2024年十大雲AI平台
借助人工智能(AI)和機器學習(ML)技術的最新趨勢，現在有許多基於雲的AI平台可以幫助改善不同領域和行業的業務流程。這些平台提供了相對容易地設計、實施和管理AI解決方案的功能，使那些可能缺乏資源或知識基礎的人更容易應用該技術。下面來看看2024年的十大雲AI平台吧。
1、谷歌雲AI平台
- 特性
谷歌雲AI平台包含各種工具，無論專業水平如何，這些工具都可以幫助完成AI和ML項目。它提供現成的模板、自動化功能和強大的框架來訓練獨特的AI解決方案。
- 好處
- 可擴展性：擴展愿景，並與業務共同成長。
- 集成：它與谷歌雲平台中的其他應用完美互補。
- 用戶友好：自動化和類似技術確保普通人無需掌握太多技術即可使用AI。
- 應用
- 零售：個性化服務和特殊廣告技巧。
- 醫療保健：先進的診斷工具是目前醫療保健行業採用的關鍵解決方案之一。
- 金融：建議了解欺詐檢測和風險管理。
2、微軟Azure AI
- 特性
微軟Azure AI在人工智能原生應用、機器語言應用和AI基礎設施方面提供了許多功能。它支持的技術多種多樣，這使得其能夠適應任何編程語言或框架。
- 好處
- 全面的服務：從現成的服務接口到配置好的人工智能模型。
- 安全性：應用有必要的安全工具來保護信息的安全。
- 混合功能：適用於內部部署、多雲和邊緣環境。
- 應用
- 制造業：在基礎設施、資產、設備和機械的維護方面，採用預測性維護服務和質量控制的重要性顯而易見。
- 教育：計算機應用和人類利益相關者。
- 醫療保健：在這種情況下，客戶可以通過需要計算機輔助分析的醫學成像進行診斷，並且治療計劃可能因客戶的情況而有所不同。
3、亞馬遜網絡服務（AWS）AI
- 特性
AWS AI是一個多服務保護傘，其內含了Sage Maker、預先訓練的AI服務和用於構建和部署ML模型的深度學習AMI。
- 好處
- 靈活性：提供可支持不同場景和應用的AI/ML基礎設施。
- 集成：可以輕松與AWS計算平台中的其他服務集成。
- 性能：隨着大量數據的產生，計算機處理能力正成爲研究的至關重要的工具。
- 應用
- 電子商務：計算模型在營銷中的當前常見應用的一個例子是，使用人工智能算法爲客戶服務聊天機器人以及爲消費者生成個性化建議。
- 金融：算法交易和欺詐檢測。
- 醫療保健：隨着基因組學研究的出現，個性化醫療的原則已經被引入。
4、IBM沃森
- 特性
IBM沃森描述的人工智能功能包括自然語言處理、機器學習、計算機視覺等。其主要功能是創建用於管理和分析企業工作中的信息流的選項。
- 好處
- 高級NLP：與文本和語音相關的實驗配合良好。
- 集成：此外，還擴展了對一系列其他關鍵IBM和第三方工具的支持。
- 定制：精心設計，滿足特定業務需求，實現個人目標。
- 應用
- 客戶服務：基於機器學習的對話代理和虛擬助手。
- 醫療保健：由於許多公共醫療保健系統都缺乏資金支持，因此，優化醫療研究和患者護理被視爲未來的發展方向。
- 金融：立法監管和風險。
5、Oracle AI
- 特性
Oracle AI在人工智能產品組合中提供了豐富的服務，這些服務包括機器學習、認知計算和人工智能分析。其內置於Oracle雲基礎設施中，因此具有極好的性能和彈性。
- 好處
- 數據集成：與Oracle數據庫良好集成，並在Oracle雲中運行。
- 安全性：良好的安全措施，增強對數據的保護。
- 用戶體驗：用戶友好的倒置系統，可輕松安裝和管理。
- 應用
- 供應鏈：需求預測和庫存優化是任何特定行爲中需要考慮的一些關鍵工作。
- 金融：報告組織內的經濟狀況並減輕風險。
- 營銷：針對特定的客戶群體並开展一系列相應的活動。
6、SAP Leonardo
- 特性
人工智能應用包括機器學習和物聯網，區塊鏈是另外四個應用，也是SAP Leonardo的一部分。其旨在將人工智能和實用解決方案交到每家企業手中，而不僅僅是大型企業。
- 好處
- 集成：與SAP企業應用套件良好集成。
- 定制：與其他OBA工具相比，更能適應個別行業需求。
- 創新：通過實例和應用最新技術實現業務的數字化轉型。
- 應用
- 制造業：一些趨勢是智能工廠和預測性維護目標系統的實施。
- 零售：在战略地圖下，其理念被制定爲:客戶洞察和個性化體驗。
- 金融：其他好處包括改進的分析工具和預防欺詐控制。
7、阿裏雲AI
- 特性
阿裏巴巴提供的人工智能服務包括圖像服務、自然語言處理以及大數據項目。其利用阿裏巴巴龐大的雲網絡爲客戶提供強大且易於擴展的人工智能解決方案。
- 好處
- 可擴展性：AI具有足夠的可擴展性，以便操作系統能夠支持。
- 成本效益：平均而言，人工智能服務的市場價格在競爭方面適中。
- 創新：不斷完善自身，並基於AI技術开發或集成新功能。
- 應用
- 零售：提供及時相關的信息、個性化的產品推薦和高效的客戶支持。
- 物流：供應鏈如何通過實現路线優化來幫助降低運輸成本。
- 醫療保健：診斷方法包括使用成像設備和其他設備。
8、百度AI雲
- 特性
例如，百度AI雲幫助客戶自動學習和增強深度學習框架、發現人工智能搜索方法，並應用自動駕駛技術。其還因其先進的NLP和計算機視覺能力而聞名。
- 好處
- 先進研究：該雜志致力於報道最新趨勢，並專注於先進人工智能技術的研究和开發。
- 多功能性：更具體地說，企業打算擁抱各種人工智能用途並提供多種服務。
- 用戶友好：專爲开發人員和組織界面使用而構建的軟件工具。
- 應用
- 汽車：自動駕駛汽車和智能交通系統等汽車行業的先進技術。
- 醫療保健：醫學成像是另一個快速發展的領域，尤其是隨着人工智能和大數據的應用。
- 零售：智能零售解決方案的重要性和一些客戶參與功能。
9、騰訊雲AI
- 特性
騰訊雲的AI服務包括可以識別物體和場景的計算機視覺、語音到文本的轉換服務，以及分析文本數據的自然語言處理。由於騰訊是社交平台和遊戲方面的專家，這一點得到了很好的支持。
- 好處
- 經驗：騰訊在社交媒體和遊戲領域運用AI能力具有豐富的經驗。
- 可擴展性：其允許支持大規模AI項目，因爲AI既可以开發爲單層系統，也可以开發爲多層系統。
- 創新：人工智能系統新創新功能的刷新率。
- 應用
- 娛樂：通過融合先進的智能技術，實現遊戲和交互式媒體的未來體驗。
- 醫療保健：討論趨勢傳遞任務，例如借助人工智能進行診斷和健康監測。
- 金融：金融服務和風險管理中的智能設備。
10、H2O.ai
- 特性
H2O.ai是一個專爲機器學習和增強決策交叉訓練而設計的开源處理系統。自動化機器學習及其簡單的用戶界面是Coarse的一些有名特性。
- 好處
- 开源：免費使用，並且可以根據用戶的需求輕松編輯以更改其內容。
- 自動化：減少使用人工智能創建和部署模型所涉及的技術障礙。
- 社區支持：PECC支持強大的社區和/或企業認可。
- 應用
- 金融：自動交易和銷售以及預測分析的使用。
- 醫療保健：臨牀決策支持系統，用於預測患者的結果，並定制幹預措施。
- 零售：顧客行爲和需求分析。
總結
人工智能即服務的雲環境正在不斷發展，每個雲服務提供商都提供不同的工具和設施，以支持全球各類企業的需求。從復雜的可擴展性，到增強的人工智能工具，以及平台的直觀界面，每個企業和組織在滿足其需求時都需要出色而高效的解決方案來創新和提高性能。在目前的狀態下，以及隨着人工智能在業務流程中變得更加根深蒂固的未來，這些平台將成爲技術和商業進步的支柱。
標題：2024年十大雲AI平台
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