Integrada
Inteligente
Automatizada
Low Code & No Code
Aberta
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 são as ferramentas Data mais bem pagas / gratuitas.
Dados são um conjunto de fatos, como números, palavras, medidas, observações ou apenas descrições de coisas. No contexto da computação e da IA, dados são informações que foram traduzidas para uma forma eficiente para processamento. Os dados podem existir em uma variedade de formas, incluindo dados estruturados (como bancos de dados), dados não estruturados (como texto) e dados semi-estruturados (como XML ou JSON). O uso efetivo e a análise de dados são a pedra fundamental da inteligência artificial e da aprendizagem de máquinas.
Recursos principais
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Preço
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Como usar
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Salesforce Einstein | Integrada |
Plataforma Starter $25/usuário/mês
| A plataforma Einstein 1 capacita TI, administradores e desenvolvedores com uma plataforma de IA extensível, facilitando o desenvolvimento rápido de aplicativos generativos e automação. Ela oferece ferramentas projetadas para impulsionar a produtividade, proteger dados sensíveis, desbloquear silos e harmonizar dados, incorporar IA preditiva e generativa, automatizar processos de negócios, proteger os investimentos em TI e impulsionar ações baseadas em dados por meio de insights. Pode ser usada em departamentos de vendas, serviço, marketing e comércio. |
Salesforce Einstein 1 Platform for Application Development | Integrado | 1 | |
Anthropic | Os recursos principais do Claude incluem processamento de linguagem natural, análise de dados, aprendizado de máquina e recomendações personalizadas. | Para usar Claude, basta interagir com o assistente de IA através do site ou plataforma designada. | |
Prolific | Pool de participantes confiáveis e verificados | Inicie seu estudo com dezenas de milhares de participantes confiáveis em minutos. Inscreva-se gratuitamente. | |
DataCamp | Tutoriais em vídeo | Comece a aprender gratuitamente criando uma conta. Escolha entre uma ampla variedade de cursos em Python, R, SQL, Power BI, Tableau e mais. Complete cursos interativos, pratique com desafios diários de codificação e aplique suas habilidades a problemas do mundo real. | |
Branded | Acesso a um público-alvo específico de pesquisa | Para usar o Branded, você pode criar sua própria pesquisa usando métodos qualitativos e quantitativos ou utilizar os serviços de terceiros. Você também pode acessar seu público-alvo específico para seus estudos. Com sua verificação de IA, você pode tomar decisões críticas de negócios com base em insights de qualidade. | |
Notta | Real-time transcription |
Free 0円/month Basic features with limited transcription time and file uploads
| Notta allows users to transcribe and translate speech in real-time, schedule meetings, record screens, and extract useful information using AI summary functionality. The platform also supports the creation of meeting minutes and AI-templated summaries. |
iAsk.Ai | Motor de busca AI gratuito | Para usar o iAsk.Ai, basta digitar sua pergunta em linguagem natural na barra de pesquisa. O sistema de AI analisará sua consulta e fornecerá uma resposta detalhada e precisa. Você pode fazer uma ampla variedade de perguntas sobre diversos tópicos, e o iAsk.Ai fornecerá respostas factuais com base nas fontes mais confiáveis e autoritativas. | |
Appen | Conjuntos de dados prontos para uso | Para usar o Appen, você pode ingressar em sua comunidade ou solicitar uma consulta. Sua comunidade é composta por mais de 1 milhão de colaboradores em mais de 170 países ao redor do mundo, e eles podem fornecer uma comunidade personalizada de acordo com suas necessidades específicas. Você também pode entrar em contato com a equipe de vendas para obter mais informações. | |
Gong - Revenue Intelligence Platform | Revelar a realidade para impulsionar o crescimento da receita | Para usar o Gong, comece capturando as interações dos clientes. Em seguida, o Gong fornecerá insights e análises com base nesses dados. As equipes podem usar esses insights para tomar decisões baseadas em dados e melhorar suas estratégias de mercado. |
Assistente de Vendas
Monitor AI e Gerador de Relatórios
Mineração de dados de IA
Desenvolvimento de Liderança em IA
Assistente de Análise de AI
Assistente de CRM AI
Assistente de Análise de AI
Extração de documentos por AI
Raspagem de Web
Saúde: Os dados são usados para desenvolver modelos de IA para diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos e planos de tratamento personalizados
Finanças: Algoritmos de IA analisam dados financeiros para detectar fraudes, prever tendências de mercado e automatizar decisões de negociação
Varejo: IA orientada por dados ajuda na segmentação de clientes, recomendações de produtos e otimização da cadeia de suprimentos
Manufatura: Modelos de IA usam dados de sensores para prever falhas de equipamentos, otimizar processos de produção e melhorar o controle de qualidade
Usuários e especialistas destacam o papel crítico dos dados em IA e aprendizado de máquinas. Eles destacam a importância de dados de alta qualidade, diversos e relevantes para treinar modelos de IA precisos e robustos. Alguns desafios comuns mencionados incluem preocupações com a privacidade dos dados, a necessidade de uma infraestrutura eficiente de armazenamento e processamento de dados e a constante necessidade de manutenção e atualizações de dados. No geral, o consenso é que a gestão eficaz de dados é essencial para o sucesso de projetos de IA.
Um usuário interage com um sistema de recomendação que sugere produtos com base em seu histórico de navegação e compras
Um chatbot alimentado por processamento de linguagem natural usa dados para entender e responder às consultas dos usuários
Um dispositivo de casa inteligente aprende as preferências do usuário com base em dados coletados de sensores e interações do usuário
Para usar dados de forma eficaz em IA e aprendizado de máquinas, siga estas etapas: 1. Coleta de dados: Reúna dados relevantes de várias fontes. 2. Limpeza de dados: Remova inconsistências, erros e valores ausentes dos dados. 3. Exploração de dados: Analise os dados para obter insights e entender padrões. 4. Pré-processamento de dados: Transforme os dados em um formato adequado para o modelo de IA. 5. Treinamento do modelo: Use os dados pré-processados para treinar o modelo de IA. 6. Avaliação do modelo: Avalie o desempenho do modelo treinado usando dados de validação. 7. Implantação do modelo: Aplique o modelo treinado para fazer previsões sobre novos dados não vistos.
Tomada de decisões orientada por dados
Melhoria na precisão de previsões e previsões
Automação de tarefas complexas
Identificação de padrões e insights ocultos
Personalização das experiências do usuário