ไม่ว่าคุณจะรู้หรือไม่ก็ตาม มีเครื่องมือ AI สำหรับทุกงานที่คุณสามารถจินตนาการได้
อย่างน้อยที่สุด AI สามารถช่วยคุณสร้างเครื่องมือที่คุณต้องการเพื่อให้งานสำเร็จลุล่วง
ดีเกินกว่าจะเป็นจริง? ฉันก็คิดเหมือนกัน เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ ฉันได้สำรวจแพลตฟอร์ม AI 15 แพลตฟอร์มที่แตกต่างกันเพื่อช่วยคุณหาแพลตฟอร์มที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด
ไม่ว่าคุณจะกำลังสำรวจเครื่องมือ AIอย่างง่ายๆ หรือกำลังมองหาวิธีแก้ไขปัญหาเฉพาะเจาะจง คุณจะพบสิ่งที่ตรงกับความต้องการของคุณที่นี่ 😉
มาดูกันเถอะ!
คุณควรมองหาอะไรในแพลตฟอร์ม AI?
ในระหว่างการทดสอบแพลตฟอร์ม AI ฉันได้ค้นพบว่า การเลือกแพลตฟอร์มไม่ใช่ภารกิจที่ง่ายเหมือนการไปช้อปปิ้ง ฉันต้องพิจารณาหลายแง่มุมเพื่อเชื่อมโยงความสามารถของ AI ของแพลตฟอร์มกับเป้าหมายของฉัน และตรวจสอบว่าฉันสามารถใช้มันได้เต็มศักยภาพหรือไม่
นี่คือใจความสำคัญ:
- ให้ชัดเจนเกี่ยวกับประเภทของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แพลตฟอร์ม AI ใช้ อาจเป็น การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, แบบกึ่งมีผู้สอน, แบบไม่มีผู้สอน, หรือแบบเสริมแรง สิ่งนี้จะกำหนดวิธีที่โมเดล ML ของคุณพัฒนา
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์ม AI สามารถ ลดภาระงานที่ต้องทำด้วยตนเองของคุณ หรือพนักงานของคุณ ขึ้นอยู่กับการใช้งาน
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องให้ ผลลัพธ์ที่สามารถอ่านได้โดยมนุษย์
- พิจารณา ระยะเวลาที่อัลกอริทึม ML ใช้ในการเรียนรู้รูปแบบการทำงานและกระบวนการของคุณ นี่คือเวลาที่ใช้ในการสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำ
- ตรวจสอบ ระยะเวลาที่ใช้ในการผสานระบบ AI เข้ากับระบบของคุณ และดำเนินการใช้งาน—รวมถึงธุรกิจของคุณสามารถรับมือกับช่วงเวลาที่ระบบหยุดทำงานได้หรือไม่
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ:สำรวจกรณีการใช้งานเหล่านี้ของแพลตฟอร์ม AIเพื่อค้นหาเกณฑ์ในการเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมที่สุดกับความต้องการของคุณ
15 แพลตฟอร์ม AI ที่ดีที่สุด
ฉันได้ทดสอบแพลตฟอร์มงานที่ใช้ AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุด 15 แพลตฟอร์มที่มีอยู่ในปัจจุบัน และรวบรวมรายการคุณสมบัติที่ดีที่สุด ข้อจำกัด ราคา และรีวิวของแต่ละแพลตฟอร์มไว้แล้ว มาดูกันเลย:
1. ClickUp (เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติด้วย AI, การประมวลผลข้อมูล และการจัดการโครงการ)
ClickUpเป็นแพลตฟอร์มการจัดการโครงการอเนกประสงค์ที่รวมพลังของเอกสาร, แชท, AI และเป้าหมายไว้ในพื้นที่ดิจิทัลศูนย์กลาง
ClickUp Brain, ฟีเจอร์ AI ที่ติดตั้งมาในตัวแพลตฟอร์ม, ต้องเป็น AI สำหรับการทำงานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่ฉันเคยทดสอบมาจนถึงตอนนี้ นี่คือเครือข่ายประสาทเทียมตัวแรกของโลกที่เชื่อมต่อภารกิจ, เอกสาร, สมาชิกทีม, และฐานความรู้ของบริษัทของคุณผ่าน AI
มันช่วยให้ผู้ใช้เช่นฉันสามารถสร้างกระบวนการทำงานแบบกำหนดเอง,ทำให้การทำงานซ้ำ ๆ เป็นอัตโนมัติ, และปรับปรุงกระบวนการทำงานให้ราบรื่นขึ้นได้ ด้วยการ ตั้งค่าตัวกระตุ้นและกฎเกณฑ์, ฉันสามารถทำให้การกระทำเช่นการส่งการแจ้งเตือน, มอบหมายงาน, อัปเดตสถานะ, และอื่น ๆ เป็นอัตโนมัติได้
นี่ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดจากมนุษย์ และทำให้แน่ใจว่างานถูกทำเสร็จอย่างสม่ำเสมอ ด้วย ClickUp Brain คุณสามารถเปลี่ยนการจัดการโครงการของคุณจากแบบแมนนวลเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเพิ่มผลผลิต
ต้องการอัปเดตสถานะโครงการหรือเอกสารหรือไม่? แค่ถาม AI! ด้วยความสามารถของ AIKnowledge Manager, ClickUp Brain สามารถ ดึงข้อมูลให้คุณได้จากทุกที่ในที่ทำงาน นอกจากนี้ ฉันไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการเขียนอีเมลหรือสร้างเอกสารโครงการจากศูนย์อีกต่อไป เพราะนักเขียน AI ทำหน้าที่แทนฉัน!
จากการค้นหาด้วย AI ไปจนถึงการจัดการโครงการแบบครบวงจร ClickUp Brain มอบคุณสมบัติที่ฉันชื่นชอบทั้งหมดในแพ็คเกจที่สวยงาม 🎁
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ ClickUp
- ใช้ Brain เพื่อเพิ่มความชัดเจนในรายการที่ต้องดำเนินการในClickUp Tasksเพื่อจัดระเบียบปริมาณงานของคุณ
- ทำให้งานของคุณเป็นอัตโนมัติ, การประชุมสั้น, รายการที่ต้องดำเนินการ, และการอัปเดตความคืบหน้าโดยใช้ClickUp Automation
- ร่วมมือกับทีมของคุณเพื่อระดมความคิดและนำแนวคิดไปปฏิบัติอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ClickUp Whiteboards
- สรุปหัวข้อการสนทนาและข้อความจากเอกสาร ClickUpเช่นบันทึกการประชุม วิกิ บทความ ฯลฯ
- ถอดเสียงบันทึกเสียงและคลิปวิดีโอที่สร้างขึ้นโดยใช้ClickUp Clips
- ปรับแต่งกระบวนการทำงานของคุณและทำให้ง่ายขึ้นผ่านการผสานรวมกว่า 1,000 รายการกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Slack, Google Drive, GitHub, Dropbox และอื่นๆ อีกมากมาย
ข้อจำกัดของ ClickUp
- ClickUp Brain เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ ClickUp และไม่มีให้บริการเป็นเครื่องมือเดี่ยว
ราคาของ ClickUp
คะแนนรีวิวและรีวิวใน ClickUp
- G2: 4. 7/5 (รีวิวมากกว่า 9,000 รายการ)
- Capterra: 4. 6/5 (4,000+ รีวิว)
2. OpenAI ChatGPT (เหมาะที่สุดสำหรับการสนับสนุนลูกค้าและการดำเนินงานภายใน)
ChatGPT ของ OpenAI เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดในอุตสาหกรรม AI สำหรับความสามารถในการสร้างเนื้อหาอย่างรวดเร็ว ฉันได้ใช้เครื่องมือนี้เพื่อขอความช่วยเหลือในการเขียน การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การคิดสร้างสรรค์ การระดมความคิด และงานอื่นๆ ที่ AI สร้างสรรค์นี้ถูกออกแบบมาเพื่อ
คุณสมบัติหนึ่งที่ฉันพบว่าน่าสนใจมากใน ChatGPT คือ ตัวเลือกการสนทนาด้วยเสียงที่ปรากฏในแอปมือถือ โดยการใส่หูฟังและแตะที่ไอคอนหูฟังบนแอป คุณสามารถ 'พูดคุย' กับ ChatGPT ได้!
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ OpenAI ChatGPT
- สำรวจแนวคิด เขียนและแก้ไขเนื้อหาได้อย่างง่ายดาย
- แปลข้อความเป็นภาษาต่างๆ
- สร้างโค้ดและแก้ไขข้อผิดพลาด
- วิเคราะห์ข้อมูลของคุณโดยใช้ ChatGPT เพื่อค้นหาแบบแผนและแนวโน้มได้เร็วขึ้น
ข้อจำกัดของOpenAIChatGPT
- เนื่องจากได้รับการฝึกฝนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ChatGPT จึงอาจมีความลำเอียงอยู่บ้าง ซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณ
- ระบบปัญญาประดิษฐ์นี้เป็นการสร้างเนื้อหาใหม่เท่านั้นและสามารถทำงานได้เพียงจำกัด
ราคาของ OpenAI ChatGPT
- ฟรี
- บวก: $20/เดือน ต่อผู้ใช้
- ทีม: $30/เดือน ต่อผู้ใช้
- องค์กร: ติดต่อฝ่ายขาย
คะแนนและรีวิว OpenAI ChatGPT
- G2: 4. 7/5 (583 รีวิว)
- Capterra: 4. 6/5 (57 รีวิว)
อ่านเพิ่มเติม: 15 ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ ChatGPT
3. DataRobot (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลการทำนาย)
DataRobot เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ได้รับรางวัลสำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ฉันได้ทดสอบมันเพื่อสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เนื่องจากมันเชี่ยวชาญในด้าน AI ที่สร้างและคาดการณ์สำหรับธุรกิจ Data Robot มีฟีเจอร์เวิร์กโฟลว์แบบมีคำแนะนำที่ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิคอย่างฉันสามารถผ่านกระบวนการสร้างแบบจำลองทั้งหมดได้
เครื่องมือนี้มีประโยชน์มากเมื่อฉันต้องการสร้างแอปพลิเคชัน AIที่ปรับแต่งเองซึ่งสามารถผสานรวมกับระบบของฉันและแอปพลิเคชันอื่น ๆ ได้อย่างราบรื่น แพลตฟอร์มนี้ทำให้ฉันสามารถเชื่อมต่อ, อัตโนมัติ, และปรับปรุงกระบวนการทำงานของธุรกิจของฉันได้อย่างง่ายดายผ่านการผสานรวมที่ง่าย ๆ
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ DataRobot
- สำรวจและทดสอบอัลกอริทึมและไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อค้นหาโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดสำหรับงานเฉพาะของคุณ
- ทำให้ขั้นตอนที่ต้องทำด้วยตนเองในการสร้างแบบจำลองเป็นอัตโนมัติ ลดเวลาและความพยายามที่จำเป็น
- เสนอคุณสมบัติที่ช่วยให้คุณเข้าใจว่าโมเดลของคุณทำนายอย่างไร ซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความไว้วางใจ
ข้อจำกัดของ DataRobot
- DataRobot ใช้ทรัพยากรการคำนวณอย่างเข้มข้น ซึ่งอาจทำให้ระบบทำงานช้าลง
- มีข้อจำกัดในการกำหนดขนาดชุดข้อมูล ซึ่งถูกจำกัดไว้ที่ 100 GB สำหรับการรวมทั้งหมดและ 11 GB ต่อชุดข้อมูล—ผมพบว่าข้อจำกัดนี้ค่อนข้างจำกัดสำหรับโครงการขนาดใหญ่
ราคาของ DataRobot
- ราคาตามความต้องการ
การจัดอันดับและรีวิวของ DataRobot
- G2: 4. 4/5 (20+ รีวิว)
- Capterra: ไม่สามารถระบุได้ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
4. TensorFlow (เหมาะที่สุดสำหรับการประยุกต์ใช้งาน NLP)
TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มครบวงจรสำหรับปัญญาประดิษฐ์ ทีมงานของเราได้ทดสอบเพื่อ สร้างโมเดล ML ที่สามารถทำงานได้ในทุกสภาพแวดล้อม TensorFlow มีประโยชน์อย่างยิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์อย่างแม่นยำด้วยความช่วยเหลือของกราฟประสาทเทียม
เนื่องจากพลังการวิเคราะห์ของมัน TensorFlow จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้ในงานวิจัยขั้นสูง องค์กรหลายแห่ง ใช้ TensorFlow เพื่อสร้างระบบแนะนำ (เช่น การแนะนำภาพยนตร์ใน Netflix) โดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความพึงพอใจของลูกค้าต่อแพลตฟอร์มของพวกเขา
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ TensorFlow
- สร้างและฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายด้วย API ระดับสูงที่เรียกว่า Keras
- ติดตามและวิเคราะห์กระบวนการฝึกอบรมของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เครื่องมือการแสดงผล TensorBoard
- เพิ่มประสิทธิภาพกราฟ TensorFlow สำหรับการทำงานที่รวดเร็วขึ้นบนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายโดยใช้คอมไพเลอร์ XLA
ข้อจำกัดของ TensorFlow
- แพลตฟอร์มนี้ค่อนข้างยากต่อการเรียนรู้เมื่อเทียบกับเครื่องมืออื่น ๆ
- คุณต้องการ GPU หรือ TPU ที่ทรงพลังมากขึ้นเพื่อทำงานกับ TensorFlow เนื่องจากมันใช้ทรัพยากรมาก
ราคาของ TensorFlow
- TensorFlow เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและสามารถดาวน์โหลดและติดตั้งได้ฟรี
คะแนนและรีวิว TensorFlow
- G2: 4. 5/5 (รีวิวมากกว่า 60 รายการ)
- Capterra: 4. 6/5 (100+ รีวิว)
5. Microsoft Azure (เหมาะที่สุดสำหรับโซลูชันธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI)
Microsoft Azure เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ และ AI เป็นส่วนสำคัญหลักของแพลตฟอร์มนี้ ฉันพบว่ามันมีประโยชน์สำหรับการ พัฒนาโซลูชันธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI (เช่น แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน) เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่สามารถปรับขนาดได้และมีความยืดหยุ่นสูง พร้อมทั้งมีชุดเครื่องมือที่หลากหลาย
โดยรวมแล้ว นี่คือเครื่องมืออเนกประสงค์ที่ยอดเยี่ยม พร้อมด้วยชุดฟังก์ชันการทำงานด้าน AI ที่ครบครัน คุณสามารถใช้โมเดลแบบเปิดและมัลติโมเดลสำหรับการสร้างนวัตกรรม ใช้ RAG (Retrieval Augmented Generation) เพื่อพัฒนาการโต้ตอบของ AI Bot ให้สอดคล้องกับบริบท และใช้ LLM เพื่อบริหารจัดการวงจรชีวิตของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Microsoft Azure
- สร้าง, ฝึกอบรม, และPLOY แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ Azure Machine Learning
- ใช้โมเดล AI ที่สร้างขึ้นในตัวสำหรับงานที่พร้อมใช้งาน เช่น การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ การจดจำเสียง และอื่นๆ ซึ่ง Azure Cognitive Services จัดเตรียมไว้ให้
- สร้างและปรับใช้แชทบอทโดยใช้ Azure Bot Service
- วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดายด้วย Azure Data Lake Analytics
ข้อจำกัดของ Microsoft Azure
- แม้ว่า MS Azure จะเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ยอดเยี่ยม แต่ก็ยังต้องพึ่งพาระบบนิเวศของ Microsoft
- บริการ Azure AI บางรายการมีข้อจำกัดตามภูมิภาค ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจในระดับโลก
ราคาของ Microsoft Azure
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิวของ Microsoft Azure
- G2: 4. 4/5 (รีวิวมากกว่า 2,000 รายการ)
- Capterra: 4. 6/5 (1,500+ รีวิว)
6. Google Cloud AI (เหมาะที่สุดสำหรับการผสาน AI เข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่)
Google Cloud AI เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง (AI)บนคลาวด์ ซึ่งฉันได้ใช้เพื่อ ค้นหาโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำภาพและ NLP โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเชื่อมต่อกับ Vertex AI เพราะมันช่วยลดขั้นตอนการตั้งค่าทางเทคนิคในการใช้ AI
เครื่องมือนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการสรุปเอกสารขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว หรือตั้งค่าแอปแชทที่ขับเคลื่อนด้วย RAG ฉันยังได้ลองใช้มันเพื่อปรับใช้กระบวนการประมวลผลภาพที่ได้รับการสนับสนุนโดยโมดูล AI/ML ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Google Cloud AI
- ใช้ AutoML ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือ AI เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับแต่งเองได้ โดยใช้การเขียนโค้ดน้อยที่สุด
- ใช้ประโยชน์จาก Dialogflow เพื่อสร้างอินเทอร์เฟซการสนทนา เช่น แชทบอท
- ใช้ Vision AI ชุดของ API สำหรับการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ การจดจำใบหน้า ฯลฯ
- เข้าใจและประมวลผลภาษาของมนุษย์เพื่อการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้เครื่องมือที่รองรับ NLP เพื่อ
ข้อจำกัดของ Google Cloud AI
- ผู้ใช้พบว่าการผูกขาดกับผู้ขายนั้นจำกัด เนื่องจากทำให้คุณติดอยู่ในระบบของ Google และทำให้การย้ายข้อมูลเป็นเรื่องยาก
ราคาของ Google Cloud AI
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิว Google Cloud AI
- G2: ไม่ระบุ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
- Capterra: ไม่สามารถระบุได้ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
7. Vertex AI (เหมาะที่สุดสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์)
Vertex AI เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบจัดการโดย Google Cloud ฉันใช้มันเพื่อสร้าง, ติดตั้ง, และปรับขนาดแบบจำลอง ML ของฉัน เครื่องมือนี้ให้การผสานรวมอย่างราบรื่นกับระบบของฉันเมื่อฉันใช้บริการ Google Cloud
Vertex AI ได้รับการปรับปรุงล่าสุดด้วยโมเดล Gemini ของ Google ซึ่งขยายขีดความสามารถให้ครอบคลุมงานสร้างสรรค์มากยิ่งขึ้น ในฐานะลูกค้าใหม่ คุณจะได้รับเครดิตฟรีมูลค่า $300 ซึ่งจะทำให้คุณสามารถทดลองใช้ Vertex AI ได้อย่างเต็มที่ คุณสามารถใช้เครดิตเหล่านี้ได้ทุกที่บนผลิตภัณฑ์ของ Google Cloud
คุณสมบัติเด่นของ Vertex AI
- อัตโนมัติการสร้างและฝึกฝนแบบจำลอง ML บนข้อมูลตารางโดยใช้ AutoML Tables
- ผสานการทำงานกับบริการอื่น ๆ ของ Google ได้อย่างง่ายดาย เช่น Dataflo และ Cloud Storage ผ่านการผสานการทำงานกับ MLOps
- จัดการประสิทธิภาพของแบบจำลอง, การตรวจจับการเบี่ยงเบน, และการฝึกฝนใหม่โดยใช้เครื่องมือเฉพาะที่มีอยู่พร้อมใช้งาน
ข้อจำกัดของ Vertex AI
- ความสามารถในการตีความของแบบจำลองไม่โปร่งใส ทำให้ยากต่อการเข้าใจกระบวนการตัดสินใจของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
- Vertex AI เป็นส่วนหนึ่งของแฟรนไชส์ของ Google ดังนั้นจึงต้องพึ่งพาอีโคซิสเต็มของ Google
ราคาของ Vertex AI
- ราคาตามความต้องการ
การจัดอันดับและรีวิว Vertex AI
- G2: 4. 3/5 (430+ รีวิว)
- Capterra: ไม่สามารถระบุได้ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
8. H2O. ai (เหมาะสำหรับการติดตั้งภายในองค์กร)
H2O. ai เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพนซอร์สที่สะดวกและกระจายตัว ซึ่งเหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ มันได้ช่วยฉันสร้างแอปพลิเคชันเช่นการจดจำภาพและการตรวจจับการฉ้อโกงผ่านอัลกอริทึมที่หลากหลาย (เช่น การเรียนรู้เชิงลึกและการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกราเดียน)
ด้วยการเปิดตัว Danube3-4B ล่าสุด แพลตฟอร์มนี้ ใช้ฐานการฝึกอบรมที่มีโทเค็นถึง 6 ล้านรายการ ช่วยให้คุณบรรลุ ความแม่นยำที่ยอดเยี่ยมถึง 80% (บนเกณฑ์มาตรฐาน HellaSwag 10 ครั้ง) การอัปเดตนี้มีเป้าหมายเพื่อทำให้ความสามารถด้าน NLP เป็นที่เข้าถึงได้สำหรับทุกคน
คุณสมบัติเด่นของ H2O. ai
- ปรับขนาดอย่างมีประสิทธิภาพข้ามหลายเครื่องโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย
- ใช้การประมวลผลที่รวดเร็วและอัลกอริทึมที่รวดเร็วด้วยการคำนวณในหน่วยความจำ
- ทำให้การจัดการค่าที่ขาดหายไปเป็นอัตโนมัติ สร้างเงื่อนไขปฏิสัมพันธ์ และอื่นๆ ด้วยการวิศวกรรมคุณลักษณะอัตโนมัติ
ข้อจำกัดของ H2O. ai
- แม้ว่า H2O. ai จะใช้งานได้ค่อนข้างง่าย แต่การทำงานกับโมเดลที่ซับซ้อนบนแพลตฟอร์มนี้อาจมีความยุ่งยาก
- แพลตฟอร์มสร้างความซับซ้อนในการขยายชุดข้อมูลขนาดใหญ่
H2O. ai ราคา
- ราคาตามความต้องการ
H2O. ai คะแนนและรีวิว
- G2: 4. 5/5 (20+ รีวิว)
- Capterra: ไม่เกี่ยวข้อง
9. IBM Watson Assistant (เหมาะที่สุดสำหรับการสนับสนุนลูกค้าด้วยตนเอง)
IBM Watson Assistant เป็นแพลตฟอร์ม AI สำหรับการสนทนาที่คุณสามารถใช้สร้างผู้ช่วย genAI โดยเฉพาะสำหรับสถานีบริการตนเองของลูกค้า สามารถช่วยคุณออกแบบแชทบอทที่เป็นธรรมชาติและลื่นไหลสำหรับแอปพลิเคชันภายในและการช่วยเหลือลูกค้าที่ส่วนหน้า
เครื่องมือสร้างบทสนทนาใช้ระบบลากและวาง ซึ่งผมถือว่าสำคัญ สำหรับการกำหนดความเป็นมิตรต่อผู้ใช้สำหรับแพลตฟอร์ม AI ใดๆ นอกจากนี้ ความจริงที่ว่าแพลตฟอร์มนี้ได้รับการเสริมด้วย RAG ทำให้มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
คุณสมบัติเด่นของ IBM Watson Assistant
- ใช้LLM, NLP, NLUที่พร้อมใช้งาน(ดูคำศัพท์ AIนี้เพื่อทำความเข้าใจคำเหล่านี้) และการรวบรวมบริบทอัจฉริยะเพื่อปรับปรุงความเข้าใจบริบทของการสนทนา
- ใช้ประโยชน์จาก RAG เพื่อการสนทนาที่แม่นยำและทันสมัย
- ปรับแต่งการฝึกอบรมโมเดลที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถใช้ข้อมูลการฝึกอบรมของตนเองบนโมเดล IBM Watson Assistant ได้
ข้อจำกัดของ IBM Watson Assistant
- ประสิทธิภาพของผู้ช่วยที่สร้างขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์มนี้ได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญจากคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม
ราคาของ IBM Watson Assistant
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและความคิดเห็นเกี่ยวกับ IBM Watson Assistant
- G2: 4. 4/5 (รีวิวมากกว่า 300+)
- Capterra: ไม่สามารถระบุได้ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
10. Amazon Sagemaker (เหมาะที่สุดสำหรับการปรับขนาดโมเดลขนาดใหญ่)
Amazon Sagemaker เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่มีโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ที่จัดการอย่างเต็มรูปแบบ พร้อมเวิร์กโฟลว์และเครื่องมือต่างๆ เพื่อช่วยให้งานของคุณง่ายขึ้น มันได้ช่วยฉันสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล ML ได้อย่างง่ายดายสำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
สิ่งที่ฉันชอบมากที่สุดเกี่ยวกับ Amazon Sagemaker คือมัน ให้การสนับสนุนข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลที่ช่วยให้การควบคุมการเข้าถึงง่ายขึ้นและเพิ่มความโปร่งใสในโครงการ ML ของคุณ เครื่องมือนี้ค่อนข้างสะดวกสำหรับการสร้างแบบจำลองพื้นฐานของคุณเองและปรับแต่งให้เหมาะสม
คุณสมบัติเด่นของ Amazon Sagemaker
- ใช้เครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (สำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ) และ IDE (สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) เพื่อทำงานได้อย่างง่ายดายโดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญ
- เพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบและโปร่งใสด้วยแนวทางปฏิบัติของ MLOps และการมาตรฐาน
- สร้างแบบจำลองพื้นฐานจากศูนย์เพื่อสร้างรายได้เพิ่มเติม
ข้อจำกัดของ Amazon Sagemaker
- แม้จะใช้รูปแบบการชำระเงินตามการใช้งานจริง ค่าใช้จ่ายก็สามารถเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับโครงการขนาดใหญ่
ราคาของ Amazon Sagemaker
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิว Amazon Sagemaker
- G2: 4. 2/5 (รีวิวมากกว่า 30 รายการ)
- Capterra: ไม่สามารถระบุได้ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
11. PyTorch (เหมาะที่สุดสำหรับการวิจัยและพัฒนา และวิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์)
PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กที่คุณสามารถใช้สร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับแอปพลิเคชันเช่น NLP ได้ ฉันได้ใช้มันอย่างประสบความสำเร็จในการสร้างแอปการจดจำภาพและโมเดลการสร้างภาพโดยใช้กราฟการคำนวณแบบไดนามิก
ในฐานะแพลตฟอร์มที่พร้อมสำหรับการผลิต มันช่วยให้คุณ เปลี่ยนผ่านระหว่างการทำงานทันที (โหมด Eager) และการประมวลผลแบบคอมไพล์ (โหมด Graph) ได้อย่างง่ายดายโดยใช้ TorchScript ซึ่งฉันคิดว่ามีประสิทธิภาพมาก นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังใช้ backend ที่กระจายโดย torch เพื่อปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมและการทำงานแบบกระจาย
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ PyTorch
- ทำการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเครือข่ายได้ทันทีโดยใช้ Dynamic Computational Graph
- เร่งการฝึกอบรม LLM โดยใช้การสนับสนุน GPU ที่แข็งแกร่งใน PyTorch
- ใช้ประโยชน์จากคลังโมดูลการเรียนรู้เชิงลึกที่สร้างไว้ล่วงหน้าอย่างหลากหลายเพื่อสร้างโซลูชัน
- เข้าถึงการสนับสนุนที่ง่ายดายผ่านชุมชนที่แข็งแกร่งและเอกสารประกอบที่ครอบคลุม
ข้อจำกัดของ PyTorch
- กราฟการคำนวณแบบไดนามิกมีการจัดการหน่วยความจำที่ไม่มีประสิทธิภาพ
- มันมีความชันของการเรียนรู้ที่สูงกว่าและต้องใช้เวลาในการทำความเข้าใจและใช้งาน
ราคาของ PyTorch
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิว PyTorch
- G2: 4. 6/5 (21 รีวิว)
- Capterra: ไม่เกี่ยวข้อง
12. Keras (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว)
Keras เป็น API ระดับสูงที่ฉันใช้พัฒนาแอปพลิเคชันที่อิงตาม NLP และโมเดลการสร้างเนื้อหา มันช่วยให้ฉันสร้างต้นแบบได้ง่ายเนื่องจากมีอินเทอร์เฟซที่เรียบง่าย
Keras มุ่งเน้นที่ ความเร็วในการดีบั๊ก, ความสามารถในการบำรุงรักษา, ความสามารถในการปรับใช้, และความงดงามของโค้ด
ฉันชอบที่โค้ดเบสของฉันมีขนาดค่อนข้างเล็กเมื่อฉันทำงานกับ Keras—มันช่วยให้อ่านง่ายและทำให้การวนซ้ำของฉันง่ายขึ้น นอกจากนี้ การคอมไพล์ XLA ของมันยังทำให้โมเดลทำงานได้เร็วขึ้นด้วย JAX และ TensorFlow และยังสามารถปรับใช้ได้ง่ายขึ้นในหลายพื้นผิว
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Keras
- เร่งกระบวนการพัฒนาโดยใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น VGG, ResNet และ InceptionNet
- ผสานรวมกับไลบรารีการมองเห็นที่ได้รับความนิยม เช่น TensorBoard โดยใช้เครื่องมือการแสดงผล
- รันเฟรมเวิร์กแบบโมดูลาร์บนเอนจินการเรียนรู้เชิงลึกต่าง ๆ เช่น Theano
ข้อจำกัดของ Keras
- เฟรมเวิร์กแบ็กเอนด์มีอิทธิพลอย่างมากต่อความสามารถของ Keras โดยนำปัญหาของแบ็กเอนด์เข้าสู่ผลลัพธ์
- ผู้ใช้กล่าวว่าอาจสร้างปัญหาสำหรับการพัฒนาสถาปัตยกรรมที่ปรับแต่งเอง
ราคาของ Keras
- แพลตฟอร์มนี้เป็นระบบ AI แบบโอเพนซอร์สและสามารถดาวน์โหลดและติดตั้งได้ฟรี
คะแนนและรีวิว Keras
- G2: 4. 6/5 (รีวิวมากกว่า 60 รายการ)
- Capterra: 4. 6/5 (รีวิวมากกว่า 40 รายการ)
13. SAP Hana Cloud (เหมาะที่สุดสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่)
SAP Hana Cloud เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลที่ช่วยให้ฉันสร้างและเปิดตัวแอปพลิเคชันข้อมูลในระดับใหญ่ได้ ฉันได้ใช้มันสำหรับการ วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์, การตรวจจับการฉ้อโกง, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์, และการรายงานแบบเรียลไทม์
ระบบจัดการฐานข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (Database management system) นี้ให้บริการฐานข้อมูลที่ไม่มีขีดจำกัดสำหรับทุกประเภทของงาน คุณสามารถใช้มันเพื่อสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่สามารถใช้ประโยชน์จาก AI สร้างสรรค์และการรับรู้บริบทได้
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ SAP Hana Cloud
- บรรลุการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพด้วยฟีเจอร์การค้นพบข้อมูลอัจฉริยะ
- วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของเครือข่ายที่ซับซ้อนโดยใช้คุณสมบัติการประมวลผลกราฟ
- คาดการณ์แนวโน้มธุรกิจในอนาคต ระบุรูปแบบ และอื่นๆ โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
ข้อจำกัดของ SAP Hana Cloud
- SAP Hana Cloud อาจมีค่าใช้จ่ายสูงเมื่อต้องนำไปใช้งานในขนาดใหญ่
- การผูกขาดกับผู้ขายอาจมีความเข้มแข็งมากบนแพลตฟอร์มนี้ ทำให้การโยกย้ายข้อมูลเป็นเรื่องยาก
ราคาของ SAP Hana Cloud
- ราคาตามความต้องการ
การให้คะแนนและรีวิว SAP Hana Cloud
- G2: 4. 3/5 (500+ รีวิว)
- Capterra: 4. 5/5 (40+ รีวิว)
14. Alteryx Intelligence Suite (เหมาะที่สุดสำหรับการเตรียมข้อมูลและการผสมผสานข้อมูล)
Alteryx Intelligence Suite เป็นแพลตฟอร์มอันทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล โดยผสานความสามารถในการเตรียมข้อมูล การผสมผสานข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิงเข้าไว้ด้วยกัน ผมได้ใช้โซลูชัน AI ของแพลตฟอร์มนี้ในการสร้างแบบจำลองการทำนาย วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง
เครื่องมือนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการ ดึงข้อมูลจากไฟล์ PDF และรูปภาพโดยใช้ Google Tesseract OCR ที่จริงแล้ว ทุกครั้งที่ฉันทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างบางส่วน Alteryx สามารถดึงข้อมูลออกมาได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องให้ฉันเขียนโค้ดใดๆ เลย
คุณสมบัติเด่นของ Alteryx Intelligence Suite
- ใช้ AutoML เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการทำนายโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์มากนัก
- สร้างแอปพลิเคชันสำหรับการตรวจจับวัตถุ การจำแนกประเภทภาพ การอ่านตัวอักษรด้วยเครื่อง (OCR) และอื่นๆ โดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์
- ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการพยากรณ์ การจัดประเภท การถดถอย และอื่นๆ
ข้อจำกัดของ Alteryx Intelligence Suite
- แพลตฟอร์มนี้ต้องการทรัพยากรการคำนวณอย่างมากมายสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- ผู้ใช้เผชิญกับความท้าทายในการผสานระบบซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิคกับโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน
ราคาของ Alteryx Intelligence Suite
- ราคาตามความต้องการ
การให้คะแนนและรีวิวของ Alteryx Intelligence Suite
- G2: ไม่เกี่ยวข้อง
- Capterra: ไม่เกี่ยวข้อง
15. Claude (เหมาะที่สุดสำหรับงานสร้างสรรค์)
Claude เป็นโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติขนาดใหญ่ที่สามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพเทียบเท่ามนุษย์ เขียนเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ และแปลข้อความได้ มันช่วยฉันในการเขียนอีเมลและตอบคำถาม
โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ Constitutional AI เพื่อให้มีความปลอดภัย แม่นยำยิ่งขึ้น และมีความปลอดภัย ส่วนที่ดีที่สุดคือมันช่วยให้ฉันสามารถสร้างบัญชีทีมได้เมื่อฉันต้องการทำงานร่วมกันในโครงการ นอกจากนี้ ฉันยังสามารถเพิ่มทรัพยากร ความรู้ หรือบทความของฉันเองเข้าไปในงานวิจัยหรือข้อมูลพื้นฐานของ Claude เพื่อเพิ่มความลึกให้กับผลลัพธ์ได้อีกด้วย
คุณสมบัติเด่นของโคล้ด
- ดำเนินการงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนเกินกว่าการจดจำรูปแบบ
- เขียนโค้ดในภาษาการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ โดยใช้ความสามารถในการสร้างโค้ดอัตโนมัติ
- วิเคราะห์ข้อมูลใด ๆ ในรูปภาพ ข้อความ กราฟ และอื่น ๆ โดยใช้การวิเคราะห์ภาพ
ข้อจำกัดของโคลด
- มันขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรมอย่างมาก ซึ่งอาจมีความไม่ถูกต้องในผลลัพธ์
ราคาของโคลด
- ฟรี
- ข้อดี: $20/เดือน ต่อผู้ใช้
- ทีม: $25/เดือน ต่อผู้ใช้
คะแนนและรีวิวของโคล้ด
- G2: 4. 7/5 (23 รีวิว)
- Capterra: ไม่สามารถระบุได้ (น้อยกว่า 20 รีวิว)
การนำ AI เข้าสู่กำลังแรงงานด้วย ClickUp
พื้นที่ทำงานขององค์กรได้พัฒนาไปอย่างมาก จากเดิมที่พนักงานต้องพกสมุดจดและดินสออยู่เสมอ ปัจจุบันผู้ช่วย AI ได้กลายเป็นเพื่อนคู่ใจที่ติดตามไปทุกที่ เพื่อบันทึกและจดบันทึกข้อมูลที่จำเป็น สร้างข้อมูลเชิงลึก สร้างแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งได้ และจัดตารางการประชุมโดยอัตโนมัติ
ในบล็อกนี้ ฉันได้แบ่งปันเครื่องมือ AI 15 รายการเพื่อช่วยคุณครอบคลุมทุกฟังก์ชันภายในธุรกิจ ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ฉันสามารถดำเนินการงานที่หลากหลายตั้งแต่การอัตโนมัติกระบวนการทำงานของ AIไปจนถึงการสร้างเนื้อหา
แต่ในฐานะคนที่ทำงานได้หลากหลาย ผมขอแนะนำ ClickUp Brain มันเชื่อมต่อแง่มุมต่างๆ ของพื้นที่ทำงานของผมเข้าด้วยกันอย่างแท้จริง และช่วยลดระยะเวลาในการทำงานให้เสร็จลง หากคุณกำลังพยายามสร้างกระบวนการทำงานที่ราบรื่น ClickUp ควรอยู่ในอันดับต้นๆ ของรายการที่คุณต้องพิจารณา
ทำให้ ClickUp เป็นเครื่องมือหลักของคุณในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน วันนี้—สมัครฟรี