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2024年最好的1026個Data工具
G-Data Screen Data, Data Hivemind, FPL Data Analysis, Instant Data Scraper, Open Data Science, Crayon Data, Legal Data, Data Normalizer, Data-Driven Shopify Insights, Peaka Data Integration Platform 是最好的付費/免費 Data tools.
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什麼是Data?
資料是一系列事實的集合，如數字，文字，測量，觀察或對事物的描述。在計算和人工智能的背景下，資料是已經轉換為有效處理形式的信息。資料可以存在多種形式，包括結構化資料（如資料庫），非結構化資料（如文本），以及半結構化資料（如XML或JSON）。對資料的有效使用和分析是人工智能和機器學習的基石。
最好的前10個AI Data工具有哪些?
核心功能
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價格
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如何使用
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|---|---|---|---|
Salesforce Einstein |
Platform Starter $25/user/month
| Einstein 1平台為IT、管理員和開發人員提供可擴展的人工智能平台，促進快速開發生成應用程序和自動化。它提供了專為推動生產力、保護敏感數據、解鎖孤立系統、調和數據、嵌入預測和生成的人工智能、自動化業務流程、保護未來的IT投資和通過見解推動數據驅動的行動的專用工具。它可在銷售、服務、市場營銷和商務部門中使用。 | |
Salesforce Einstein 1 Platform for Application Development | 整合 | 1 | |
Anthropic | Claude的核心功能包括自然語言處理、數據分析、機器學習和個性化推薦。 | 要使用Claude，只需通過網站或指定平台與AI助手互動。 | |
Prolific | 受信任且經篩選的參與者群體 | 在數分鐘內將您的研究發佈給數以萬計的可信任參與者。免費註冊。 | |
DataCamp | 視頻教程 | 通過創建帳戶免費開始學習。在Python、R、SQL、Power BI、Tableau等範圍廣泛的課程中進行選擇。完成互動課程，進行每日編碼挑戰，並將您的技能應用於實際問題。 | |
Branded | 訪問專業研究受眾 | 使用 Branded，您可以使用定性和定量方法創建自己的研究，或者利用他們的第三方服務。您還可以訪問他們專有的目標受眾進行研究。通過他們的 AI 審核，您可以根據高質量的見解做出重要的業務決策。 | |
Notta | 即時轉錄 |
免費 0元/月 基本功能，轉錄時間和文件上傳受限
| Notta 允許用戶即時轉錄和翻譯語音、安排會議、錄製螢幕，並使用 AI 摘要功能提取有用信息。該平台還支援創建會議記錄和 AI 範本摘要。 |
Appen | 现成数据集 | 要使用 Appen，您可以加入他們的群眾或請求諮詢。他們的群眾包括來自全球 170 多個國家的超過 100 萬貢獻者，他們可以提供量身定制的群眾以滿足您的具體需求。您也可以聯繫他們的銷售團隊獲取更多信息。 | |
iAsk.Ai | 免費 AI 搜尋引擎 | 使用 iAsk.Ai，只需將您的問題以自然語言輸入搜索欄中。AI 系統將分析您的查詢並提供詳盡準確的回答。您可以提出各種主題的問題，iAsk.Ai 將根據最可靠和權威的來源提供客觀真實的答案。 | |
Prolific | 超过120,000+真实参与者的可信和审核参与者库 | 在几分钟内将您的研究推向数以万计的可信参与者。 |
Data 的核心功能
資料作為AI和機器學習模型的輸入
資料用於訓練和驗證AI模型
資料有助於做出明智的決策和預測
資料可以是結構化的、非結構化的或半結構化的
Data 可以做什么？
醫療保健：資料用於開發用於疾病診斷、藥物發現和個性化治療計畫的AI模型
金融：AI算法分析金融資料以檢測欺詐、預測市場趨勢並自動化交易決策
零售：資料驅動的AI有助於客戶分割、產品推薦和供應鏈優化
製造業：AI模型使用感應器資料來預測設備故障、優化生產流程並改善質量控制
Data Review
用戶和專家強調資料在AI和機器學習中的關鍵作用。他們強調高質量、多樣性和相關性的資料對於訓練準確和健壯的AI模型至關重要。一些常見提到的挑戰包括資料隱私問題、有效資料存儲和處理基礎設施的需求，以及持續要求的資料維護和更新。總的來說，人們一致認為有效的資料管理對於AI項目的成功至關重要。
誰比較適合使用 Data?
使用者與推薦系統互動，根據其瀏覽和購買歷史推薦產品
由自然語言處理驅動的聊天機器人使用資料來理解並回應用戶查詢
智能家居設備根據從感應器和用戶交互收集的資料學習用戶喜好
Data 是如何工作的?
要在人工智能和機器學習中有效使用資料，請遵循以下步驟： 1. 資料收集：從各種來源收集相關的資料。 2. 資料清理：從資料中刪除不一致性、錯誤和缺失值。 3. 資料探索：分析資料以獲取見解並理解模式。 4. 資料預處理：將資料轉換為適合AI模型的格式。 5. 模型訓練：使用預處理的資料來訓練AI模型。 6. 模型評估：使用驗證資料評估訓練模型的性能。 7. 模型部署：應用訓練模型對新的未見資料進行預測。
Data 的優勢
以資料驅動的決策
提高預測和預測準確性
自動化複雜任務
發現隱藏的模式和見解
個性化用戶體驗
關於 Data 的常見問題
- 結構化和非結構化資料之間有何不同？
- 為什麼資料清理很重要？
- 什麼是資料預處理？
- 訓練AI模型需要多少資料？
- 資料在AI模型評估中的作用是什麼？
- AI模型能夠從非結構化資料中學習嗎？
精選*
