分析資料並使用模型
您可以分析資料,以及在專案中建置或使用模型。 您選擇用於準備資料或工作模型的方法,可協助您判斷哪些工具最適合您的需求。
每一個工具都有特定的主要作業。 部分工具具有多種作業類型的功能。
您可以根據想要的自動化程度來選擇工具:
- 程式碼編輯器工具: 用來在 Python 或 R 中撰寫程式碼,全都使用 Spark。
- 圖形建置器工具: 使用建置器上的功能表及拖放功能,以視覺化程式。
- 自動建置器工具: 用來配置需要有限使用者輸入的自動作業。
| 工具 | 主要作業 | 工具類型 | 使用資料 | 使用模型 |
|---|---|---|---|---|
| Data Refinery | 準備並視覺化資料 | 圖形建置器 | ✓ | |
| 視覺化 | 建置圖形以視覺化資料 | 圖形建置器 | ✓ | |
| 提示實驗室 | 使用基礎模型和提示進行實驗 | 圖形建置器 | ✓ | |
| Jupyter Notebook 編輯器 | 在 Python 或 R Notebook 中使用資料和模型 | 程式碼編輯器 | ✓ | ✓ |
| Federated Learning | 根據分散式資料訓練模型 | 程式碼編輯器 | ✓ | |
| RStudio IDE | 使用 R 中的資料和模型 | 程式碼編輯器 | ✓ | ✓ |
| SPSS Modeler | 將模型建置成視覺化流程 | 圖形建置器 | ✓ | ✓ |
| Decision Optimization | 解決最佳化問題 | 圖形建置器,程式碼編輯器 | ✓ | ✓ |
| AutoAI 工具 | 自動建置機器學習模型 | 自動化建置器 | ✓ | ✓ |
| 管線 | 自動化模型生命週期 | 圖形建置器 | ✓ | ✓ |
| Synthetic Data Generator | 產生綜合表狀資料 | 圖形建置器 | ✓ | ✓ |