap (éves számlázással) * **Készítő:** 75$/felhasználó/hónap (éves számlázással) * Az Einstein Discovery általában a magasabb szintű Salesforce kiadásokkal együtt jár, vagy kiegészítőként érhető el. **Előnyök:** * Kiváló adatvizualizációs képességek. * Intuitív drag-and-drop felület a könnyű használat érdekében. * Erős MI integráció az automatizált betekintésekhez és előrejelzésekhez. * Erős közösségi támogatás és kiterjedt tanulási források. **Hátrányok:** * Drága lehet, különösen nagyobb csapatok számára. * A teljes Einstein Discovery képességekhez integrációra van szükség a Salesforce-szal. * A teljesítményt befolyásolhatja a nagyon nagy adathalmazok megfelelő optimalizálás nélkül. **Legalkalmasabb**: Üzleti elemzők és adatszakemberek számára, akik erős vizualizációra van szükségük, kombinálva automatizált, MI által hajtott betekintésekkel és előrejelzésekkel a stratégiai döntéshozatalhoz. ### Microsoft Power BI (AI vizuálokkal és Azure ML integrációval) A Microsoft Power BI egy robusztus üzleti intelligencia eszköz, amely zökkenőmentesen integrálódik az MI képességekkel, különösen az AI vizuálok, az Azure Machine Learning integráció és a Cognitive Services révén. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kapcsolódjanak több száz adatforráshoz, alakítsák át az adatokat, hozzanak létre interaktív jelentéseket és használják ki az MI-t a mélyebb betekintések feltárásához. **Főbb jellemzők:** * **AI vizuálok:** Beépített vizuálok, mint a Kulcsbefolyásolók, Bomlási fa és Intelligens narratívák, MI-t használnak az eredményeket hajtó tényezők magyarázatához és szöveges összefoglalók generálásához. * **Azure ML integráció:** Kapcsolódj közvetlenül Azure Machine Learning modellekhez a fejlett prediktív elemzéshez és egyéni modell üzembe helyezéshez. * **Cognitive Services:** Integráció az Azure Cognitive Services-szel szövegelemzéshez, hangulatelemzéshez, képfelismeréshez és egyebekhez. * **Adatfolyamok (Power Query):** MI által hajtott adatátalakítási és tisztítási javaslatok. * **Kérdések és válaszok funkció:** Tegyél fel természetes nyelvű kérdéseket az adataidról, és kapj azonnali válaszokat diagramok és grafikonok formájában. * **Automatizált betekintések:** Automatikusan észleli a trendeket, kiugró értékeket és mintákat az adataidban. * **Adatérzékenységi címkék:** Integráció a Microsoft Information Protectionnel az adatirányítás érdekében. **Árazás:** * **Power BI Desktop:** Ingyenes * **Power BI Pro:** 10$/felhasználó/hónap * **Power BI Premium felhasználónként:** 20$/felhasználó/hónap * **Power BI Premium kapacitásonként:** 4 995$/hónaptól kezdődően (nagyobb vállalatok számára) **Előnyök:** * Kiváló integráció a Microsoft ökoszisztémával (Azure, Excel, Teams). * Költséghatékony, különösen a Pro verzió. * Erős önkiszolgáló BI képességek növekvő MI funkciókkal. * Kiterjedt adatkapcsolódási lehetőségek. **Hátrányok:** * A fejlett funkciók megtanulása néhány versenytársnál nehezebb lehet. * A teljesítmény romolhat rendkívül nagy adathalmazok esetén Premium kapacitás nélkül. * Az MI képességek inkább integráltak, mint önállóak, a teljes potenciál kihasználásához némi ismeret szükséges a szélesebb Microsoft stackről. **Legalkalmasabb**: A Microsoft ökoszisztémába erősen befektető szervezetek számára, amelyek megfizethető, skálázható BI megoldást keresnek integrált MI-vel a továbbfejlesztett jelentéskészítéshez és elemzéshez. ### DataRobot A DataRobot egy vezető vállalati MI platform, amely automatizálja a gépi tanulási modellek felépítésének, üzembe helyezésének és kezelésének teljes folyamatát. Különösen erős az AutoML (Automatizált Gépi Tanulás) terén, lehetővé téve a fejlett prediktív elemzés elérhetőségét adattudósok és üzleti elemzők számára egyaránt. **Főbb jellemzők:** * **Automatizált Gépi Tanulás (AutoML):** Automatikusan előkészíti az adatokat, kiválasztja az algoritmusokat, felépíti, betanítja és optimalizálja az ML modelleket. * **Modell üzembe helyezés és kezelés:** Zökkenőmentes modell üzembe helyezés éles környezetben és teljesítményfigyelés. * **Magyarázható MI (XAI):** Belepillantást nyújt abba, hogy egy modell miért hozott egy adott előrejelzést, növelve a bizalmat és a megértést. * **Jellemzőtervezés:** Automatikusan generál új jellemzőket a nyers adatokból a modell pontosságának javításához. * **Kód nélküli/alacsony kódú felület:** Lehetővé teszi az üzleti felhasználók számára, hogy kiterjedt kódolás nélkül építsenek és helyezzenek üzembe ML modelleket. * **Adateltolódás és anomáliadetektálás:** Figyeli a modell teljesítményét idővel, és riaszt az elromlás esetén. * **Idősor-előrejelzés:** Speciális képességek a jövőbeli trendek előrejelzéséhez. **Árazás:** * A DataRobot vállalati szintű árazást kínál, amely az üzembe helyezés (felhő, helyszíni, hibrid) és a használat alapján testreszabott. Általában éves előfizetéseket foglal magában jelentős befektetéssel. * Ingyenes próbaverzió vagy bemutató általában kérésre elérhető. **Előnyök:** * Jelentősen felgyorsítja az ML modellfejlesztési életciklust. * Demokratizálja az adattudományt a fejlett ML elérhetővé tételével. * Erős fókusz a magyarázhatóságon és a modellirányításon. * Széles körű használati eseteket támogat a marketingtől a kockázatkezelésig. **Hátrányok:** * Magas költség, ami kevésbé elérhetővé teszi a kisvállalkozások vagy egyéni kutatók számára. * Elvonhat néhány mögöttes ML komplexitást, ami hátrány lehet a purista adattudósok számára. * Az üzleti probléma jó megértését igényli a automatizálás hatékony kihasználásához. **Legalkalmasabb**: Nagyvállalatok és szervezetek, amelyek gyorsan, nagy mennyiségben kell felépítsenek, üzembe helyezzenek és kezeljenek pontos gépi tanulási modelleket prediktív és preszkriptív elemzéshez. ### H2O.ai (Driverless AI) A H2O.ai egy nyílt forráskódú vezető az MI és gépi tanulás terén, a zászlóshajó vállalati terméke, a Driverless AI az automatizált gépi tanulásra fókuszál. Arra tervezték, hogy segítsen az adattudósoknak és elemzőknek gyorsan, minimális erőfeszítéssel kifejlesszenek nagy pontosságú modelleket, hangsúlyozva a sebességet és az értelmezhetőséget. **Főbb jellemzők:** * **Automatizált jellemzőtervezés:** Intelligensen felfedez és hoz létre új jellemzőket a modell teljesítményének optimalizálásához. * **Automatizált Gépi Tanulás (AutoML):** Automatizálja a modellválasztást, hiperparaméter-hangolást és együttes létrehozást. * **Magyarázható MI (XAI):** Különféle értelmezhetőségi módszereket nyújt, mint a K-LIME, SHAP és Részleges Függőségi Diagramok a modelldöntések megértéséhez. * **AutoViz:** Automatizált adatvizualizáció az adathalmazok és kapcsolatok feltárásához. * **Modell üzembe helyezés és monitorozás:** Eszközök modellek éles környezetbe helyezéséhez és teljesítményük nyomon követéséhez. * **GPU gyorsítás:** GPU-kat használ fel a jelentősen gyorsabb modelltanításhoz. * **Idősor és NLP képességek:** Speciális komponensek a fejlett idősor-előrejelzéshez és természetes nyelvfeldolgozáshoz. **Árazás:** * **H2O.ai nyílt forráskódú:** Ingyenes (pl. H2O-3, Sparkling Water). * **H2O Driverless AI:** Vállalati árazás, egyedi árajánlat a használat és üzembe helyezés alapján. Általában éves előfizetés, hasonlóan a DataRobot-hoz. * Ingyenes próbaverziók és bemutatók elérhetők. **Előnyök:** * Rendkívül gyors modelltanítás és iteráció a GPU gyorsításnak köszönhetően. * Kiváló magyarázhatósági funkciók az összetett modellek megértéséhez. * Erős közösségi támogatás a nyílt forráskódú ajánlatokhoz. * Nagyon hatékony strukturált és strukturálatlan adatelemzéshez egyaránt. **Hátrányok:** * A vállalati verzió drága lehet. * Némi technikai szakértelem szükséges a fejlett funkciók teljes kihasználásához. * A felhasználói felület, bár javul, nem lehet olyan intuitív, mint néhány tisztán üzleti fókuszú eszközé. **Legalkalmasabb**: Adattudósok, ML mérnökök és nagy szervezetek, akiknek gyorsan kell felépíteniük, üzembe helyezniük és magyarázniuk nagy teljesítményű MI modelleket, különösen azok, akik nagy adathalmazokkal és összetett problémákkal dolgoznak. ### KNIME Analytics Platform A KNIME (Konstanz Information Miner) egy nyílt forráskódú platform adatintegrációhoz, feldolgozáshoz, elemzéshez és feltáráshoz. Híres intuitív vizuális munkafolyamat-felületéről, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyetlen kódsor írása nélkül építsenek összetett adatcsatornákat és elemzési modelleket. Moduláris kialakítása számos MI és ML feladatot támogat. **Főbb jellemzők:** * **Vizuális munkafolyamat-tervező:** Drag-and-drop felület adatelemzési munkafolyamatok építéséhez. * **Kiterjedt csomópont-tár:** Több ezer csomópont adatmanipulációhoz, gépi tanuláshoz, mélytanuláshoz, szövegfeldolgozáshoz, képanalízishez és egyebekhez. * **Nyílt forráskódú és bővíthető:** Ingyenes használat, élénk közösséggel és számos bővítménnyel. * **Integrációs képességek:** Kapcsolódik R-hez, Pythonhoz, Wekához, H2O.ai-hez és különféle adatbázisokhoz. * **Adatkeverés és átalakítás:** Erős képességek különböző adatforrások kombinálásához és tisztításához. * **Prediktív modellezés:** Széles körű ML algoritmusokat támogat osztályozáshoz, regresszióhoz, klaszterezéshez stb. * **Interaktív adatfeltárás:** Eszközök az adatok vizualizálásához és feltárásához a munkafolyamat különböző szakaszaiban. **Árazás:** * **KNIME Analytics Platform:** Ingyenes és nyílt forráskódú. * **KNIME Server:** Vállalati megoldás együttműködéshez, üzembe helyezéshez és automatizáláshoz, egyedi árazással a méret és funkciók alapján. **Előnyök:** * Teljesen ingyenes az alapvető analitikai platform. * Nagyon rugalmas és bővíthető a legkülönfélébb elemzési feladatokhoz. * Kiváló vizuális tanulók és azok számára, akik inkább kód nélküli/alacsony kódú megközelítést részesítik előnyben. * Erős közösség és aktív fejlesztés. **Hátrányok:** * A kezdők számára nehezebb lehet a tanulási görbe a csomópontok és lehetőségek sokasága miatt. * A rendkívül nagy adathalmazokon a teljesítmény optimalizálást vagy integrációt igényelhet elosztott számítástechnikával. * A vállalati szerver komponens szükséges a valódi együttműködéshez és éles üzembe helyezéshez. **Legalkalmasabb**: Adatelemzők, kutatók és adattudósok számára, akik vizuális, kód nélküli/alacsony kódú megközelítést részesítenek előnyben az összetett adatcsatornák és MI modellek építéséhez, különösen azok, akik költségvetési korlátokkal dolgoznak. ### Alteryx Designer Az Alteryx Designer egy intuitív munkafolyamat-automatizáló platform, amely az adatelőkészítésre, keverésre és fejlett elemzésre specializálódott, beleértve a prediktív és térinformatikai elemzést is. Lehetővé teszi az adatelemzők számára, hogy kódolás nélkül építsenek kifinomult elemzési alkalmazásokat, így a fejlett betekintések elérhetővé válnak. **Főbb jellemzők:** * **Önkiszolgáló adatelőkészítés:** Drag-and-drop eszközök különböző forrásokból származó adatok tisztításához, keveréséhez és átalakításához. * **Prediktív elemzés:** Beépített eszközök gépi tanulási modellekhez (regresszió, osztályozás, klaszterezés, idősor) statisztikai jelentéskészítéssel. * **Térinformatikai elemzés:** Geotérinformatikai adatelemzés és térképezési képességek. * **Automatizált betekintések:** Minimális erőfeszítéssel generálj betekintéseket és vizualizációkat. * **Kódbarát integráció:** Támogatja az R-t és a Pythont egyéni szkripteléshez és fejlett modellépítéshez. * **Jelentéskészítés és vizualizáció:** Hozz létre jelentéseket és interaktív irányítópultokat közvetlenül a platformon belül. * **Folyamatautomatizálás:** Automatizálj teljes elemzési munkafolyamatokat az adatfeldolgozástól a kimenetig. **Árazás:** * **Alteryx Designer:** Általában körülbelül 5 195$ felhasználónként évente (példaként, a pontos árazás régiónként/csomagonként változhat). * **Alteryx Server/Cloud:** További vállalati megoldások együttműködéshez és skálázáshoz, egyedi árazással. * Ingyenes próbaverziók elérhetők. **Előnyök:** * Kivételes adatelőkészítéshez és keveréshez, jelentős időt takarít meg. * Felhasználóbarát drag-and-drop felület csökkenti a kódolás szükségességét. * Erős képességek prediktív és térinformatikai elemzéshez. * Lehetővé teszi az elemzési munkafolyamatok gyors iterációját és prototípuskészítését. **Hátrányok:** * A magas költség megfizethetetlen lehet egyének vagy kis csapatok számára. * Nagyon nagy adathalmazok esetén erőforrás-igényes lehet, ha nincs optimalizálva. * Bár erős, a mélytanulási képességek kevésbé kiemelkedőek a specializált ML platformokhoz képest. **Legalkalmasabb**: Üzleti elemzők, adatelemzők és polgári adattudósok számára, akiknek gyorsan kell előkészíteniük, keverniük és elemezniük különböző adathalmazokat prediktív modellek építéséhez és elemzési folyamatok automatizálásához kiterjedt kódolás nélkül. ### Google Cloud Vertex AI A Google Cloud Vertex AI egy egységesített gépi tanulási platform, amely lehetővé teszi az adattudósok és ML mérnökök számára, hogy gyorsabban építsenek, helyezzenek üzembe és skálázzanak ML modelleket. Konszolidálja a Google Cloud ML ajánlatait egyetlen környezetbe, eszközöket nyújtva az ML életciklus minden szakaszához, az adatcímkézéstől a modellmonitorozásig. **Főbb jellemzők:** * **Egységesített ML platform:** Ötvözi az adatmérnöki, MLOps és modellfejlesztési eszközöket. * **AutoML képességek:** A Vertex AI AutoML lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy minimális erőfeszítéssel és kód nélkül tanítsanak magas minőségű modelleket. * **Egyéni tanítás:** Támogatja az egyéni modelltanítást népszerű keretrendszerekkel, mint a TensorFlow, PyTorch és scikit-learn. * **Kezelt adathalmazok:** Eszközök ML projektekhez szükséges adathalmazok kezeléséhez és címkézéséhez. * **Jellemzőtár:** Központi tárhely ML jellemzők megosztásához, felfedezéséhez és kiszolgálásához. * **Modellmonitorozás és magyarázhatóság:** Eszközök a modell teljesítmény monitorozásához, eltolódás észleléséhez és a modell előrejelzések megértéséhez. * **Skálázható infrastruktúra:** Kihasználja a Google Cloud robusztus és skálázható infrastruktúráját. **Árazás:** * A Vertex AI használatalapú fizetési modellt alkalmaz, különböző árképzési összetevőkkel a számítási, tárolási, adatcímkézési, AutoML tanítási stb. költségekre. * **AutoML tanítás:** Körülbelül 3,00$/óra tanítási költségtől kezdődik (pl. Táblázatos adatok). * **Egyéni tanítás:** Jelentősen változik a gép típusa és időtartama alapján. * **Előrejelzés:** Körülbelül 0,002$/1000 csomópont óra online előrejelzésért. * Ingyenes szint elérhető bizonyos szolgáltatásokhoz. **Előnyök:** * Átfogó, teljes körű ML platform a teljes életciklushoz. * Erős AutoML képességek a gyorsabb modellfejlesztéshez. * Kihasználja a Google legújabb AI kutatásait és infrastruktúráját. * Kiváló nagymértékű, vállalati szintű ML projektekhez. **Hátrányok:** * Kezdők számára összetett lehet, felhő fogalmak ismeretét igényli. * A költség gyorsan növekedhet kiterjedt használat mellett, gondos kezelést igényel. * Elsősorban adattudósokra és ML mérnökökre irányul, kevésbé a tisztán üzleti elemzőkre. **Legalkalmasabb**: Adattudósok, ML mérnökök és a Google Cloud-ba mélyen integrált szervezetek, akiknek erős, skálázható és egységes platformra van szükségük összetett AI/ML modellek fejlesztéséhez, üzembe helyezéséhez és kezeléséhez. ### Amazon SageMaker Az Amazon SageMaker egy teljes körűen felügyelt gépi tanulási szolgáltatás, amelyet az Amazon Web Services (AWS) biztosít, lehetővé téve az adattudósok és fejlesztők számára, hogy gyorsan építsenek, tanítsanak és helyezzenek üzembe gépi tanulási modelleket. Leegyszerűsíti