流行的机器学习平台

AI 平台是信息研究人员和 AI 专家用来部署 AI 模型和算法的产品。随着信息的发展，AI 得到了极大的扩展。通过自动化业务和根据经验或过去的趋势预测结果，机器学习解决了许多问题。

您是否曾想过为什么会从亚马逊、Netflix、Flipkart 等各种在线平台获得产品推荐？简短的答案是 AI。它已成为当今所有技术中最受欢迎的流行词，并且整个 21 世纪以及即将到来的几代人都将利用 AI 技术开展业务。因此，Facebook、Google、Amazon、IBM、Oracle 等所有大大小小的公司都利用 AI 技术来运营和发展它们的业务。所以，别担心！您来对地方了。尽管 AI 无处不在，但主要问题是支持 AI 服务的平台。本文将讨论一些最受欢迎的 AI 平台，它们将在每个阶段帮助您处理您的实验，例如准备要部署的数据、进行监控和管理 AI 模型。因此，让我们开始简要概述机器学习。

什么是机器学习？

AI 被定义为人工智能的前沿应用，它帮助机器/计算机通过经验学习和改进，并利用各种算法预测未来结果。

ML 使用监督、无监督、半监督和强化学习等各种技术来训练机器。它有许多应用，如语音识别、文本识别、自动驾驶汽车、电子邮件和垃圾邮件过滤、医疗保健、医药、银行和金融、虚拟个人助理、聊天机器人、教育、营销等等。因此，机器学习的范围并不局限于少数领域；它在我们周围的每个地方都有应用。

什么是机器学习平台？

AI 平台用于自动化和加速预测性应用程序的交付生命周期，这些应用程序能够处理大数据。

它提供了构建块来解决各种 ML 和数据科学问题。它为用户提供了一个公平的环境，让他们有充分的自由来部署他们的产品。

我们将讨论几个最受欢迎的 AI 平台，用于部署 ML 模型。

最受欢迎的机器学习平台

机器学习是 21 世纪最受欢迎的技术，它具有文本识别、图像识别、训练、调整等各种功能。以下是一些最佳的机器学习平台或软件，您可以利用它们有效地将机器学习部署到您的业务中。

• Amazon Sagemaker
• TIBCO Software
• Alteryx Analytics
• SAS
• H2O.ai
• DataRobot
• RapidMiner

1. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是亚马逊网络服务 (AWS) 的一个分支，它帮助数据科学家和 ML 专家准备、构建、训练和部署高质量的 ML 模型。它为 NLP、对象检测、图像分类等各种开源模型提供一键式部署支持。

主要功能

• 构建高度准确的训练数据集
• 它有助于自动提取和分析数据，以获得更高的准确性和更快的决策。
• 它有助于检测欺诈，例如可疑交易，并触发客户账户的警报。
• 客户流失预测
• 它有助于为客户提供定制的个性化推荐，以改进和发展他们的业务流程。
• 它允许您将数据集分解成多个块。

2. Alteryx Analytics

Alteryx 是加速数字化转型的最佳数据科学平台。它提供数据可访问性和数据科学流程。它使您无需具备编码和数据挖掘技术方面的经验即可处理复杂的数据。

Alteryx Analytics 的功能

• 将手动数据任务自动化为可重复的分析工作流
• 它提供了部署和管理分析模型的灵活性，并帮助分析师以零编码技能更快地准备、组织和分析数据。
• 它通过使用所有数据源和可视化工具来帮助您。
• 它不需要复杂的编码技能来执行统计问题以构建预测模型。

3. TIBCO

TIBCO 是一个数据科学平台，它与许多开源库集成，并支持分析的整个生命周期，包括基于云的分析。

一个云平台可以运行和调整您的连接的业务。

TIBCO 数据科学允许用户准备数据并构建、部署和监控模型。它有许多用例，包括产品开发和业务分析。

TIBCO 的功能

• 它使用户能够轻松快速地通过浏览器连接应用程序和 API。
• 它提供元数据管理、数据目录、数据治理等服务。
• 它为用户提供实时可操作的智能。
• 它有助于一键构建智能应用程序。
• 它支持云消息传递，以实现可靠和安全的数据分发。
• 它在很大程度上减少了决策延迟，并实时做出响应。

4. SAS

SAS 提供用于数据科学和分析的前沿软件，无论数据格式或来源如何，都可以方便地访问数据。

它处理自然语言处理以处理实时场景。此外，它会自动创建一个优化数据组织的管道。它允许所有用户使用开源模型进行项目。

SAS 的功能

• 它为数据分析提供可视化界面。它允许用户在模型工作室中探索数据。
• 您可以从每个节点访问模型工作室中的训练数据。

5. H2O.ai

H2O.ai 提供各种人工智能和数据科学的设施和功能。它为 AI 生命周期支持高度可扩展的弹性环境。

与 SAS 一样，它也是一个开源平台，处理具有线性可扩展性的分布式内存 ML 平台。

它是一个基于云的 AI 平台，可以处理复杂的业务问题，并通过您可以理解和信任的结果加速新想法的发现。它是一个拥有无数解决方案的单一平台，主要关注以下方面：

构建：它有助于以更高的准确性、速度和透明度构建 ML 模型和应用程序。

运行：它支持各种机器学习操作，以简化性能监控并快速适应不断变化的情况。

创新：它包括各种 AI AppStore，有助于轻松地将创新的解决方案交付给最终用户。

H2O.ai 的用例

• 信用风险评分
• 预测医院获得性感染 (HAI)
• 医疗测试
• 预测性制造设计
• 供应链优化
• 定价优化
• 异常检测
• 客户流失管理
• 产品推荐
• 内容个性化
• 反洗钱、潜在客户评分、欺诈检测、KYC、智能细分等。

H2O.ai 的功能

• H2O 是 AI 领域的开源领导者，旨在普及 AI。
• 它支持构建负责任的 AI 模型和应用程序。
• 它还有助于构建具有更高透明度、问责制和可信度的可解释 AI 模型。
• 它提供自动特征推荐、漂移、洞察、版本控制、元数据、排名和偏差识别等。

6. DataRobot

DataRobot 是一个 AI 云平台，它帮助构建、准备、部署、预测、监控和优化行业数据模型。

它提供数据工程、机器学习、MLOps、决策智能、可信 AI 等各种技术服务。

DataRobots 在数据工程中的应用

• 它提供企业 AI 可视化数据准备的云功能，并以所需的语言构建和运行复杂的数据管道。
• 它通过连接各种数据源和格式来帮助为您的模型生成最佳特征。
• 它有助于探索和可视化数据以发现新的模式和洞察。

DataRobots 在机器学习中的应用

• 它用于自动创建高级 ML 模型。
• 它用于通过自动时间序列特征来预测现实世界。
• 它使用自然语言处理从文本数据中提取含义。
• 它将地理空间上下文添加到 ML 模型中。
• 它支持人类可读的数学公式，可以解决复杂的机器学习问题。

DataRobot 在 MLOps 中的应用

• 它有助于在任何位置部署、监控和管理任何 ML 模型。
• 它提供可移植的预测服务器，通过易于使用的 Docker 容器来托管生产模型。
• 它用于模型注册表等。

DataRobot 的功能

• 速度：它有助于比以往更快地将 AI 投入生产。
• 影响力：它有助于充满信心地将数据转化为业务成果。
• 规模：它有助于在任何地方大规模部署 AI。

7. RapidMiner

RapidMiner 是多模态预测分析、机器学习和完整数据科学解决方案中最受欢迎的平台之一。它用于增强导航。它提供各种复杂、灵活的方法，可以将数据转化为可用于克服挑战和实现宏伟目标的见解。它在制造业、能源、公用事业、汽车、医疗保健、金融服务、保险、生命科学、通信、旅游、交通、物流等所有主要行业都有丰富的经验。

RapidMiner 的用例

• 客户流失预防意味着识别可能流失的客户并采取预防措施。
• 它用于通过认知 RPA 使用 AI 和 ML 自动做出智能决策。
• 文本挖掘，即从非结构化内容中提取洞察。
• 它有助于预测下一个最佳行动，这意味着在正确的时间为正确的客户采取正确的行动。
• 它有助于快速识别欺诈活动并解决它。
• 它提供质量保证，并在质量问题成为问题之前解决它们。

RapidMiner 的功能

• 普遍、便携且可扩展
• 易于信任、调整和解释
• 提供投资回报和成果，而不仅仅是技术上合理的模型
• 提高生产力和绩效
• 变革性的业务影响
• 提升您的组织能力

结论

借助数据科学和大数据，AI 在数据科学家和专家中变得更加强大。这些 AI 平台在创建和部署 ML 模型方面发挥着至关重要的作用。您公司的扩张以及客户满意度和支持取决于这些软件。如果您想提升您组织的技能，您可以选择上述任何一个 AI 平台来顺畅地运行您的业务。