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如何构建人工智能平台，2024年Python者未来的出路在哪里

作者：黑客灵魂 | 2024-07-14 05:33:21

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控制台和仪表板

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微软 Azure 人工智能

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Microsoft Azure AI 专注于 3 个主要领域：AI 应用程序和代理、知识挖掘、机器学习。

人工智能应用程序和代理

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使用认知服务和机器人服务在您的应用程序中提供突破性体验。访问行业领先的 AI 模型，这些模型如今已被 Office 365、Xbox 和 Bing 等数百万产品所使用。使用您自己的数据自定义这些模型并在任何地方部署。只有 Azure 为您提供对这些久经考验的功能的访问权限。

知识挖掘

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只有 Azure 为您提供最先进的机器学习功能。使用 Azure 机器学习、Azure Databricks 和 ONNX 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。使用您选择的工具和框架，无需锁定。使用自动化机器学习更快地开发模型。跨云和边缘轻松部署和管理。

机器学习

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使用 Azure 搜索从所有内容（文档、图像和媒体）中发现潜在见解。使用唯一具有内置 AI 功能的云搜索服务，发现内容中的模式和关系，了解情绪，提取关键短语等。

控制台和仪表板

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亚马逊机器学习

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亚马逊专注于解决一些阻碍机器学习掌握在每个开发人员手中的最严峻挑战。

机器学习服务

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Amazon SageMaker 使开发人员和数据科学家能够快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习模型。它消除了阻碍跨用例和行业成功实施机器学习的复杂性——从运行用于实时欺诈检测的模型到虚拟分析潜在药物的生物学影响，再到预测棒球中被盗基地的成功。

人工智能服务

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AWS 预训练的 AI 服务为您的应用程序和工作流程提供现成的智能。AI 服务可轻松与您的应用程序集成，以解决常见用例，例如个性化推荐、现代化联络中心、提高安全性和提高客户参与度。因为我们使用与 Amazon.com 和我们的 ML 服务相同的深度学习技术，您可以从持续学习的 API 中获得质量和准确性。最重要的是，AWS 上的 AI 服务不需要机器学习经验。

机器学习框架和基础设施

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从 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet 和其他流行框架中进行选择，以试验和自定义机器学习算法。您可以使用您选择的框架作为 Amazon SageMaker 中的托管体验，也可以使用 AWS Deep Learning AMI（Amazon 机器映像），它们完全配置了最流行的深度学习框架和工具的最新版本。

控制台和仪表板

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其他

阿里巴巴人工智能机器学习平台

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阿里巴巴人工智能机器学习平台提供端到端的机器学习服务，包括数据处理、特征工程、模型训练、模型预测和模型评估。人工智能机器学习平台结合了所有这些服务，使人工智能比以往任何时候都更容易访问。

IBM 沃森机器学习

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IBM Watson Machine Learning 可帮助数据科学家和开发人员共同努力，加快部署过程并将 AI 集成到他们的应用程序中。通过简化、加速和管理 AI 部署，它使组织能够利用机器学习和深度学习来交付业务价值。

甲骨文人工智能

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Oracle 可随时构建的 AI 平台为数据科学家和应用程序开发人员提供了一系列云服务，以轻松构建、训练、部署和管理 AI 驱动的解决方案。借助现成的 Oracle 自治数据库平台，机器学习正在幕后工作，以自动化安全修补和备份并优化数据库查询性能。了解由 AI 提供支持的现代云架构如何满足您的业务需求。