过去，企业是手动处理所有任务的，这会消耗大量的精力和时间。但是随着创新技术和人工智能的引入，所有这些文书工作和人工成本都在很大程度上降低了。
如今，在现代时代，企业已开始采用此类技术以更智能的方式解决复杂的问题。
让我们讨论使企业能够轻松地自动化其大部分操作的优秀人工智能平台。
2021年值得学习的优秀AI平台
1. Google AI平台
借助Google AI平台，数据科学家，数据工程师和机器学习开发人员可以轻松快捷地且经济高效地构建ML项目。
AI平台的集成工具链使您可以创建和运行自己的机器学习应用程序。
Google AI平台的功能
垃圾邮件检测客户情绪分析基于云的机器学习
2. Microsoft Azure
Microsoft Azure是一套由AI驱动的工具，非常高效，使企业能够在全球范围内运营。
它使组织可以访问各种服务，例如物联网，云计算，开发人员工具，迁移选项。
Microsoft Azure是支持模型的最佳模型开发平台之一，因为它支持功能强大的工具，从而提高了效率并改善了创新。
Microsoft Azure的功能
支持任何工具，操作系统和框架支持移动和基于云LOB应用
3. TensorFlow
开源库，用于使用数据流图执行数值计算。
tensorFlow由Google开发，具有灵活的体系结构，使用户可以轻松部署计算。
TensorFlow的功能
真正的便携性连接研究与生产自分化
4. Infosys Nia
Infosys Nia是一个基于知识的AI平台，它利用AI和机器学习的力量来推动创新和自动化。
它简单且具有成本效益。它提供了更深入的见解，可以进行更好的分析和预测，并具有自动化功能，可以更好地了解客户的行为。
Infosys Nia的功能
基于网络支持的设备-Windows和Mac
5.Rainbird
Rainbird是一种由AI驱动的工具，与视觉模型配对，可帮助企业做出及时的决策。
对于执行决策的企业来说，这是一个有效且最合适的AI平台。
Rainbird使您可以收集所有信息，以创建强大的模型，该模型将成为决策的基础。
雨鸟的特点
视觉使用者介面受控学习算法智能数据导入
6. DialogFlow
DialogFlow是一个AI平台，使我们能够为机器人，设备，应用程序和服务构建独特的自然语言交互。
它由用于设计和分析对话，动作和交互的自然语言理解工具组成。
该平台通过开发人员提供的输入以及与最终用户的交互来学习。
DialogFlow的功能
跨平台支持转换支持多语言支持
7. Wipro福尔摩斯
Wipro Holmes是一个AI平台，可帮助开发预测系统，数字虚拟助手，机器人技术，无人机等。
Wipro Holmes的开发是结合自然语言处理，遗传和深度学习算法，模式识别和知识建模技术而完成的。
Wipro Holmes的功能
认知过程自动化数字虚拟代理预测系统
8.Ayasdi
Ayasdi使用户可以轻松访问与产品，市场和客户相关的大量数据。这使他们能够交付自动化，发现隐藏的见解并创建用于决策的预测模型。
它是一种人工智能，有助于从大型组织及其数据中获得竞争优势。
阿亚斯迪的特色
回归与分类聚类大数据分析与建模
9.H2O
H2O通过向企业提供访问此类服务的权限，使企业意识到AI和ML的优势。它在医疗，金融，电信，市场营销，零售等各个领域都发挥着作用。
H2O是一个AI平台，可通过提供详细的分析和预测来降低市场风险并帮助实现更高的利润。
特征
自动ML功能资料撷取个性化营销
10.Meya
Meya是一个基于Web的IDE，包含制作出色的bot所需的一切，包括流程和代码编辑器，测试聊天和实时调试。
Meya提供的各种好处包括实时调试，易于集成，改善客户服务
美亚的特点
分析工具无限机器人所有消息通道
11.Mindmeld
Mindmeld是一个流行的AI平台，可为语音和聊天助手提供支持。这是用户可以用于专业或个人目的的重要工具。
该平台将帮助用户进行顺畅的对话，并避免以前的语音和聊天助手的错误。
Mindmeld的特点
低成本提供更好的支持基于聊天的快速交易启用店内或路边提货
12.Vital Development Toolkit
Vital Development Toolkit提供AI开发软件，工具和咨询服务。
这些工具通过创建智能的AI模型来降低巨大的成本，然后将其部署到整个应用程序体系结构中。
然后使用这些模型，使应用程序和AI算法熟悉数据的性质，从而使流程自动化并减少成本和工作量。
重要AI的功能
提供AI软件开发工具具有成本效益自动化业务流程
13.Wit.ai
Wit.ai的愿景是为开发人员提供一个开放且可扩展的自然语言平台。它使开发人员能够构建企业可用于交谈或发短信的应用程序。
通过每次交互，Wit都会学习人类语言，并将其运用到社区中。机智完全免费，甚至可以用于商业目的，并且受机智条款约束。
机智的特点
机器人家庭自动化穿戴式装置
14.KAI
KAI是一个对话式AI平台，可促进虚拟助手和聊天机器人的发展。
由KAI驱动的机器人的开发不需要任何编码，并且精通任何形式的业务。
KAI还包括一个深度学习分析工具集，用于数据收集，模型测试和开发。
KAI的特征
行业特定知识全面的AI技术现代建筑
15.Receptiviti
Receptiviti是一个具有情感智能的AI平台，能够区分用户的感觉，情感和思维。
然后，这些见解将用于建立更牢固的关系，有效的沟通和决策。
它有助于有效的人力资本管理，人才识别和选择。它还可以处理组织风险，
接受特征
营销与参与人物分析人工智能与机器人
16.Lumiata
Lumiata是一种流行的AI软件，可让您通过透明而精确的分析来预测健康。它会清理，标准化和统一数据，以使其可搜索，安全和汇总，以进行分发。
Lumiata在短短几个小时内即可为数百万个数据提供预测性见解，并通过API交付。
Lumiata的特点
透明地预测健康风险管理识别高危患者
17.沃森工作室
Watson Studio是一个数据分析应用程序，为开发人员，数据科学家和其他专家提供了一套与数据协同工作的工具。
它还使您能够在代码工具或无代码工具之间进行选择。这使他们能够轻松地训练，构建和部署ML / DL模型。
沃森工作室的功能
查看和优化您的数据深度学习整合持续学习
18.Infrrd
为了从大数据中提取有价值的见解，Infrrd利用了机器学习。它是一个强大的AI平台，使企业能够制定决策和完成任务。
它提供了一个有效的平台，可以使用计算机视觉算法并了解图像，产品，人物和情感。
侵权特征
使用机器学习提取数据根据行为和非结构化数据来理解和分组客户和内容。
19. Salesforce爱因斯坦
它是非常流行的CRM平台，是各种业务运营的关键部分。Salesforce爱因斯坦是一项AI服务，可以为Salesforce提供更好的客户分析。
通过将潜在客户转化为客户，它有助于获得更好的客户见解，并使您更进一步。
Salesforce爱因斯坦的功能
基于云的CRM系统无需管理模型和数据准备。
20. Polyaxon
Polyaxon是针对机器学习各个方面的解决方案，例如数据连接和流传输，调度，存储，安全性等。
它是一个用于再现和管理机器学习和深度学习应用程序整个生命周期的平台。
Polyaxon还提供了Paas解决方案，使您可以灵活地使用其基础架构。
Polyaxon的特点
硬件加速API，可视化，仪表板容器化与编排
结论
有许多AI平台可用于重要目的。这些平台中哪一个最好?没有明确的答案。
但有一点可以肯定的是，这些平台对企业至关重要，因为它们可以带来各种好处。这些优势包括模型构建，培训，自动化，预测和数据管理功能。
因此，使用此类AI平台将使您的业务更好，更智能。
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