Dù bạn có biết hay không, luôn có một công cụ AI cho mọi công việc bạn có thể tưởng tượng.
Ít nhất, AI có thể giúp bạn xây dựng các công cụ cần thiết để hoàn thành công việc.
Quá tốt để là sự thật? Tôi cũng nghĩ vậy. Với suy nghĩ đó, tôi đã nghiên cứu 15 nền tảng AI khác nhau để giúp bạn tìm ra nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu của mình.
Dù bạn đang tìm hiểu về các công cụ AI hay muốn giải quyết một vấn đề cụ thể, bạn sẽ tìm thấy giải pháp phù hợp tại đây. 😉
Hãy cùng xem!
Những yếu tố cần xem xét khi chọn nền tảng AI?
Trong quá trình thử nghiệm các nền tảng AI, tôi nhận ra rằng việc chọn một nền tảng không phải là công việc 'mua sắm' đơn giản. Tôi phải xem xét một số khía cạnh để lập bản đồ các khả năng AI của nền tảng phù hợp với mục tiêu của mình để kiểm tra xem liệu tôi có thể sử dụng hết tiềm năng của nó hay không.
Dưới đây là tóm tắt:
- Xác định rõ loại thuật toán học máy mà nền tảng AI sử dụng. Có thể là học có giám sát, học bán giám sát, học không giám sát hoặc học tăng cường. Điều này quyết định cách mô hình học máy của bạn phát triển
- Đảm bảo rằng nền tảng AI có thể giảm khối lượng công việc thủ công cho bạn hoặc nhân viên của bạn tùy thuộc vào trường hợp sử dụng
- Đảm bảo các thuật toán học máy cung cấp kết quả có thể đọc được bởi con người
- Xem xét thời gian cần thiết để thuật toán ML học các mô hình công việc và quy trình của bạn. Đây là thời gian cần thiết để tạo ra kết quả chính xác
- Kiểm tra thời gian cần thiết để tích hợp nền tảng AI với hệ thống của bạn và triển khai nó — liệu doanh nghiệp của bạn có thể chịu được thời gian ngừng hoạt động hay không
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Khám phá các trường hợp sử dụng nền tảng AI này để tìm ra tiêu chí lựa chọn nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.
15 nền tảng AI tốt nhất
Tôi đã thử nghiệm 15 nền tảng phân công công việc dựa trên AI phổ biến nhất hiện nay và tổng hợp danh sách các tính năng, giới hạn, giá cả và đánh giá tốt nhất của chúng. Bắt đầu nào:
1. ClickUp (Tốt nhất cho tự động hóa AI, xử lý dữ liệu và quản lý dự án)
ClickUp là một nền tảng quản lý dự án đa năng, kết hợp sức mạnh của tài liệu, trò chuyện, AI và mục tiêu vào một không gian kỹ thuật số tập trung.
ClickUp Brain, tính năng AI tích hợp sẵn của nền tảng này, là công cụ AI hiệu quả nhất mà tôi đã thử nghiệm cho đến nay. Đây là mạng nơ-ron đầu tiên trên thế giới kết nối các nhiệm vụ, tài liệu, thành viên nhóm và cơ sở kiến thức của công ty thông qua AI.
Nó cho phép những người dùng như tôi tạo quy trình công việc tùy chỉnh, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và hợp lý hóa các quy trình công việc. Bằng cách cài đặt các kích hoạt và quy tắc, tôi có thể tự động hóa các hành động như gửi thông báo, phân công công việc, cập nhật trạng thái và hơn thế nữa.
Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm rủi ro lỗi do con người và đảm bảo các công việc được hoàn thành một cách nhất quán. Với ClickUp Brain, bạn có thể chuyển đổi quản lý dự án từ thủ công sang tự động, tăng năng suất.
Cần cập nhật trạng thái dự án hoặc tài liệu? Chỉ cần hỏi AI! Với khả năng Quản lý kiến thức AI, ClickUp Brain có thể lấy dữ liệu cho bạn từ bất kỳ đâu trong nơi làm việc. Ngoài ra, tôi không còn lo lắng về việc viết email hoặc tạo tài liệu dự án từ đầu vì AI writer sẽ làm việc đó cho tôi!
Từ tìm kiếm dựa trên AI đến quản lý dự án từ đầu đến cuối, ClickUp Brain cung cấp tất cả các tính năng ưa thích của tôi trong một gói tuyệt vời. 🎁
Các tính năng tốt nhất của ClickUp
- Sử dụng Brain để hiển thị các mục hành động trong Nhiệm vụ ClickUp để sắp xếp khối lượng công việc của bạn
- Tự động hóa các công việc, cuộc họp, mục hành động và cập nhật tiến độ của bạn bằng ClickUp Automation
- Cộng tác với nhóm của bạn để brainstorming và triển khai ý tưởng một cách hiệu quả bằng Bảng trắng ClickUp
- Tóm tắt các chủ đề trò chuyện và văn bản từ ClickUp Docs như ghi chú cuộc họp, wiki, bài viết, v.v.
- Chuyển ghi chú giọng nói và video clip được tạo bằng ClickUp Clips
- Tùy chỉnh quy trình làm việc của bạn và đơn giản hóa chúng thông qua hơn 1.000 tích hợp với các công cụ như Slack, Google Drive, GitHub, Dropbox và nhiều hơn nữa
Giới hạn của ClickUp
- ClickUp Brain là một phần của hệ sinh thái ClickUp và không có sẵn dưới dạng công cụ độc lập
Giá ClickUp
Xếp hạng và đánh giá ClickUp
- G2: 4.7/5 (9.000+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (4.000+ đánh giá)
Đọc thêm: Kỹ thuật AI: Nắm vững Học máy, Học sâu và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
2. OpenAI ChatGPT (Tốt nhất cho hỗ trợ khách hàng và hoạt động nội bộ)
ChatGPT của OpenAI được biết đến nhiều nhất trong ngành AI nhờ khả năng tạo ra nội dung nhanh chóng. Tôi đã sử dụng công cụ này để trợ giúp viết lách, sử dụng AI và học máy, lên ý tưởng, động não và các công việc khác mà AI tạo ra nội dung này được thiết kế để thực hiện.
Một tính năng mà tôi thấy thực sự thú vị trong ChatGPT là tùy chọn cuộc hội thoại bằng giọng nói xuất hiện trong ứng dụng di động. Bằng cách đeo tai nghe và nhấn vào biểu tượng tai nghe trên ứng dụng, bạn có thể "nói chuyện" với ChatGPT!
Các tính năng tốt nhất của OpenAI ChatGPT
- Khám phá ý tưởng, viết và chỉnh sửa nội dung dễ dàng
- Dịch văn bản sang các ngôn ngữ khác nhau
- Tạo mã và gỡ lỗi
- Phân tích dữ liệu của bạn bằng ChatGPT để phát hiện các mẫu và xu hướng nhanh hơn
Giới hạn của OpenAI ChatGPT
- Được đào tạo trên các mô hình ngôn ngữ lớn, ChatGPT không hoàn toàn miễn phí. Điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả của bạn
- AI này hoàn toàn mang tính tạo ra và chỉ có thể thực hiện các công việc giới hạn
Giá dịch vụ OpenAI ChatGPT
- Miễn phí
- Cộng thêm: 20 USD/tháng cho mỗi người dùng
- Nhóm: 30 USD/tháng cho mỗi người dùng
- Enterprise: Liên hệ bộ phận bán hàng
Đánh giá và nhận xét về OpenAI ChatGPT
- G2: 4.7/5 (583 đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (57 đánh giá)
Đọc thêm: 15 lựa chọn thay thế ChatGPT tốt nhất
3. DataRobot (Tốt nhất cho việc xây dựng và triển khai mô hình dự đoán)
DataRobot là nền tảng AI từng đoạt giải thưởng để xây dựng các sản phẩm khoa học dữ liệu và học máy. Tôi đã thử nghiệm nó để xây dựng mô hình phân tích dự đoán vì nó chuyên về AI tạo ra và dự đoán cho các doanh nghiệp. Data Robot có tính năng hướng dẫn quy trình làm việc giúp những người dùng không có kiến thức kỹ thuật như tôi hoàn thành toàn bộ quá trình xây dựng mô hình.
Công cụ này rất hữu ích khi tôi muốn tạo các ứng dụng AI tùy chỉnh tích hợp liền mạch với hệ thống và các ứng dụng khác của mình. Nền tảng này giúp tôi dễ dàng kết nối, tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh của mình thông qua các tích hợp đơn giản.
Các tính năng tốt nhất của DataRobot
- Khám phá và thử nghiệm các thuật toán và siêu tham số khác nhau để tìm ra mô hình hiệu suất tốt nhất cho công việc cụ thể của bạn
- Tự động hóa các bước thủ công trong quá trình xây dựng mô hình, giảm thời gian và nỗ lực cần thiết
- Cung cấp các tính năng giúp bạn hiểu cách các mô hình của mình đưa ra dự đoán, từ đó cải thiện tính minh bạch và niềm tin
Giới hạn của DataRobot
- DataRobot sử dụng nhiều tài nguyên tính toán, có thể làm chậm hệ thống
- Có những giới hạn về kích thước tập dữ liệu, được giới hạn ở 100 GB cho tất cả các kết hợp và 11 GB cho mỗi tập dữ liệu — tôi thấy điều này hạn chế đối với các dự án lớn hơn
Giá cả của DataRobot
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét của DataRobot
- G2: 4.4/5 (20+ đánh giá)
- Capterra: N/A (dưới 20 đánh giá)
Đọc thêm: Sử dụng AI một cách có trách nhiệm: Hướng dẫn nhanh về quản trị AI
4. TensorFlow (Phù hợp nhất cho các ứng dụng NLP)
TensorFlow là một nền tảng toàn diện cho trí tuệ nhân tạo. Nhóm của tôi đã thử nghiệm nó để tạo ra các mô hình ML có thể chạy trong mọi môi trường. TensorFlow đặc biệt hữu ích trong việc phân tích chính xác dữ liệu quan hệ với sự trợ giúp của mạng nơ-ron đồ thị.
Với khả năng phân tích mạnh mẽ, TensorFlow là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng nghiên cứu nâng cao. Nhiều tổ chức sử dụng TensorFlow để xây dựng hệ thống đề xuất (ví dụ như đề xuất phim của Netflix) bằng cách sử dụng các mô hình học tăng cường để nâng cao sự hài lòng của khách hàng đối với nền tảng của họ.
Các tính năng tốt nhất của TensorFlow
- Xây dựng và đào tạo các mạng nơ-ron phức tạp một cách dễ dàng với API cấp cao có tên Keras
- Theo dõi và phân tích quá trình đào tạo của các mô hình học máy bằng công cụ trực quan hóa TensorBoard
- Tối ưu hóa đồ thị TensorFlow để thực thi nhanh hơn trên nhiều loại phần cứng bằng trình biên dịch XLA
Giới hạn của TensorFlow
- Nền tảng này tương đối khó học hơn so với các công cụ khác
- Bạn cần GPU hoặc TPU mạnh hơn để làm việc với TensorFlow vì nó tiêu tốn rất nhiều tài nguyên
Giá cả của TensorFlow
- TensorFlow là mã nguồn mở, miễn phí tải xuống và cài đặt
Đánh giá và nhận xét về TensorFlow
- G2: 4.5/5 (60+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (100+ đánh giá)
💈Bonus: 7 mẫu AI miễn phí cho ChatGPT
5. Microsoft Azure (Tốt nhất cho các giải pháp kinh doanh dựa trên AI)
Microsoft Azure là một nền tảng điện toán đám mây, và AI là một phần quan trọng của nó. Tôi thấy nó hữu ích cho việc phát triển các giải pháp kinh doanh dựa trên AI (như chatbot và trợ lý ảo) vì nó là một nền tảng có thể mở rộng và linh hoạt, đồng thời cung cấp một bộ công cụ phong phú.
Nhìn chung, đây là một nền tảng toàn diện tuyệt vời với bộ sưu tập các chức năng AI. Bạn có thể sử dụng các mô hình mở và đa phương thức để đổi mới, tận dụng RAG (Retrieval Augmented Generation) để phát triển bối cảnh tương tác của bot AI và sử dụng LLM để quản lý vòng đời AI của bạn tốt hơn.
Các tính năng tốt nhất của Microsoft Azure
- Xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy bằng Azure Machine Learning
- Sử dụng các mô hình AI tích hợp sẵn cho các công việc sẵn có như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và hơn thế nữa, được cung cấp bởi Azure Cognitive Services
- Xây dựng và triển khai chatbot bằng Azure Bot Service
- Phân tích dữ liệu lớn một cách dễ dàng với Azure Data Lake Analytics
Giới hạn của Microsoft Azure
- Mặc dù là một nền tảng AI tuyệt vời, MS Azure phụ thuộc vào hệ sinh thái Microsoft
- Một số dịch vụ Azure AI chỉ dành riêng cho khu vực cụ thể, điều này có thể ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh toàn cầu
Giá dịch vụ Microsoft Azure
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Microsoft Azure
- G2: 4.4/5 (2.000+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (1.500+ đánh giá)
6. Google Cloud AI (Tốt nhất để tích hợp AI vào các ứng dụng hiện có)
Google Cloud AI là nền tảng học máy AI dựa trên đám mây, mà tôi đã sử dụng để tìm kiếm các mô hình AI được đào tạo sẵn cho các công việc như nhận dạng hình ảnh và NLP. Nền tảng này đặc biệt tinh vi khi được kết nối với Vertex AI vì nó loại bỏ phần cấu hình kỹ thuật khi sử dụng AI.
Công cụ này rất phù hợp cho những người muốn tóm tắt nhanh các tài liệu lớn hoặc thiết lập ứng dụng trò chuyện được hỗ trợ bởi RAG. Tôi cũng đã thử sử dụng nó để triển khai các đường ống xử lý hình ảnh được hỗ trợ bởi các mô-đun AI/ML được cấu hình sẵn.
Các tính năng tốt nhất của Google Cloud AI
- Sử dụng AutoML, một bộ công cụ AI, để xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh với mã hóa tối thiểu
- Tận dụng Dialogflow để xây dựng giao diện hội thoại như chatbot
- Áp dụng Vision AI, một bộ API, để phân tích hình ảnh và video, nhận dạng khuôn mặt, v.v.
- Hiểu và xử lý ngôn ngữ con người để phân tích cảm xúc bằng các công cụ được trang bị NLP
Giới hạn của Google Cloud AI
- Người dùng cảm thấy bị giới hạn bởi sự ràng buộc của nhà cung cấp vì nó khiến bạn bị mắc kẹt trong hệ thống Google và khó di chuyển
Giá Google Cloud AI
- Giá tùy chỉnh
Xếp hạng và đánh giá Google Cloud AI
- G2: Không có (dưới 20 đánh giá)
- Capterra: N/A (dưới 20 đánh giá)
7. Vertex AI (Tốt nhất cho phát hiện gian lận và bảo trì dự đoán)
Vertex AI là nền tảng học máy được quản lý bởi Google Cloud. Tôi sử dụng nó để xây dựng, triển khai và mở rộng quy mô các mô hình ML của mình. Công cụ này tích hợp trơn tru vào hệ thống của tôi khi tôi sử dụng Dịch vụ Google Cloud.
Vertex AI gần đây đã được cải tiến với các mô hình Gemini của Google, mở rộng khả năng của nó hơn nữa với các công việc tạo ra nội dung. Là khách hàng mới, bạn sẽ nhận được 300 đô la tín dụng miễn phí, cho phép bạn thử Vertex AI hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể sử dụng tín dụng này ở bất kỳ đâu trên các sản phẩm Google Cloud.
Các tính năng tốt nhất của Vertex AI
- Tự động hóa việc xây dựng và đào tạo các mô hình ML trên dữ liệu bảng bằng AutoML Tables
- Dễ dàng tích hợp với các dịch vụ khác của Google như Dataflo và Cloud Storage bằng cách sử dụng tích hợp MLOps
- Quản lý hiệu suất mô hình, phát hiện sự thay đổi và tái đào tạo bằng các công cụ chuyên dụng sẵn có
Giới hạn của Vertex AI
- Khả năng giải thích mô hình không minh bạch, khiến việc hiểu quy trình ra quyết định của các mô hình học máy trở nên khó khăn
- Vertex AI là một phần của nhượng quyền thương mại Google, vì vậy nó phụ thuộc vào hệ sinh thái Google
Giá dịch vụ Vertex AI
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Vertex AI
- G2: 4.3/5 (430+ đánh giá)
- Capterra: N/A (dưới 20 đánh giá)
8. H2O. ai (Phù hợp nhất cho triển khai tại chỗ)
H2O. ai là một nền tảng học máy phân phối, mã nguồn mở, tiện dụng, lý tưởng để quản lý dữ liệu lớn. Nền tảng này đã giúp tôi tạo ra các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và phát hiện gian lận thông qua các thuật toán đa dạng (như học sâu và tăng cường độ dốc).
Với phiên bản Danube3-4B mới nhất, nền tảng này dựa trên cơ sở đào tạo gồm 6 triệu token, giúp bạn đạt được độ chính xác tuyệt vời 80% (trên 10 bài kiểm tra HellaSwag Benchmark). Bản cập nhật này nhằm mục đích dân chủ hóa các khả năng NLP cho đại chúng.
Các tính năng tốt nhất của H2O. ai
- Mở rộng quy mô hiệu quả trên nhiều máy bằng cách sử dụng học máy phân phối
- Sử dụng xử lý nhanh hơn và thuật toán tốc độ cao với công nghệ tính toán trong bộ nhớ
- Tự động hóa việc xử lý các giá trị thiếu, tạo các thuật ngữ tương tác và hơn thế nữa với kỹ thuật tính năng tự động
Giới hạn của H2O. ai
- Mặc dù H2O. ai tương đối dễ sử dụng, nhưng công việc với các mô hình phức tạp trên nền tảng này có thể khá khó khăn
- Nền tảng này tạo ra những thách thức khi mở rộng quy mô dữ liệu lớn
Giá cả của H2O.ai
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về H2O.ai
- G2: 4.5/5 (20+ đánh giá)
- Capterra: Không có thông tin
9. IBM Watson Assistant (Tốt nhất cho hỗ trợ khách hàng tự phục vụ)
IBM Watson Assistant là nền tảng AI hội thoại mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các trợ lý genAI dành riêng cho các trạm tự phục vụ khách hàng. Nó có thể giúp bạn thiết kế các chatbot tự nhiên và trôi chảy cho các ứng dụng nội bộ và hỗ trợ khách hàng front-end.
Trình tạo cuộc hội thoại có giao diện kéo và thả, mà tôi cho là rất quan trọng để xác định tính thân thiện với người dùng cho bất kỳ nền tảng AI nào. Ngoài ra, việc nền tảng này được bổ sung RAG giúp nó trở nên chính xác và hiệu quả hơn rất nhiều.
Các tính năng tốt nhất của IBM Watson Assistant
- Sử dụng LLM, NLP, NLU sẵn sàng sử dụng(tham khảo từ điển thuật ngữ AI này để hiểu các thuật ngữ này) và Intelligent Context Gathering để cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh của các cuộc hội thoại
- Tận dụng RAG để có các cuộc hội thoại chính xác và cập nhật
- Tùy chỉnh đào tạo mô hình cho phép doanh nghiệp của bạn sử dụng dữ liệu đào tạo riêng trên các mô hình IBM Watson Assistant
Giới hạn của IBM Watson Assistant
- Hiệu suất của trợ lý được tạo ra bằng nền tảng này bị ảnh hưởng đáng kể bởi chất lượng dữ liệu đào tạo
Giá dịch vụ IBM Watson Assistant
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về IBM Watson Assistant
- G2: 4.4/5 (300+ đánh giá)
- Capterra: N/A (dưới 20 đánh giá)
10. Amazon Sagemaker (Tốt nhất cho việc mở rộng mô hình lớn)
Amazon Sagemaker là một nền tảng AI với cơ sở hạ tầng đám mây, quy trình công việc và các công cụ được quản lý hoàn toàn để giúp công việc của bạn trở nên dễ dàng hơn. Nền tảng này đã giúp tôi xây dựng, đào tạo và dễ dàng triển khai các mô hình ML cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau như phát hiện gian lận và học tăng cường.
Điều tôi thích nhất ở Amazon Sagemaker là nó cung cấp hỗ trợ cho các yêu cầu quản trị, giúp đơn giản hóa kiểm soát truy cập và tăng cường tính minh bạch cho các dự án ML của bạn. Công cụ này rất hữu ích để xây dựng các mô hình nền tảng của riêng bạn và tinh chỉnh chúng.
Các tính năng tốt nhất của Amazon Sagemaker
- Sử dụng các công cụ không cần mã (dành cho người không chuyên) và IDE (dành cho nhà khoa học dữ liệu) để làm việc dễ dàng bất kể trình độ chuyên môn
- Nâng cao tính minh bạch và khả năng kiểm toán với các thực hành MLOps và tiêu chuẩn hóa của chúng
- Xây dựng mô hình cơ sở từ đầu để tạo ra các nguồn thu nhập mới
Giới hạn của Amazon Sagemaker
- Ngay cả với mô hình trả theo sử dụng, chi phí có thể tăng nhanh chóng đối với các dự án quy mô lớn
Giá dịch vụ Amazon Sagemaker
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Amazon Sagemaker
- G2: 4.2/5 (30+ đánh giá)
- Capterra: N/A (dưới 20 đánh giá)
11. PyTorch (Phù hợp nhất cho nghiên cứu và phát triển (R&D) và thị giác máy tính)
PyTorch là một khung công tác mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các mô hình học sâu cho các ứng dụng như NLP. Tôi đã sử dụng nó thành công để tạo ra các ứng dụng nhận dạng hình ảnh và các mô hình tạo ra bằng cách sử dụng đồ thị tính toán động.
Là một nền tảng sẵn sàng cho sản xuất, nó cho phép bạn chuyển đổi dễ dàng giữa thực thi ngay lập tức (chế độ Eager) và thực thi biên dịch (chế độ Graph) bằng TorchScript, mà tôi nghĩ là khá hiệu quả. Ngoài ra, nền tảng này sử dụng backend phân phối torch để mở rộng quy mô và tối ưu hóa đào tạo và hiệu suất phân phối.
Các tính năng tốt nhất của PyTorch
- Thực hiện các thay đổi cấu trúc mạng một cách linh hoạt bằng cách sử dụng Đồ thị tính toán động
- Tăng tốc đào tạo LLM bằng cách sử dụng hỗ trợ GPU mạnh mẽ trong PyTorch
- Sử dụng thư viện phong phú các mô-đun học sâu đã được xây dựng sẵn để phát triển các giải pháp
- Truy cập hỗ trợ dễ dàng thông qua cộng đồng mạnh mẽ và tài liệu hướng dẫn chi tiết
Giới hạn của PyTorch
- Đồ thị tính toán động có hệ thống quản lý bộ nhớ kém hiệu quả
- Nó có đường cong học tập dốc hơn và cần thời gian để hiểu và sử dụng
Giá cả của PyTorch
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về PyTorch
- G2: 4.6/5 (21 đánh giá)
- Capterra: Không có thông tin
12. Keras (Phù hợp nhất cho phát triển nhanh)
Keras là một API cấp cao mà tôi đã sử dụng để phát triển các ứng dụng dựa trên NLP và các mô hình tạo ra. Giao diện đơn giản của nó đã giúp tôi tạo ra các nguyên mẫu một cách dễ dàng.
Keras tập trung vào tốc độ gỡ lỗi, khả năng bảo trì, khả năng triển khai và mã thanh lịch.
Tôi thích rằng cơ sở mã của tôi tương đối nhỏ hơn khi làm việc với Keras — điều này giúp tăng khả năng đọc và làm cho các lần lặp lại của tôi dễ dàng hơn. Ngoài ra, các bản biên dịch XLA của nó giúp các mô hình chạy nhanh hơn với JAX và TensorFlow, đồng thời dễ dàng triển khai trên các bề mặt khác nhau.
Các tính năng tốt nhất của Keras
- Tăng tốc quá trình phát triển bằng cách sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn như VGG, ResNet và InceptionNet
- Tích hợp với các thư viện thị giác phổ biến như TensorBoard thông qua các công cụ trực quan hóa
- Chạy khung làm việc mô-đun trên các động cơ học sâu như Theano
Giới hạn của Keras
- Các khung công tác backend ảnh hưởng đáng kể đến khả năng của Keras, nhập các vấn đề backend vào đầu ra
- Người dùng cho rằng nó có thể gây ra vấn đề cho việc phát triển các kiến trúc tùy chỉnh
Giá cả của Keras
- Nền tảng này là AI mã nguồn mở và miễn phí tải xuống và cài đặt
Đánh giá và nhận xét về Keras
- G2: 4.6/5 (60+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (40+ đánh giá)
13. SAP Hana Cloud (Tốt nhất để xử lý tập dữ liệu lớn)
SAP Hana Cloud là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu đã giúp tôi xây dựng và ra mắt các ứng dụng dữ liệu trên quy mô lớn. Tôi đã sử dụng nó để phân tích dữ liệu thời gian thực, phát hiện gian lận, phân tích dự đoán và báo cáo thời gian thực
Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu đa phương thức (DBMS) này cung cấp cơ sở dữ liệu không giới hạn cho tất cả các loại khối lượng công việc. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng thông minh có khả năng sử dụng AI tạo ra và nhận thức bối cảnh.
Các tính năng tốt nhất của SAP Hana Cloud
- Thực hiện khám phá và phân tích dữ liệu hiệu quả bằng tính năng khám phá dữ liệu thông minh
- Phân tích các mối quan hệ mạng phức tạp bằng tính năng xử lý đồ thị
- Dự báo xu hướng kinh doanh trong tương lai, xác định các mẫu và hơn thế nữa bằng cách sử dụng phân tích dự đoán
Giới hạn của SAP Hana Cloud
- SAP Hana Cloud có thể đắt đỏ khi triển khai trên quy mô lớn
- Sự phụ thuộc vào nhà cung cấp có thể rất mạnh trên nền tảng này, khiến việc di chuyển trở nên khó khăn
Giá SAP Hana Cloud
- Giá tùy chỉnh
Xếp hạng và đánh giá SAP Hana Cloud
- G2: 4.3/5 (500+ đánh giá)
- Capterra: 4.5/5 (40+ đánh giá)
14. Alteryx Intelligence Suite (Tốt nhất cho chuẩn bị và kết hợp dữ liệu)
Alteryx Intelligence Suite là một nền tảng mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu, kết hợp các khả năng chuẩn bị dữ liệu, tích hợp và học máy. Tôi đã sử dụng các giải pháp AI của nó để tạo mô hình dự đoán, phân tích tập dữ liệu lớn và thu được những thông tin có giá trị để đưa ra quyết định.
Công cụ này đặc biệt hữu ích trong việc trích xuất dữ liệu từ tệp PDF và hình ảnh bằng Google Tesseract OCR. Trên thực tế, bất cứ khi nào tôi làm việc với dữ liệu không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc, Alteryx đều có thể trích xuất dễ dàng mà không yêu cầu tôi phải viết mã.
Các tính năng tốt nhất của Alteryx Intelligence Suite
- Sử dụng AutoML để xây dựng các ứng dụng dự đoán với sự can thiệp thủ công tối thiểu
- Xây dựng ứng dụng để phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, OCR và hơn thế nữa bằng cách sử dụng thị giác máy tính
- Sử dụng phân tích dự đoán cho dự báo, phân loại, hồi quy và nhiều ứng dụng khác
Giới hạn của Alteryx Intelligence Suite
- Nền tảng này yêu cầu nguồn lực tính toán mạnh mẽ để xử lý các bộ dữ liệu lớn
- Người dùng phải đối mặt với những thách thức tích hợp đòi hỏi kiến thức kỹ thuật chuyên sâu với cơ sở hạ tầng phức tạp
Giá của Alteryx Intelligence Suite
- Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Alteryx Intelligence Suite
- G2: Không có sẵn
- Capterra: Không có thông tin
15. Claude (Tốt nhất cho các công việc tạo ra nội dung)
Claude là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên lớn có thể tạo ra văn bản chất lượng như con người, viết nội dung sáng tạo và dịch văn bản. Nó đã giúp tôi viết email và trả lời câu hỏi.
Mô hình này đã được đào tạo bằng AI Hiến pháp để đảm bảo an toàn, chính xác và bảo mật hơn. Phần hay nhất là nó cho phép tôi tạo tài khoản nhóm khi muốn cộng tác trong các dự án. Ngoài ra, tôi có thể thêm tài nguyên, kiến thức hoặc bài viết của riêng mình vào nghiên cứu hoặc công việc nền tảng của Claude để làm cho kết quả trở nên sâu sắc hơn.
Các tính năng tốt nhất của Claude
- Thực hiện các công việc suy luận phức tạp ngoài nhận dạng mẫu
- Viết mã bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau bằng tính năng tạo mã
- Phân tích bất kỳ dữ liệu nào trong ảnh, văn bản, biểu đồ và hơn thế nữa bằng phân tích hình ảnh
Giới hạn của Claude
- Nó phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu đào tạo, có thể chứa đựng những sai sót trong kết quả đầu ra
Giá cả của Claude
- Miễn phí
- Pro: 20 USD/tháng cho mỗi người dùng
- Nhóm: 25 USD/tháng cho mỗi người dùng
Đánh giá và nhận xét về Claude
- G2: 4.7/5 (23 đánh giá)
- Capterra: N/A (dưới 20 đánh giá)
💈 Bonus: 10 lựa chọn thay thế tốt nhất cho Claude AI
Đưa AI vào lực lượng lao động với ClickUp
Không gian làm việc của tổ chức đã phát triển đáng kể. Nếu như trước đây nhân viên luôn mang theo sổ tay và bút chì, thì giờ đây, trợ lý AI luôn đồng hành cùng họ để ghi chép và lưu lại các ghi chú cần thiết, tạo ra các thông tin chi tiết, tạo ứng dụng tùy chỉnh và tự động lên lịch cuộc họp.
Trong blog này, tôi đã chia sẻ 15 công cụ AI để giúp bạn bao quát tất cả các hàm nội bộ trong kinh doanh. Với những công cụ này, tôi có thể thực hiện một phạm vi rộng các công việc, từ tự động hóa quy trình làm việc AI đến tạo nội dung.
Nhưng với tính năng toàn diện, tôi khuyên bạn nên sử dụng ClickUp Brain. Nó thực sự kết nối các khía cạnh khác nhau của không gian làm việc của tôi và giảm thời gian hoàn thành công việc. Nếu bạn đang cố gắng xây dựng quy trình làm việc liền mạch, ClickUp nên đứng đầu danh sách của bạn.
Hãy biến ClickUp thành công cụ tăng cường năng suất của bạn ngay hôm nay — đăng ký miễn phí.