1.开源机器学习MicrosoftAzure首先,开源机器学习平台有助于激发创新。使用特定工具的开发人员越多,就越有可能有人提出使用或改进该工具的巧妙想法。开发人员越多,他们就越有可能捕捉到任何可能出现的 bug 或问题,从而使这些问题更快得到解决。 此外,由于开源软件可供很多人使用,因此强大的社区往往围绕不同的开源软件项目发展,这些社区也促进了开源https://azure.microsoft.com/zh-cn/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-open-source-machine-learning

2.《机器学习实战指南:CSDN经验集成》在零售领域,机器学习技术可以用于商品推荐、库存管理、价格优化等方面,提高零售企业的销售额和利润率。此外,企业还可以利用机器学习实现招聘自动化,寻找那些没有被考虑过的求职者,提高人才匹配度。同时,企业可以使用人工智能平台构建会话接口,为下一代聊天和语音助手提供动力,提升客户服务水平。另外,机器学习还可以用于节省https://blog.csdn.net/beautifulmemory/article/details/144353490

3.机器学习平台本节课程将讲述腾讯云机器学习业务架构平台体系以及腾讯云Ti-One平台概要,帮助开发者及企业更好的使用,了解腾讯云机器学习平台https://cloud.tencent.com.cn/edu/learning/course-1401-7596

4.机器学习平台腾讯云开发者社区是一种云计算服务,用于支持机器学习模型的开发、训练和部署。它提供了一系列工具和资源,帮助开发者在云端快速构建和部署机器学习模型,无需关注底层的基础设施和复杂的配置。 机器学习平台的主要分类包括自托管https://cloud.tencent.com/developer/information/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0-article

5.机器学习平台面向数据科学家和数据分析人员,为传统机器学习和深度学习提供了从数据准备、数据预处理、模型训练、模型评估到在线预测的端到端数据智能平台。 关于机器学习平台 作为AI赋能工具,面向业务智能化转型的需求,通过自动机器学习、可视化拖拽实验、交互式编码等多种方式,提供从数据洞察处理 、探索性分析、建模分析、模型部署、https://cloud.inspur.com/data-cloud/data-product/machine-learning/

6.机器学习平台机器学习平台是面向机器学习应用开发者,提供开发机、自定义任务、实验管理等丰富的建模调试工具以及多框架高性能推理服务的企业级云原生机器学习平台https://www.volcengine.com/product/ml-platform

7.机器学习平台机器学习平台AI基于海量的数据及强劲的计算资源,搭载Sklearn、XGBoost等主流机器学习框架;支持Python、PySpark等多种语言,提供从模型开发到部署的一站式服务;高效的资源利用率,内核级的虚拟化,秒级启停;容器对资源需求少,单台物理机可以同时运行数千个容器;利用k8s对docker进行编排调度,实现对服务器资源管理、调度、动https://2d.ciftis.org/view/productmgr/productdetail?productId=2872

8.机器学习平台可视化建模模型部署深度学习机器学习痛点描述 :机器学习建模过程复杂,既需要深入理解算法原理,又需要对业务深入研究。算法建模流程长、门槛高,企业难以启动。 方案及特色 :机器学习平台一站式覆盖完整的模型研发及部署应用全链路,提供低门槛的可视化建模能力,支持拖拽式交互建模、AutoML自动化建模,助力企业快速建立算法研发流程。 https://sf.163.com/product/ml

9.一篇文章读懂什么是机器学习平台这个工程师想用技术减轻人工劳动,他拍摄了约7000张黄瓜照片,传到谷歌云的机器学习平台,通过TensorFlow深度学习框架,训练模型去识别黄瓜,并对黄瓜按不同特质进行分类。在此基础上,他还做了一个黄瓜分拣机,再配合上自动传送带系统,可以将每根黄瓜识别出来后再传送至程序指定的箱子。这样,降低了分拣黄瓜过程中人工参与。https://www.10100.com/article/90094

10.Dlearn机器学习平台远舢Dlearn机器学习平台,是集AI算法、模型、训练、推演于一体的“一站式”平台,通过接入模型构建与训练需要的样本数据,构建数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,支撑AI模型的快速构建、训练、部署和应用,实现AI模型工作流的全周期管理。 https://5gai.cctv.com/special/companies/yuanshan/p002/index.shtml

11.各个大厂的机器学习平台概述51CTO博客各个大厂的机器学习平台概述 机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着,与其显式地编写程序来执行某些任务,不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习:监督学习、非监督学习和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点。https://blog.51cto.com/davidwang456/3084674

12.笔记:什么是机器学习平台?机器学习平台算是目前数据平台新的一块必要的内容了,简单记录一下 一、机器学习平台要解决什么问题? 如https://www.douban.com/note/713103603/所说,越来越多的团队开始用机器学习解决产品中的问题,比如推荐、排序、反欺诈、图像分类 但要做到生产化的机器学习模型并不容易,比如 https://www.douban.com/note/715415956/

13.万象+数据开放平台万象+ 机器学习平台 万象+ 多方计算平台 企业自有数据不出本地,通过联邦体统的加密机制交换参数,即在不违反数据隐私法规情况下,建立一个虚拟的共有模型,实现协同训练。 旨在提供一整套从数据处理、算法开发、模型训练、洞察分析、一键发布、到在线预测的算法服务平台。专业而广泛的技术赋能,让算法开发更加高效、简洁、https://dop.jd.com/portal

14.一站式机器学习平台资源介绍于是,课后想分享一个基于Jupyter Notebook的demo,发现居然一时间找不到国内可以用于分享、协作、运行的机器学习平台。通过google找到了几个一站式的机器学习平台,它们的特点都是基于Jupyter Notebook 构建的,都能够在上面开发、调试、训练、运行、分享机器学习相关的代码集和数据集。https://www.jianshu.com/p/0966ca55b647

15.大规模机器学习平台的整体架构和实现细节(万字解析,附PPT)机器近日,第三届“国际人工智能与大数据高峰论坛”在北京国家会议中心召开,本届峰会聚焦于前沿人工智能技术与产业应用。作为人工智能行业领军人物,第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟受邀出席大会,并以“大规模机器学习平台的技术实现”为题,发表了主题演讲。 https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-03-29

16.数据科学与机器学习平台数据建模工具TempoAI是新一代人工智能分析平台,操作简单不用编写代码,即可快速完成数据挖掘建模。丰富的算法模型满足各种建模场景需求,同时还内置了丰富的行业经典案例,一键引用,快速提升AI在企业的应用落地速度。https://www.asktempo.com/product/tempoai.html

17.机器学习PAI人人都用得起的机器学习平台机器学习PAI整体介绍 阿里云机器学习PAI包含3个子产品,分别是机器学习可视化开发工具PAI-STUDIO,云端交互式代码开发工具PAI-DSW,模型在线服务PAI-EAS, 3个产品为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。 产品优势 简单易用 https://umeng.aliyun.com/product/umengpai

18.机器学习自动化建模平台信用算力交互式机器学习平台一款端到端、可解释的交互式机器学习自动化建模平台,提供了数据预处理、数据自动清洗、模型开发与训练、规则自动探索、AutoML、自定义算法、Notebook建模等服务。解决传统黑盒模型问题及模型难以融合业务问题,帮助机构快速的进行决策分析,进而辅助业务人员更好地洞察客户。 https://www.xysl.com/jqxxzdhjmpt

19.分享7个不同领域的开源低代码平台PyCaret:机器学习平台 通过使用用户界面,它不仅吸引并迎合了开发人员,还吸引了对创建 MVP 或完全开发和部署的应用程序感兴趣的普通非开发人员。如果需要,低代码确实允许最少的手工编码,尽管应用程序的底层功能取决于用户界面下的基础设施。 什么是开源低代码开发平台? http://www.rpa-cn.com/lowcode/2023-09-28/4224.html

20.原创机器学习即服务(MLaaS):GoogleAzure和AWS如何使AI民主化AWS机器学习平台 Amazon SageMaker:它是一个解决机器学习过程中复杂性的平台,从构建到部署模型。它是一个完全托管的平台,可帮助开发人员和数据科学家快速轻松地构建、培训和部署任何规模的机器学习模型。 AWS DeepLens:它是一款完全可编程的摄像机,配有教程、代码和预训练模型,旨在扩展深度学习技能。它为提供示例项目,http://www.linkingapi.com/archives/9150

21.腾讯发布全栈机器学习平台Angel3.0腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel https://imi.nankai.edu.cn/info/1044/1217.htm

22.自动机器学习平台决策类AI应用HyperCycle ML低门槛、标准化、决策类自动机器学习平台 基于库伯学习圈理论,将AI应用过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤,大幅降低AI使用门槛,为企业规模化落地AI提供效率引擎,助力企业轻松实现智能化转型。 基于库伯学习圈理论,将AI应用过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤,大幅降低AI使用门槛,为https://www.4paradigm.com/product/hypercycle_ml.html

23.分布式机器学习平台大比拼:SparkPMLSTensorFlowMXNet本论文从分布式系统的角度开展针对当前一些机器学习平台的研究,综述了这些平台所使用的架构设计,对这些平台在通信和控制上的瓶颈、容错性和开发难度进行分析和对比,并对分布式机器学习平台的未来研究工作提出了一些建议。文中的工作由 Murat Demirbas 教授与他的研究生 Kuo Zhang 和 Salem Alqahtani 共同完成。 https://www.robot-china.com/news/201709/12/45076.html

24.腾讯AI开放平台微软azure-机器学习 企业级机器学习服务,可用于更快地构建和部署模型 访问官网 美林数据-TempoAI 多模态多场景智能建模,助力 AI 时代数据化运营 访问官网 DataCanvasAPS机器学习平台 DataCanvas APS是面向数据科学团队的一站式机器学习平台。 访问官网 魔搭社区 https://nav.36dianping.com/site/4278.html

25.机器学习建模平台SophonMLDevSophon MLDev作为企业级一站式机器学习建模平台,集成了Sophon Data数据管理、Sophon VLab可视化建模、Sophon Discover编程式建模三大功能模块,覆盖了从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型评估、模型迭代的机器学习建模的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产https://www.transwarp.cn/subproduct/sophon-mldev

26.超集信息携手英特尔,助您轻松建立面向机器学习的开发平台通过在 AI Max 机器学习平台中集成英特尔? oneAPI 工具包,用户将能够降低机器学习任务跨平台开发与迁移的复杂性,提升机器学习模型在异构平台中运行的性能,并充分利用现有的机器学习模型,从而加速机器学习应用的开发。 英特尔? oneAPI 工具包是基于新一代标准的英特尔? 软件开发工具,用于跨各种架构构建和部署以数https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/customer-spotlight/cases/ai-max-oneapi-flexible-performance-experience.html

27.9个最好的人工智能(AI)软件平台,建议收藏学习Google 云机器学习平台使用户能够轻松构建任何大小的任何类型数据的机器学习模型。 3、TensorFlow TensorFlow是一个开源软件库,使用数据流图进行数值计算。 4、Rainbird Rainbird是一个基于云的AI平台,使任何人都能找到相关专业方面的知识,并且推出了机器人虚拟在线专家。 https://feng.ifeng.com/c/7gJ5xDeijxB

28.kaggle热门!机器学习和数据科学社区平台Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.https://www.kaggle.com/