Všechny dnešní podniky mají jednu věc společnou: musí spravovat a rozumět obrovským množstvím dat.
Společnosti se stále více spoléhají na nástroje umělé inteligence pro vizualizaci dat a prediktivní analytický software. Tyto nástroje hrají klíčovou roli při rozkládání složitých dat na srozumitelné informace, které pak mohou sloužit jako podklad pro strategická rozhodnutí.
Nyní může vaše firma integrovat nástroje umělé inteligence pro rozhodování do svých operací a překročit rámec tradičních metod analýzy, aby mohla využívat sofistikovanější přístupy založené na datech. Tento posun směrem k využívání statistik umělé inteligence představuje významnou změnu – posune vaši organizaci k agilnějším, informovanějším a produktivnějším pracovním metodám.
Vzhledem k rychlému rozvoji trhu s těmito nástroji máte na výběr z mnoha možností. Najít ten nejvhodnější pro vaši organizaci však může být náročné.
Abychom vám tento proces usnadnili, představíme vám několik oblíbených nástrojů pro strojové učení, které vám pomohou začít.
Co byste měli hledat v nástrojích pro strojové učení?
Při výběru nástrojů strojového učení je důležité pochopit rozdíl mezi řízeným a neřízeným strojovým učením.
Nástroje pro řízené učení jsou ideální pro úkoly s označenými daty, kde je cílem předpovědět výsledky na základě minulých příkladů. Na druhou stranu, nástroje pro neřízené učení jsou nejlepší pro identifikaci neviditelných vzorců v neoznačených datech.
Oba typy nakonec hrají klíčovou roli, protože umožňují přizpůsobená řešení pro různé případy použití umělé inteligence v různých odvětvích.
To řečeno, pojďme se podívat na nejdůležitější faktory při výběru nástrojů strojového učení.
- Snadné použití a integrace: Hledejte nástroje s uživatelsky přívětivým rozhraním a hladkou integrací do vašich stávajících systémů.
- Škálovatelnost a flexibilita: Vyberte si nástroje strojového učení, které zvládnou různé objemy dat a přizpůsobí se měnícím se potřebám podnikání.
- Výkon a rychlost: Ujistěte se, že nástroj dokáže zpracovávat data rychle a přesně, aby poskytoval včasné informace.
- Podpora algoritmů: Vyberte si nástroje, které podporují širokou škálu algoritmů a technik strojového učení.
- Funkce: Hledejte nástroje strojového učení s komplexními funkcemi pro předzpracování dat, trénování modelů a hodnocení.
- Podpora a komunita: Vyberte si nástroje s pevnou uživatelskou základnou a aktivními komunitními fóry, kde můžete získat pomoc a sdílet znalosti. Zvažte také dostupnost technické podpory od vývojářů nástroje.
- Bezpečnost a soulad s předpisy: Ujistěte se, že nástroj splňuje bezpečnostní a compliance požadavky vaší organizace, zejména při práci s citlivými údaji.
10 nejlepších nástrojů pro strojové učení, které můžete použít v roce 2024
Zjednodušte si vyhledávání pomocí našeho pečlivě sestaveného seznamu 10 nejlepších nástrojů pro strojové učení, které jsou přizpůsobeny různým potřebám a preferencím uživatelů.
Pojďme objevit ten, který je pro vás opravdu ten pravý.
1. ClickUp
ClickUp pravděpodobně znáte jako produktivní software, který dokáže sjednotit veškerou vaši práci z různých aplikací do jediného centralizovaného pracovního centra. Nabízí řadu funkcí, které šetří čas, a integraci s více než 1000 dalšími nástroji, což z něj činí ideální platformu pro týmy, které chtějí efektivně zefektivnit svou práci.
ClickUp je nyní více než jen nástroj pro správu projektů AI. Jde ještě o krok dál a integruje pokročilé funkce strojového učení, které předefinují přístup podniků k řízení projektů a rozhodování.
Využijte ClickUp Brain – sadu konverzačních, kontextových a rolí založených funkcí umělé inteligence, které jsou dostupné na celé platformě ClickUp.
Můžete použít AI Knowledge Manager, AI Project Manager a AI Writer for Work od ClickUp Brain, abyste ušetřili čas a získali kontextové informace pro svůj pracovní prostor.
ClickUp Brain zvyšuje produktivitu díky přímé integraci do vašeho pracovního postupu, včetně úkolů, dokumentů, dashboardů a dalších. Tato integrace zajišťuje plynulý zážitek, který snižuje čas strávený manuálními úkoly a umožňuje vám soustředit se na důležité obchodní rozhodnutí.
Ptejte se na otázky týkající se vaší práce v ClickUp (úkoly, dokumenty a dokonce i lidé) a získejte kontextové odpovědi. Může také automaticky vyplňovat data do tabulek a shrnout vlákna komentářů a poznámky ze schůzek, abyste se mohli soustředit na strategičtější práci.
ClickUp Brain také nabízí transformativní zážitek s více než 100 plně šablonovými výzvami přizpůsobenými různým rolím ve vaší organizaci.
Ať už se věnujete marketingu, prodeji, vývoji produktů, inženýrství nebo projektovému managementu, ClickUp Brain vám pomůže s přizpůsobenými pokyny. Tyto nástroje jsou navrženy tak, aby zjednodušily složité úkoly, jako je generování e-mailů a zpráv, vytváření časových os projektů, identifikace dalších kroků pro daný úkol nebo dokonce psaní technických specifikací, což vám umožní soustředit se na strategické rozhodování.
Šablona ClickUp Data Analysis Findings navíc zefektivňuje proces dokumentace a sdílení výsledků analýzy dat.
Obsahuje části popisující cíle analýzy, použitou metodiku, použité zdroje dat a samotnou analýzu.
Poskytuje také prostor pro podrobné popsání klíčových zjištění, závěrů a doporučení na základě analyzovaných dat. Tento strukturovaný přístup usnadňuje jasné pochopení analýzy a pomáhá při rozhodování tím, že zdůrazňuje praktické poznatky.
Je snadno přizpůsobitelný, podporuje týmovou spolupráci a hladce se integruje do uživatelsky přívětivého rozhraní ClickUp pro interakci a zpětnou vazbu v reálném čase.
Nejlepší funkce ClickUp
- Využijte pokročilé funkce strojového učení ClickUp k redefinování procesů řízení projektů a rozhodování.
- Využijte ClickUp Brain k automatizaci úkolů, aktualizací projektů a stand-upů a vytvářejte přehledné souhrny a zprávy; zlepšete přehlednost projektů a ušetřete čas.
- V ClickUp máte přístup k četným šablonám diagramů datových toků, které vám pomohou vylepšit vizualizaci a plánování projektů.
- Vizualizujte svá data efektivně v tabulkách pomocí zobrazení tabulky ClickUp a v grafech, jako jsou Ganttovy grafy, časové osy a další.
- Použijte ClickUp Docs, cloudový nástroj pro spolupráci, k vytváření a ukládání analýz a zpráv, ke kterým má váš tým snadný přístup. Propojte je se svými pracovními postupy přidáním do ClickUp Tasks.
- Upřednostněte stanovení cílů v ClickUp Goals, kde budete mít přehled o jasných časových plánech, měřitelných cílech a automatickém sledování pokroku.
- S flexibilními nástroji ClickUp, které nevyžadují programování, můžete snadno znovu vytvořit své stávající pracovní postupy nebo vytvořit nové.
Omezení ClickUp
- Vzhledem k velkému množství dostupných funkcí je nutné počítat s určitou náročností na osvojení.
- AI je k dispozici pouze v placených tarifech.
Ceny ClickUp
- Navždy zdarma
- Neomezený: 7 $ za uživatele za měsíc
- Podnikání: 12 $ za uživatele za měsíc
- Podniky: Kontaktujte nás ohledně cen
- ClickUp Brain je k dispozici ve všech placených tarifech za 5 USD za uživatele Workspace za měsíc.
Hodnocení a recenze ClickUp
- G2: 4,7/5 (více než 9 000 recenzí)
- Capterra: 4,7/5 (více než 4 000 recenzí)
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker je komplexní, plně spravovaná služba strojového učení. Umožňuje datovým vědcům a vývojářům rychle vytvářet, trénovat a nasazovat modely strojového učení v měřítku.
Integruje řadu nástrojů a funkcí strojového učení do snadno použitelného systému, díky čemuž je jednoduché přejít od vytvoření modelu k jeho uvedení do praxe.
SageMaker nabízí všestranné možnosti školení. Můžete použít vestavěné algoritmy strojového učení nebo vytvořit vlastní rámce, které budou vyhovovat konkrétním potřebám projektu.
Navíc začleňuje lidskou zpětnou vazbu do životního cyklu strojového učení, čímž zvyšuje přesnost a relevanci modelů prostřednictvím služeb, jako je Amazon SageMaker Ground Truth.
Nejlepší funkce Amazon SageMaker
- Získejte přístup k celé řadě nástrojů a integrovaných vývojových prostředí (IDE), včetně možností bez kódování pro rychlý vývoj modelů.
- Využijte SageMaker Studio – IDE pro strojové učení – k efektivní přípravě dat, vytváření modelů, tréninku a nasazení.
- Zvyšte produktivitu a standardizaci pomocí funkcí, jako je SageMaker Pipelines. Tyto nástroje nabízejí speciálně vyvinuté nástroje pro kontinuální integraci a kontinuální dodávku (CI/CD) pro komplexní pracovní postupy.
- Automatizujte procesy životního cyklu strojového učení pomocí nástrojů SageMaker MLOps, které podporují správu, transparentnost a auditovatelnost.
Omezení Amazon SageMaker
- Integrace SageMaker do stávajících pracovních postupů a systémů může vyžadovat značné úsilí, zejména u organizací s komplexním datovým prostředím.
Ceny Amazon SageMaker
- Bezplatná úroveň
- Na vyžádání: Ceny podle využití
Hodnocení a recenze Amazon SageMaker
- G2: 4,2/5 (více než 30 recenzí)
- Capterra: 4,7/5 (nedostatek recenzí)
3. BigML
BigML je snadno přístupná platforma. Nabízí uživatelsky přívětivé rozhraní pro vytváření a nasazování modelů strojového učení bez nutnosti rozsáhlých znalostí programování.
Můžete snadno nahrát svá data, vybrat typ modelu, který chcete vytvořit, a zbytek nechat na platformě.
Modely platformy jsou vybaveny interaktivními vizualizacemi, které umožňují intuitivní interpretaci a snadný export pro různé aplikace, ať už lokální nebo online.
Nejlepší funkce BigML
- Rychle zahajujte projekty strojového učení prostřednictvím intuitivního webového rozhraní a REST API.
- Usnadněte detailní řízení týmů a projektů pro transparentní a spolupracující práci.
- Automatizujte výběr složitých pracovních postupů, parametrizaci a provádění pomocí OptiML a WhizzML.
- Získejte flexibilní možnosti nasazení, včetně verzí pro více uživatelů i pro jednoho uživatele, které lze přizpůsobit jakémukoli cloudovému nebo lokálnímu nastavení.
Omezení BigML
- Rozsáhlé využívání zdrojů BigML pro velké datové sady nebo komplexní trénování modelů může vést k vyšším nákladům, i když BigML se snaží poskytovat nákladově efektivní řešení.
Ceny BigML
- BigML Standard Prime: Od 30 $ za uživatele a měsíc
- BigML Enterprise & BigML Lite: Ceny na míru
Hodnocení a recenze BigML
- G2: 4,7/5 (více než 20 recenzí)
- Capterra: 4,3/5 (nedostatek recenzí)
4. TensorFlow
TensorFlow je výkonný framework pro jazyk Python vyvinutý společností Google Brain. Je navržen tak, aby usnadňoval tvorbu, trénování a nasazování modelů strojového učení.
Vyniká svou flexibilitou v numerických výpočtech a začleněním hlubokého učení, které vám může pomoci řešit složité problémy v různých oblastech.
Platforma pracuje s daty reprezentovanými jako vícerozměrná pole, známá jako tenzory, která proudí grafovou strukturou. Optimalizují velkoobjemové výpočty a paralelní zpracování. Klíčem k její efektivitě je grafový přístup, který umožňuje provozovat operace na CPU, GPU a vlastních TPU společnosti Google.
Nejlepší funkce TensorFlow
- Navrhujte, trénujte a vyhodnocujte modely rychle a efektivně pomocí pokročilého API Keras.
- Zvyšte výkon distribucí výpočtů mezi stroje a integrací s frameworky pro velká data, jako jsou Apache Hadoop a Spark.
- Vizualizujte průběh tréninku a podrobnosti modelu pomocí TensorBoard.
- Nasazujte modely na serverech, okrajových zařízeních, prohlížečích a mobilních platformách pomocí frameworků, jako jsou TensorFlow Serving, TensorFlow Lite a TensorFlow. js.
- Usnadněte si postupy MLOps pro automatizaci dat, sledování modelů a monitorování výkonu.
Omezení TensorFlow
- Pro začátečníky mohou být rozsáhlé možnosti TensorFlow a grafický výpočetní model příliš složité.
Ceny TensorFlow
- Zdarma
Hodnocení a recenze TensorFlow
- G2: 4,5/5 (více než 60 recenzí)
- Capterra: 4,6/5 (více než 100 recenzí)
5. PyTorch
PyTorch, vyvinutý společností Meta v roce 2016, je přední open-source framework pro strojové učení, který si získal popularitu díky své snadné použitelnosti, flexibilitě a dynamickému výpočetnímu grafu.
Usnadňuje rychlý vývoj a trénink modelů strojového učení, zejména v oblasti hlubokého učení a umělé inteligence, s pomocí TorchServe.
PyTorch vyniká svým designem v jazyce Python, díky čemuž je přístupný mnoha vývojářům a výzkumníkům. Jeho jádro je postaveno na objektu tensor, který umožňuje efektivní výpočty a využívá akceleraci GPU pro rychlejší zpracování.
Navíc vám umožňuje exportovat modely ve formátu ONNX pro kompatibilitu s různými platformami a zjednodušuje vývoj modelů díky nativní podpoře C++.
Funkce PyTorch můžete rozšířit pomocí robustního ekosystému nástrojů a knihoven pro vývoj v oblasti počítačového vidění a NLP.
Nejlepší funkce PyTorch
- S TorchScriptem můžete snadno přepínat mezi režimy eager a graph, abyste optimalizovali funkčnost a rychlost ve výrobě.
- Získejte podporu pro škálovatelné distribuované školení a optimalizaci výkonu jak ve výzkumném, tak ve výrobním prostředí.
- Usnadněte integraci mobilních aplikací pomocí komplexních pracovních postupů od Pythonu až po nasazení na iOS a Android.
- Zrychlete nasazení modelů pomocí TorchServe. Nabízí podporu více modelů, protokolování, metriky a vytváření RESTful koncových bodů.
Omezení PyTorch
- Vysoce výkonné modely vyžadují velký výpočetní výkon, což může být pro malé týmy bez přístupu k GPU nebo cloud computingu náročné.
- Dynamické grafy nabízejí flexibilitu, ale mohou snížit efektivitu optimalizace modelů ve srovnání se statickými grafickými frameworky.
Ceny PyTorch
- Zdarma
Hodnocení a recenze PyTorch
- G2: 4,6/5 (více než 20 recenzí)
- Capterra: Nedostupné
6. Apache Mahout
Apache Mahout je knihovna pro škálovatelné strojové učení na distribuovaných datových systémech.
Mahout, původně navržený pro rozsáhlé aplikace strojového učení v ekosystému Hadoop pomocí MapReduce, od té doby přešel na podporu backendových systémů, jako jsou Apache Spark, H2O a Apache Flink, pod kódovým označením „Samsara“.
Tato změna odráží přizpůsobivost Mahoutu moderním projektům zpracování velkých dat a strojového učení.
Díky uživatelské příručce Mahout získáte základní znalosti a dovednosti potřebné k efektivnímu využití tohoto nástroje ve všech vašich projektech strojového učení a k využití velkých dat pro zlepšení výsledků vašich projektů.
Nejlepší funkce Apache Mahout
- Využijte Hadoop a Spark k efektivnímu zpracování velkých objemů dat.
- Získejte přístup k široké škále algoritmů strojového učení pro klasifikaci, shlukování a doporučování.
- Hladká integrace s dalšími komponenty ekosystému Hadoop, jako jsou HDFS a HBase.
- Rychle implementujte algoritmy a zvyšte produktivitu pomocí Scala DSL.
Omezení Apache Mahout
- Může to vyžadovat znalosti Java Virtual Machine (JVM), protože se jedná především o knihovnu Java/Scala.
Ceny Apache Mahout
- Zdarma
Hodnocení a recenze Apache Mahout
- G2: 4,2/5 (nedostatek recenzí)
- Capterra: Nedostupné
7. Vertex AI
Vertex AI, součást platformy Google Cloud, je navržen tak, aby urychlil vývoj, nasazení a škálování modelů strojového učení. Integruje různé generativní systémy umělé inteligence, včetně více než 100 základních modelů, aby usnadnil vývoj strojového učení v různých odvětvích.
Díky funkcím, jako jsou řešení Search a Conversation AI, vyniká Vertex AI svou schopností rychle vytvářet generativní aplikace a ladit modely ML na jednotné platformě. Je určen pro datové vědce a inženýry strojového učení a nabízí nástroje pro automatizaci životního cyklu ML, zvýšení produktivity a inovace v projektech souvisejících s AI.
Můžete také využít Vertex AI Pipelines k organizaci pracovních postupů strojového učení, což umožňuje přípravu dat, trénování modelů a hodnocení bez ručního zásahu.
Nejlepší funkce Vertex AI
- Získejte přístup k nástrojům pro vytváření generativních aplikací umělé inteligence.
- Integruje se s populárními frameworky, jako jsou TensorFlow a PyTorch, což zajišťuje flexibilitu a snadné použití.
- Získejte podporu pro celý pracovní postup v oblasti datové vědy, od přípravy dat až po hodnocení modelů, pomocí strukturovaných dat.
- Trénujte modely bez jakéhokoli kódu pomocí nástrojů strojového učení, jako jsou předem trénované a vlastní modely, spolu s nástroji jako AutoML.
Omezení Vertex AI
- K plnému využití pokročilých funkcí jsou nutné technické znalosti.
- Spoléhá se na ekosystém Google Cloud, což může představovat problémy s integrací externích systémů nebo datových zdrojů, které dosud nejsou součástí infrastruktury Google.
Ceny Vertex AI
- Individuální ceny
Hodnocení a recenze Vertex AI
- G2: 4,3/5 (více než 230 recenzí)
- Capterra: 4,5/5 (nedostatek recenzí)
8. Keras
Keras je API pro hluboké učení, které zjednodušuje vývoj a nasazení modelů strojového učení.
Keras je navržen tak, aby byl uživatelsky přívětivý a flexibilní, což umožňuje snadné a rychlé experimentování s hlubokými neuronovými sítěmi.
Funguje na populárních frameworkách, jako jsou TensorFlow, JAX a PyTorch, a nabízí univerzálnost napříč různými výpočetními backendy.
Navíc vám umožní soustředit se na klíčové aspekty vašich problémů tím, že sníží kognitivní zátěž spojenou s vytvářením modelů hlubokého učení.
Keras je známý svou jednoduchostí při vytváření modelů, díky čemuž je přístupný jak pro začátečníky, tak pro odborníky v oblasti strojového učení. Používají ho velké organizace jako Google, Waymo a Hugging Face pro různé aplikace. Tento nástroj můžete zvážit pro jeho spolehlivost a efektivitu.
Nejlepší funkce Keras
- Využijte efektivní pracovní postup strojového učení od zpracování dat až po nasazení díky funkcím, jako jsou AutoML, obrazy virtuálních strojů (VM) pro hluboké učení a komplexní pracovní prostředí.
- Získejte podporu pro distribuované školení napříč GPU a TPU, vhodné pro rozsáhlé projekty.
- Rychle vytvářejte modely hlubokého učení pomocí API na vysoké úrovni.
- Snižte kognitivní zátěž pomocí jednoduchých a konzistentních rozhraní, díky nimž je hluboké učení přístupnější.
- Přizpůsobte modely konkrétním potřebám díky modulárnímu a rozšiřitelnému designu.
Omezení Keras
- Pro vysoce přizpůsobené nebo špičkové výzkumné projekty nemusí Keras nabízet tolik možností ovládání jako low-level frameworky, jako jsou TensorFlow nebo PyTorch.
Ceny Keras
- Ceny na míru
Hodnocení a recenze Keras
- G2: 4,6/5 (více než 60 recenzí)
- Capterra: 4,6/5 (více než 40 recenzí)
9. Altair RapidMiner
Altair RapidMiner je komplexní platforma pro datovou vědu, která usnadňuje rozhodování na základě dat napříč týmy.
Altair RapidMiner, který je jedinečně navržen tak, aby vyhovoval široké škále dovedností, od datových vědců a inženýrů po obchodní analytiky a vedoucí pracovníky, může vytvořit jednotné prostředí pro spolupráci ve vaší organizaci.
Platforma nabízí plynulý, bezkódový a kódově přívětivý zážitek, který vám umožní vytvářet datové a strojově se učící potrubí, nasazovat modely a efektivně sdílet poznatky.
Nejlepší funkce RapidMiner
- Efektivně škálujte od stolních počítačů po lokální servery až po bezpečné cloudové implementace s více nájemci.
- Rychle přeměňujte surová data na čisté a přesné datové soubory.
- Vytvářejte, trénujte, vyhodnocujte a nasazujte prediktivní a preskriptivní modely pomocí nejnovějších technik strojového učení.
- Identifikujte anomálie, trendy a výjimky v reálném čase, abyste mohli činit rychlá a plně informovaná rozhodnutí.
Omezení RapidMiner
- Víceúrovňový cenový model může být překážkou pro malé podniky nebo jednotlivé uživatele.
- Někteří uživatelé poukazují na nedostatečnou podporu platformy pro akceleraci GPU, což může být nevýhodou pro ty, kteří pro své modely vyžadují intenzivní výpočetní výkon.
Ceny RapidMiner
- Ceny na míru
Hodnocení a recenze RapidMiner
- G2: 4,6/5 (více než 400 recenzí)
- Capterra: 4,4/5 (více než 20 recenzí)
10. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning je služba umělé inteligence na podnikové úrovni, která vašim datovým vědcům, vývojářům a inženýrům umožní vytvářet, nasazovat a spravovat modely strojového učení s větší jistotou.
Nabízí špičkové funkce MLOps, interoperabilitu open source a sadu integrovaných nástrojů.
Platforma vyniká svým důrazem na odpovědnou AI a nabízí nástroje pro spravedlnost, vysvětlitelnost a soukromí, které zajišťují, že aplikace strojového učení jsou vyvíjeny v prostředí důvěry.
Navíc podporuje rychlý vývoj modelů pomocí různých nástrojů a frameworků, jako jsou Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras a další, což zajišťuje flexibilitu ve vývojovém procesu.
Kromě toho tento nástroj nabízí také interoperabilitu s otevřeným zdrojovým kódem, což umožňuje hladkou integraci s populárními frameworky Python. Celkově se jedná o univerzální platformu pro širokou škálu projektů strojového učení, protože podporuje použití R a . NET.
Nejlepší funkce Microsoft Azure Machine Learning
- Zajistěte připravenost a bezpečnost podniku integrací s cloudovými službami Azure, včetně Azure Virtual Networks, Key Vault a Container Registry.
- Integrujte s Azure Synapse Analytics, Azure Arc a širokou škálou platforem.
- Získejte přístup k automatizovanému strojovému učení (AutoML) pro automatizaci výběru algoritmů a ladění hyperparametrů.
Omezení Microsoft Azure Machine Learning
- Problémy s integrací datových zdrojů mohou někdy komplikovat tvorbu modelů.
- Naučte se pracovat s novými nástroji, zejména pokud nejste obeznámeni s ekosystémem Azure.
Ceny Microsoft Azure Machine Learning
- Ceny na míru
Hodnocení a recenze Microsoft Azure Machine Learning
- G2: 4,2/5 (70+ recenzí)
- Capterra: 4,5/5 (více než 30 recenzí)
Výběr nejlepšího nástroje strojového učení pro trénování modelů
Jak jste si jistě všimli, žádný nástroj sám o sobě nedokáže vyřešit všechny obchodní případy nebo výzvy v oblasti strojového učení. I když žádný z nástrojů nezdá být ideální pro vaše potřeby, jejich kombinace může být ideálním řešením, protože jsou většinou kompatibilní.
Vyzkoušejte ClickUp – univerzální nástroj pro správu úkolů a spolupráci na projektech. Pomocí ClickUp spolu s nástroji strojového učení a umělé inteligence můžete organizovat svá data, analyzovat je a sumarizovat a zefektivnit proces rozhodování.
Zaregistrujte se na ClickUp ještě dnes zdarma!