AI训练

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IDP-AI智能开发生产平台

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白海IDP(IntelligentDevelopmentPlatform)是新一代云原生AI开发生产平台,主要服务数据科学家、算法工程师和大数据工程师,通过易用性国产自研IDE、高性能任务调度引擎等AI基础软件,帮助算法开发人员降低开发和数据分析的门槛、提高开发效率,帮助企业提升资源利用率、降低成本。同时,IDP支持算法团队和业务团队的跨团队协作,通过高效的协同分析与快速迭代,帮助企业加速AI的落地和业务价值的发挥。白海IDP主要包括两大核心子产品:自研易用数据科学IDE(集成开发环境)IDPStudio和高性能任务调度引擎IDPEngine。不同于传统的功能集成式AI开发平台,IDP采用可按需安装插件式架构,以自研高性能调度引擎作为后端支撑,同时兼具易用和高性能的特性。以IDPStudio集成开发环境为交互界面,工程师可通过灵活配置IDP插件的方式,一站式完成全流程工作,无需切换环境;同时,产品的安装和试用便捷轻量。IDP主要有三大核心特征:易使用、高性能、强协同。●易使用:采取插件式架构,可按需安装功能组件,便捷轻量;符合数据科学家和算法工程师的使用习惯,通过天然内置的插件工具帮助其更聚焦于算法开发和生产本身,从而提升开发生产效率;内置IDE提供与本地IDE相同的使用体验。●高性能:自研高性能调度与分布式计算引擎,进行task级别任务调度,提高吞吐量,提升分布式计算性能和效率;支持运行中的断点续跑和自动休眠。●强协同:支持算法团队和业务人员的跨团队协作编程;广泛兼容整合各云服务、数据源、BI工具等,最大化数据分析和算法开发团队整体效率。

火山引擎·机器学习平台

  • 5.0
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火山引擎机器学习平台提供了WebIDE和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务。一站式AI开发全生命周期管理,提供了丰富的标注工具进行少量数据的快捷打标,并支持海量的文本、图像、视频、表格数据及标签的管理。面向机器学习场景的轻量级云端IDE,支持VSCode生态插件。用户在该模块内进行代码的编辑、调试等开发工作。预置常见分布式训练框架,支持超大规模分布式机器学习任务及自定义算法框架。提供高效、灵活的自定义训练运行环境。支持多框架模型在各硬件上的高性能推理。支持全方位监控和实时扩缩容,根据服务的现状高效地调整资源以应对业务的变化。支持超大规模分布式深度学习任务的运行,包括多种预置算法框架和自定义算法框架。提供稳定、灵活、高性能的机器学习训练环境。支持多框架模型在异构硬件上的一键部署,具有高吞吐、低延时、实时扩缩容等特点,使推理服务更具弹性和容错性。支持更具性价比的预付费资源组、资源组内配额分配、任务管理、查看资源利用率等功能,提升整体资源利用率,增加资源性价比。提供了云端机器学习开发环境WebIDE,其中内置了优化后的主流机器学习框架镜像。结合弹性资源以及与分布式训练时相同的环境,可以极大提升开发和调试的效率。同时提供命令行工具支持端云协同开发环境,可以从本地环境一键发。

Tempo人工智能平台(简称TempoAI)

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Tempo人工智能平台是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据应用于一体的软件产品。它秉持“智能、互动、增值”的设计理念,面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力,为企业提供一体化数据分析与应用解决方案。为用户数据价值发现与应用提供强有力的支撑,帮助用户快速发现数据价值,助力企业商业成功!Tempo人工智能平台为“全民数据科学家”提供了自动化、智能化的分析模型构建能力。平台内置丰富的功能节点,满足用户数据分析过程中从数据接入、数据处理、分析建模、模型评估、部署应用到管理监控等全流程的功能诉求;同时辅以图形化、拖拽式的建模体验,让用户无需编写代码,即可实现对数据的全方位深度分析和模型构建。实现数据的关联分析、未来趋势预测等多种分析,帮助用户发现数据中隐藏的关系及规律,精准预测“未来将发生什么”。Tempo人工智能平台是一款通用的、企业级、智能化的数据分析模型构建与数据应用场景设计工具,提供了从数据接入、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署到最终的场景应用的全流程“端对端”解决方案。打通了“从数据到模型,从模型到场景化应用”的数据价值应用过程,打造面向“全民数据科学家”的智能易用的人工智能分析与应用构建平台,助力企业AI时代数据化运营。

进一步了解AI训练软件

  • ai训练平台有哪些?

    1、火山引擎·机器学习平台
    火山引擎机器学习平台提供了 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务。一站式AI开发全生命周期管理,提供了丰富的标注工具进行少量数据的快捷打标,并支持海量的文本、图像、视频、表格数据及标签的管理。面向机器学习场景的轻量级云端 IDE,支持 VSCode 生态插件。
    2、微软azure-机器学习
    助力数据科学家和开发人员更快、更自信地构建、部署和管理高质量的模型。利用行业领先的 MLOps(机器学习操作)、开源互操作性和集成工具加快价值实现速度。在专为负责任的机器学习 (ML) 设计的安全可信平台上进行创新。
    3、DataCanvasAPS机器学习平台
    DataCanvas APS 直接加速企业将人工智能注入企业业务的过程,它为数据科学家、应用程序开发人员和业务专家提供了一套工具,使不同角色的人员可以相互协作,轻松地处理数据并使用这些数据来大规模构建、训练和部署模型。
    4、东方国信AI on Cloud
    在云端无缝整合大数据、物联网、区块链和人工智能技术,协助企业在“自动化+信息化”、 “智造+产品+服务”和“数据+分析一体化”等方面快速构建基于人工智能的各类应用,释放企业新的业务和运营模式,赋能企业独特竞争优势。
    5、商汤方舟企业开放平台
    依托商汤AI大装置,通过通用大模型+快速增量训练,提供了企业所需的各种丰富多样且高精度的AI算法和应用,同时结合数字孪生、AR、IOT、大数据等技术,为企业数字化的全域感知、分析、决策提供了完整的能力支撑,连接物理和数字世界,打通线上线下闭环,深入洞察客户,增强服务体验,全面赋能企业管理和运营。

  • ai训练是什么意思?

    我们目前在AI方面的训练就是属于典型的弱人工智能,因为强人工智能所涉及到的一些深度算法太过复杂,这类研究对各于方面的资源消耗也过大,难以快速地产生商业价值和应用价值。所以我们选择从弱人工智能着眼,从具体的应用方面来进行AI训练。
    强人工智能要考虑方方面面,要的是“全方位发展”;而弱人工智能关注的则是某一个垂直细分领域,例如上面提到的语音识别、人脸识别等部分,并做到更专业,更准确,更符合各种不同的细分应用场景。
    强人工智能的成熟是整个人工智能发展的“奇点”,也就是说,达到这个“奇点”之后,人工智能技术就会呈现指数级增长,朝着超人工智能方向继续发展……但目前这个发展阶段,强人工智能相对还比较遥远。目前的智能物流系统,包括很多加入语音识别等功能的智能硬件,大多数都是集中在某一项技术上发力,希望把某一种功能或者交互尽量做到完美。即使是想要提供整套解决方案的企业,也是分模块来进行的,归根结底仍然是弱人工智能。

  • ai训练的前景如何?

    随着人工智能在智能制造、智慧城市、智能医疗、智能物流及其他各行各业的广泛应用,“人工智能训练师”的规模将迎来爆发式增长。从这一层面而言,人工智能训练师这一职业的发展前景还是十分广阔的。不过,人工智能训练师要想在人工智能行业“熠熠闪光”,除了其自身要加强在专业领域的知识技能外,还需要相关行业规范的约束和引导、相关企业的重视和培养。
    可以预见的是,再过几年,AI算法测试等技术型人才缺口将更加突出,扎实的技术钻研能力+理性分析的逻辑思维+敏锐灵活的感受能力将成为人工智能训练师的长久制胜之道。而那些既懂法律知识,又懂算法相关知识的人工智能训练师,将有望成为求职市场中的“宠儿”,并为AI技术落地、AI产品优化作出更大贡献。

  • ai训练经典案例

    (一)根据我们的经验选择最优算法
    根据AI的主流算法框架,我们可以知道现在AI的算法有很多种,如何在这么多的算法中选择最适合自己的,这就首先需要有一个算法选择的过程。结合我们以往在行业方面的经验,去选择最优算法来做AI训练。
    (二)对参数进行调整
    在算法已经明确了的情况下,我们会涉及到调参,即参数的调整。以神经网络算法为例的话,就涉及到我们对神经网络的层数或者阀值的调整,我们通过调参来解决收敛的术语,收敛过快还是收敛过慢。
    (三)监督学习
    在监督学习方面,我们不用从零开始摸索,可以把之前在BI商业智能方面的经验用于监督学习。也就是说,把过去很多的经验模型在AI环境下面重新训练,进一步优化。然后在经过这种半监督学习之后,得出新的数据结论或规律总结。我们再去把它重新解读,应用到现有的商业应用中去。

  • 人工智能训练要求

    (一)超低成本前提下海量获客
    即在超低成本的前提下,通过AI技术海量地获得高价值客户资源。如我们在公网平台上,获取海量用户行为数据,结合自有平台用户数据,通过大数据拼合技术获取海量的客户资源,做客户行为分析,辨别出高质量的客户,由此便可实现超低成本前提下的海量获取高价值客户资源。
    (二)提高工作效率,降低人力成本
    通过AI技术极大地提升内部工作效率,降低人力资源成本,减少人力资源的使用。根据AI对大数据的超强搜索和整合能力,原本这些依靠人工来完成的任务,可以通过AI以高于人力数十倍的效率又好又快地完成,并且降低差错率。
    (三)大幅降低综合成本
    通过AI技术可以更精准、有效、准确地大幅度降低综合成本。我们可以通过AI进行客情分析和商情分析,建立用户消费需求模型,通过AI对抗网络精准地管理网络消费者的全生命周期,有针对性地进行客户维护和确定产品导向。还可以通过保险风险识别和理赔反欺诈等AI技术,规避不必要的资金风险和费用支出。
    (四)进行决策辅助和未来情况预估
    即从长期战略决策进行辅助,从短期营销战术决策进行辅助,并对未来情况进行预先推研预测。在决策辅助上,我们可以通过AI算法分析历史大数据,既能“见微”——即从小处细微的、个性化的洞察,又能“知著”——即看到宏观的变化规律,为长期的战略决策提供切实可行的参考依据。同时通过情感倾向分析和商情分析等AI技术,能明晰当前的市场行情发展方向,提供及时、有效的数据进行决策辅助,灵活且精准地根据用户实际需求制定短期营销战术。我们可以基于历史数据,利用机器学习和统计建模来对未来情况进行推研预测,例如通过消费者过去的行为模式生成了更复杂的统计模型,并通过这些模型来预测未来可能的行为。