18个顶级人工智能平台
来源：机器人小妹
很多时候企业拥有重复，乏味且困难的工作流程，这些流程往往会减慢生产速度并增加运营成本。为了降低生产成本，企业别无选择，只能自动化某些功能以降低生产成本。
通过数字化重复性任务，企业可以削减文书和人工成本，从而进一步消除人为错误，从而提高效率，从而带来更好的结果。为了使企业能够从上述收益中获益，他们必须选择正确的自动化工具，否则将一无所获。
自动化过程涉及使用人工智能平台，该平台可以支持数字化过程并提供与人类将获得的相同或更好的结果。
人工智能（AI）是一台机器模仿人类与其他人类思维相关联的认知功能，例如学习和解决问题，推理，解决问题，知识表示，社交智能和通用智能。
AI的核心问题包括推理，知识，计划，学习，自然语言处理感知以及移动和操纵对象的能力。方法包括统计方法，计算智能，软计算和传统的符号AI。
AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化版本，逻辑，基于概率和经济学的方法。AI平台被定义为某种允许软件运行的硬件架构或软件框架（包括应用程序框架）。
顶级人工智能平台
GoogleAIPlatform,TensorFlow,MicrosoftAzure,Rainbird,InfosysNia,WiproHOLMES,Dialogflow,Premonition,Ayasdi,MindMeld,Meya,KAI,VitalA.I,Wit,Receptiviti,WatsonStudio,Lumiata,Infrrd。
AI应用程序还涉及专家系统的使用，例如语音识别和机器视觉。AI平台可以分为通常用于特定任务的弱AI/窄AI或可以为不熟悉的任务找到解决方案的强AI（也称为人工智能）。
机器学习：机器学习被视为人工智能的子集。为了使其正常工作，您需要良好而可靠的数据。您所需要做的就是建立您想要做的事情，识别可用数据并让机器学习解决您的问题。机器学习利用算法和统计模型来执行特定任务，而无需使用明确的指令，而是依赖于模式和推理。
自动化：要获得全部好处，这是您AI中的必备功能。自动化基本上就是在无需人工干预的情况下，开发出一种能够自动运行的软件。通过自动执行手动流程，您可以节省时间和资源，因为您可以让员工参与其他需要人工操作的操作。您所选择的AI平台应该是易于使用的工具，不需要其他技能，并且可以轻松解决不同的自动化流程。使用正确的系统，您可以轻松地自动化过程。
自然语言处理和自然语言理解：这两个功能对于全面优化AI解决方案至关重要。这是因为您需要一个能够支持完整语音识别和交互的系统，这有助于通过语音识别，自然语言理解和自然语言生成来处理和分析大量自然语言数据。
云基础架构：此功能可提供可扩展性，以扩展和访问资源以部署复杂的AI和机器学习解决方案。您需要将AI和云结合起来才能充分利用它们的优势。为了确保您的资源在整个过程中都是100％可用，那么在启动AI解决方案时利用平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）至关重要。
01GoogleAI平台
AIPlatform使机器学习开发人员、数据科学家和数据工程师能够轻松地将他们的ML项目从构思到生产和部署，快速且具有成本效益。从数据工程到"无锁定"的灵活性，AIPlatform的集成工具链帮助您构建和运行自己的机器学习应用。AIPlatform支持谷歌的开源平台Kubeflow，它让您可以构建可移植的ML管道，您可以在内部或谷歌云上运行，而无需大量代码更改。而且在您将AI应用部署到生产中时，您还可以使用TensorFlow、TPU和TFX工具等前沿的GoogleAI技术
02TensorFlow
TensorFlow是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图的边缘表示在它们之间通信的多维数据数组（张量）。灵活的体系结构允许用户使用单个API将计算部署到台式机，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织的GoogleBrain团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究，但是该系统具有足够的通用性。
03微软Azure
MicrosoftAzure机器学习提供基于云的高级分析，旨在简化企业的机器学习。商业用户可以使用Xbox，Bing，R或Python程序包中的同类最佳算法，或者通过放入自定义R或Python代码来建模自己的方式。然后，可以在几分钟内将完成的模型作为Web服务进行部署，该服务可以连接到任何地方的任何数据。也可以将其发布到产品库中的社区或机器学习市场中。在机器学习市场中，可以使用应用程序编程接口（API）和完成的服务。
04Rainbird
Rainbird是屡获殊荣的人工智能平台，使业务运营更加智能。它使企业能够构建具有类人决策能力的系统，从而提高效率和质量。Rainbird使用户能够获取现有的，人类的，业务知识，并将其与公司的数据相结合，以自动执行知识工作，并提供可改变公司员工与客户彼此交互方式的咨询系统。Rainbird处于知识工作自动化技术的最前沿。它是一个强大的生态系统，可用于重新设计知识工作，使公司能够自动化并增强员工绩效的工作。
05InfosysNia
InfosysNia是一个基于知识的AI平台。它将机器学习与组织的深入知识结合在一起，以推动自动化和创新。这使企业能够不断地重塑其系统格局。Nia通过InfosysAiKiDo服务产品，大大降低了物理资产和数字资产的维护成本。它捕获了分散且复杂的系统中人员的知识和诀窍，并简化了核心业务流程的持续更新。Nia还使企业能够利用最先进的技术带来令人愉悦的新用户体验。
06WiproHOLMES
WiproHOLMES–人工智能平台是一组丰富的认知计算服务，用于开发数字虚拟代理，预测系统，认知过程自动化，视觉计算应用程序，知识虚拟化，机器人技术和无人机。WiproHOLMES是使用机器学习，自然语言处理，遗传和深度学习算法，语义本体，模式识别和知识建模技术开发的，旨在提供解决方案，以提供认知增强的体验和生产力，通过自动化并在成熟的最高阶段加快流程达到自主能力。
07Dialogflow
API.AI允许用户为机器人，应用程序，服务和设备构建品牌独特的自然语言交互。它具有自然语言理解工具，可设计独特的对话场景，设计相应的动作并分析与用户的交互。利用几年来收集的预定义知识包，包括百科全书数据，天气，新闻，订票，航班时刻表等。尽管该平台从开发人员提供的示例和对话中学习，但它与最终用户之间的关系不断改善用户体验。API.AI提供了“对话支持”，用户可以在对话主题之间无缝切换，同时记住每个主题的停留位置。
08Premonition
法律是没人知道每个参与者价值的为数不多的市场之一。人们认为律师的好坏与实际水平有很大的差异。许多昂贵的律师表现不佳。实际上，许多便宜的律师都是惊人的-至少在某些法官面前。只有Premonition知道Premonition生成了世界上最大的诉讼数据库。Premonition系统每秒可读取和分析50,000多个文档。它使他们能够提出以前从未有过的问题。它的人工智能系统对数据进行挖掘，以找出哪个律师在哪个之前赢了
09Ayasdi
Ayasdi的愿景是使用户可以轻松利用自己掌握的大量客户，产品和市场相关数据来发现以前隐藏的见解，创建预测模型，并最终通过智能应用程序使业务自动化。Ayasdi是企业级机器智能平台，可提供从公司的大而复杂的数据中获得竞争优势所需的自动化。它支持整个组织中的大量业务分析人员，数据科学家，最终用户，开发人员和运营系统，同时大规模创建，验证，使用和部署复杂的分析和数学模型。
10MindMeld
MindMeld提供了一种深域对话式AI，可为下一代语音和聊天助手提供支持。这已经成为用户可以用于个人或专业用途的非常有用的工具之一。用户现在将能够避免以前的语音和聊天助手带来的常见错误和混乱，通常包括“命中或失误”的准确性，这会很快使用户感到沮丧，当用户稍微偏离脚本时，预设规则就会被打破，常见的lang语常常会被误解，浅薄的知识甚至无法回答基本问题。借助MindMeld，用户将能够以更准确的响应享受更多服务。
11Meya
MeyaBotStudio是完全基于Web的IDE。该工作室包含公司制作出色的机器人所需的一切，包括流程和代码编辑器，测试聊天和实时调试。它使用简单的BotFlow标记语言（BFML）编写流程，使用内置组件，使用Python或Node.js编写用户自己的组件，实时测试和调试，可视化公司流程，轻松地将意图连接到流程并提交代码到GitHub。Meya的用户将能够通过将其与扩展的集成生态系统连接来增强其bot。
12KAI
KAI是一个对话式AI平台，可跨移动，消息传递和可穿戴设备为虚拟助手和智能机器人提供动力。KAI驱动的Bot和虚拟助手具有行业特定领域的专业知识，无论是金融，商业还是任何其他行业，都精通于任何形式的业务.KAI不需要编码。KAI启用了在运行时连接的意图网络，以实现类似于人的，跨意图的对话体验。KAI包括用于数据收集和分析，模型训练，测试和部署的深度学习分析工具集。其全面的自助式客户门户可提供实时报告。
13VitalA.I
VitalAI提供人工智能软件开发工具和咨询服务。VitalDevelopmentKit（VDK）解决了开发智能应用程序时最大的成本来源-数据集成的人工-管理跨人，设备，数据库和算法处理数据流的数据流.VitalAI的工具大大减少了这些成本通过创建智能数据模型来降低成本，然后将其部署到整个应用程序架构中。然后，使用这些模型，应用程序和AI算法可以知道数据的性质，并可以使流程自动化，从而减少创建和管理所需的工作量和成本。
14Wit
Wit.ai使开发人员可以轻松构建公司用户可用来与之交谈或发短信的应用程序和设备。Wit的愿景是为开发人员提供开放和可扩展的自然语言平台。Wit.ai从每一次互动中学习人类语言，并利用社区：学到的东西在开发人员之间共享。每当客户向Wit发送语音或文本时，公司用户都将获得易于理解的结构化数据。机智可免费使用，包括用于商业用途。
15Receptiviti
Receptiviti通过实时显示用户的心理，个性，决策风格和情感为AI技术提供情商。Receptiviti使机器人制造商和AI技术人员能够通过情感智能为其平台提供支持，从而使他们能够区分用户的感受，情感和思维方式，并利用这些见解来指导行动，沟通方式并建立更牢固的关系和用户依赖性。在营销和参与方面，用户将能够通过心理，个性和决策风格对Twitter的追随者，Facebook社区，客户和整个受众进行细分和分类。
16WatsonStudio
WatsonStudio是一个数据分析应用程序，可加速将AI注入您的业务以推动创新所需的机器和深度学习工作流程。WatsonStudio为您提供了一套工具，供应用程序开发人员，数据科学家和主题专家使用这些工具协作轻松地处理数据以及训练，构建和部署模型的数据。WatsonStudio还提供了用于整个AI生命周期的工具选择，例如IBM工具。
17Lumiata
Lumiata是一款人工智能软件，可通过透明，精确的分析帮助预测健康状况，以自动化风险和收益运营。Lumiata可以轻松地将结构化和非结构化数据（如索赔，实验室，HER数据等）集成为易于使用且可操作的FHIR格式。Lumiata负责清理，标准化和统一数据，以使其可搜索，汇总和分发安全。Lumiata提供AI驱动的模型来覆盖超过1.75亿患者记录的最普遍条件。Lumiata可以在数小时内生成数百万条记录并通过API传递预测结果。
18Infrrd
Infrrd是一个更快且功能强大的AI平台，它使用机器学习从大数据中提取见解。Infrrd提供的见解帮助客户自动进行提可取和做出决策。侵权还帮助企业完成更多任务。借助Infrrd，企业拥有一个出色的平台，可以使用支持计算机视觉的图像算法来理解图像，产品，人物和情感的内容。Infrrd允许企业通过使用自然语言处理并生成自然算法来理解并促进人类对话。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
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什么是人工智能（AI）数据平台?
您在寻找AI数据平台吗？本文将解释什么是AI数据平台，以及它如何帮助您简化数据存储并创建更高效的AI流程。
什么是人工智能数据平台？人工智能是计算机通过学习做出类似人类决策的过程，需要大量数据。人工智能数据平台是用于摄取、处理和分析人工智能生成的数据的完整解决方案。
人工智能数据平台如何工作？对于任何系统来说，人工智能都是一项高要求的工作。支持机器学习、环境解释、数据管理和信息存储所需的处理和存储能力通常远远超出单个机器的能力。具有统一机器学习和人工智能能力的基于云的平台通过高性能计算、快速访问存储和可扩展云系统的结合，为下一代智能系统赋能。
这些人工智能平台依赖于其底层硬件和连接软件的性能。这些平台最具挑战性的一个方面是存储。一个机器学习系统摄取和建模TB级的数据，将无法使用传统的硬件来处理这么大的信息量。
因此，人工智能数据平台是一种用于支持机器学习或AI的组合云系统，无论是商业目的还是研究目的，都需要具有高性能的存储和检索能力。这些平台通常由第三方供应商支持，管理整个基础架构或提供组织可以使用其现有功能的组件。
什么是机器学习的生命周期？为了更好地了解数据平台如何支持机器学习和人工智能，有助于了解该过程的范围。机器学习很复杂，需要广泛的高性能计算和扩展能力来有效运作。这些生命周期步骤是抽象的，因为它们是适用于特定系统和基础设施的特定操作的广泛方法。人工智能数据平台负责支持此生命周期中的一些关键操作。
机器学习的生命周期包括以下几个阶段：
数据准备：数据来自多个源，而且并不总是干净的。机器学习生命周期的第一步是让数据为任何模型或目的做好准备。这可能包括精简来自几个输入源的数据，将其组织成结构化的数据，对其进行标记，并将其存储。
模型训练：机器学习系统有时会与广泛的学习模型一起工作。然而，在大多数情况下，机器学习系统还必须根据部分或全部提供的数据创建自己的模型。在这个阶段，系统试图学习数据是什么，它的本质是什么，以及作为其整体任务的一部分要提取什么模式。
参数选择：参数微调机器学习系统如何处理数据，并代表工程师和数据科学家可以用来缩小范围或推动从训练数据中进行更优化学习的控制。
迁移学习：机器学习模型通常不能跨学习领域重复使用，但机器学习系统获得的一些基本见解可以为其他系统的较小组件提供信息。因此，使用系统的一部分来启动另一个系统的训练可以显着降低时间和资源成本。
模型验证：在这个阶段，用户和科学家决定最终的机器学习模型是否真正提供了为其开发的任何应用程序所需的预期输出。
部署：将模型应用于为其设计的应用程序，并观察任何更改或集成，以确保模型处于正确的工作状态。
监控：监控系统以确保最佳的工作操作、安全性、合规性、管理和治理。
人工智能数据平台和机器学习的生命周期机器学习系统必须能够在训练和操作级别（特别是实验和智能层）快速摄取大量数据。在训练期间，机器学习系统正在学习如何组织和响应大量结构化和非结构化信息——这意味着，要使该任务在合理的时间内可行，它需要高性能计算。
这些平台通常包括几个层，信息将通过这些层移动：
数据和集成层：人工智能数据平台的核心，该层提供对学习算法和学习网络使用的信息的关键访问。机器学习算法从数据中“学习”模式和规则必须能够随时访问存储的信息。需要注意的是，数据体系结构或用于存储和访问数据的模式可能与平台体系结构不同。实验层：在这一层，数据科学家实施、设计和选择模型以使用机器学习训练。在这个级别，机器学习网络通过选定的模型进行训练，从数据和集成层信息中提取。运营和部署层：该层控制风险评估、模型管理和针对业务和研究目标的治理，通常具有系统中不同组件、容器和模型的高级视图。智能层：在这一层，机器学习通常通过来自用户、平台或设备的输入来解决实际问题。与实验层不同，这一层的人工智能和机器学习通常直接响应存储在高性能存储中的实时数据或复杂数据，以进行分析。体验层：用户界面层支持增强现实、虚拟现实或分析仪表板等界面，以提供来自AI的见解。人工智能数据平台带来了什么？这些AI数据平台为投资于开发和实施机器学习到其运营中的企业提供了显着的好处。这些平台不仅将使人工智能成为许多用户的现实，而且它们还将支持对人工智能的高级研究，远远超出集中式计算机所能完成的工作。
这些平台的一些主要优势包括：
编排和开发：基于云的人工智能需要大量的计算能力、存储和后者的即时访问来为前者提供算法。只有AI数据平台提供适当的硬件和优化的系统来支持它们，对数据进行组织和分类、结构化、提供给算法以及控制数据流以支持不同的模型才是可持续的过程。可扩展性：在现实世界中运行的AI可能需要根据其输入的大小快速扩展。人工智能数据平台通过使用可随需求增长或爆发的混合云环境中易于扩展的云基础设施来解决这个问题。安全性：人工智能经常处理敏感数据，无论是支付信息、个人身份信息还是特定管辖范围内的受保护信息（HIPAA、CMMC等）。一个综合平台可以帮助集中安全控制和分析，以便管理员可以更好地管理数据流和安全需求。合规性：除了安全措施之外，大多数合规性框架都需要数据和系统安全合规性，甚至包括审计、日志记录、访问管理和其他一些要求。具有处理文件传输、存储安全、日志记录功能和其他要求的合规控制的集中式平台可以避免不合规问题。利用WEKA的高性能AI数据平台技术人工智能平台的基础始终在其基础设施中。强大的硬件和优化的软件结合资源，为机器学习生命周期和AI应用程序提供动力。
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