𝔼𝕩𝕡𝕠𝑀𝑜𝒹
Мощная модель обработки естественного языка, которая может использоваться для автоматизации поддержки клиентов, создания контента и других задач. OpenAI предоставляет веб-интерфейс ChatGPT, где вы можете общаться с моделью в режиме реального времени. Вы просто вводите текст в чат, и модель отвечает.
Посетить сайтНабор инструментов ИИ от IBM, который включает в себя аналитические решения, чат-боты, инструменты для обработки естественного языка и многое другое. Регистрация на IBM Cloud: Для начала вам нужно создать учетную запись на платформе IBM Cloud, где размещены все сервисы IBM Watson. Выбор плана: После регистрации выберите план, подходящий для ваших нужд. Доступны бесплатные и платные тарифы, в зависимости от того, какие сервисы и в каком объеме вам нужны.
Посетить сайтОбширный набор ИИ инструментов от Google, который включает в себя машинное обучение, распознавание изображений, обработку текста и многое другое. Создание учетной записи в Google Cloud: Для начала нужно зарегистрироваться в Google Cloud Platform (GCP) и создать учетную запись. Google предлагает бесплатный пробный период с кредитом для тестирования сервисов. Настройка проекта: После регистрации создайте новый проект в консоли Google Cloud. Все сервисы и ресурсы будут связаны с этим проектом.
Обзор сервисов Google Cloud AI
Google Cloud AI включает множество различных сервисов:
Vertex AI: Платформа для построения, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
AI Platform: Инструменты для обучения и развертывания моделей машинного обучения.
AutoML: Набор инструментов для автоматизированного создания моделей машинного обучения.
Cloud Vision API: Для анализа и распознавания изображений.
Cloud Speech-to-Text API: Для преобразования речи в текст.
Cloud Text-to-Speech API: Для преобразования текста в речь.
Cloud Natural Language API: Для анализа текста, включая определение тональности, извлечение сущностей и синтаксический анализ.
Dialogflow: Платформа для создания интеллектуальных чат-ботов и виртуальных ассистентов.
Набор ИИ-сервисов от Microsoft, включающий машинное обучение, компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие инструменты для бизнеса. Регистрация на Azure: Для начала работы с Azure AI нужно зарегистрироваться на платформе Microsoft Azure. Новым пользователям предлагается бесплатный пробный период с кредитом. Создание ресурса: После регистрации войдите в портал Azure и создайте новый ресурс. Azure организует ресурсы в рамках подписки и позволяет управлять ими через "порталы", доступные через веб-интерфейс.
Посетить сайтПлатформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, которая предоставляет инструменты для анализа данных и построения моделей ИИ. H2O-3: Открытая платформа для машинного обучения, которая поддерживает такие алгоритмы, как градиентный бустинг, случайные леса и GLM. H2O-3 легко интегрируется с R, Python, Scala и Java, предоставляя интерфейсы для работы с данными и создания моделей.
Как начать пользоваться H2O.ai:
1. Установка и настройка H2O-3
Установка: Вы можете установить H2O-3 на локальной машине или сервере. В Python это делается командой pip install h2o, а в R — командой install.packages("h2o").
Запуск H2O-3: Запустите H2O сервер из командной строки или через код. В Python это делается следующим образом:
import h2o
h2o.init()
2. Работа с данными в H2O-3
Загрузка данных: Загрузите данные в H2O-3 из различных источников, таких как локальные файлы, базы данных и облачные хранилища.
Обработка данных: Используйте встроенные инструменты H2O для предварительной обработки данных, включая заполнение пропусков, кодирование категориальных признаков и масштабирование данных.
3. Создание и обучение моделей
Выбор алгоритмов: H2O-3 поддерживает множество алгоритмов машинного обучения, таких как случайные леса, градиентный бустинг, GLM, и другие.
Обучение моделей: Обучите модели на ваших данных, используя предоставленные алгоритмы. Например, чтобы обучить модель градиентного бустинга, можно использовать следующий код:
from h2o.estimators import H2OGradientBoostingEstimator
gbm = H2OGradientBoostingEstimator()
gbm.train(x=features, y=target, training_frame=train)
4. Интерпретация и оценка моделей
Оценка производительности: Используйте метрики, такие как точность, F1-Score, ROC-AUC, для оценки качества моделей.
Интерпретация моделей: H2O предоставляет инструменты для анализа важности признаков и интерпретации результатов модели.
5. Использование Driverless AI
Автоматизация создания моделей: Запустите Driverless AI для автоматического создания и настройки моделей машинного обучения.
Интерфейс: Используйте графический интерфейс Driverless AI для загрузки данных, настройки экспериментов и просмотра результатов.
6. Создание приложений с H2O Wave
Разработка приложений: Создайте интерактивные приложения и дашборды для визуализации данных и взаимодействия с моделями машинного обучения.
Пример: H2O Wave предоставляет API и инструменты для разработки пользовательских интерфейсов, которые можно использовать для создания аналитических панелей.
7. Интеграция с Apache Spark через Sparkling Water
Развертывание в Spark: Используйте H2O Sparkling Water для интеграции H2O-3 с кластером Apache Spark, что позволяет обрабатывать большие объемы данных и масштабировать вычисления.
ИИ платформа от Salesforce, которая предоставляет аналитические инструменты, прогнозирование продаж, рекомендации и многое другое для улучшения бизнеса. Einstein Analytics: Инструменты для продвинутой аналитики, которые позволяют визуализировать данные и получать инсайты. Включает предиктивные модели, автоматические рекомендации и интерактивные дашборды. Einstein Discovery: Сервис для автоматического анализа данных и генерации рекомендаций. Он помогает находить скрытые паттерны в данных и предсказывать результаты на основе исторической информации. Einstein Prediction Builder: Инструмент для создания предсказательных моделей, который позволяет пользователям без навыков программирования создавать модели, предсказывающие результаты на основе данных CRM. Einstein Bots: Платформа для создания чат-ботов, которые могут взаимодействовать с клиентами, автоматизировать поддержку и обработку запросов
Создание учетной записи: Если у вас еще нет аккаунта Salesforce, зарегистрируйтесь на сайте Salesforce и выберите нужный тарифный план. Активирование Einstein: Einstein уже интегрирован в Salesforce, но для использования конкретных функций может потребоваться их активация в настройках вашего аккаунта. Использование Einstein Analytics: Создание дашбордов: Перейдите в раздел Einstein Analytics, где вы можете создать новые дашборды, добавить визуализации и настроить фильтры для анализа данных. Использование предсказательной аналитики: Настройте предиктивные модели, чтобы получать прогнозы на основе ваших данных. Это может быть полезно для прогнозирования продаж, уровня удовлетворенности клиентов и других бизнес-показателей.
Посетить сайтПлатформа для автоматизации машинного обучения, которая позволяет быстро создавать и внедрять модели ИИ для различных бизнес-задач. DataRobot упрощает процесс работы с данными, автоматизируя выбор алгоритмов, настройку гиперпараметров и построение моделей, что позволяет значительно ускорить внедрение аналитики в бизнес-процессы.
Как начать пользоваться DataRobot:
Регистрация и настройка платформы:
Создание учетной записи: Зарегистрируйтесь на платформе DataRobot, чтобы получить доступ к её функционалу. Платформа может предлагать бесплатный пробный период для тестирования возможностей.
Настройка проекта: Создайте новый проект, в рамках которого вы будете загружать данные и строить модели.
Загрузка данных:
Интеграция с источниками данных: Загрузите данные в DataRobot из локальных файлов, баз данных или облачных хранилищ. Поддерживаются форматы CSV, Excel и другие.
Обработка данных: DataRobot автоматически выполняет базовую обработку данных, включая заполнение пропусков, кодирование категориальных признаков и масштабирование данных.
Построение моделей:
Автоматическое создание моделей: После загрузки данных DataRobot автоматически запускает процесс создания множества моделей, используя различные алгоритмы и подходы. Платформа оценивает каждую модель и выбирает лучшую на основе метрик производительности.
Feature Engineering: DataRobot может автоматически создавать новые признаки для улучшения моделей. Вы также можете добавлять свои собственные признаки.
Анализ и интерпретация моделей:
Интерпретация результатов: Платформа предоставляет инструменты для интерпретации моделей, такие как важность признаков, влияние признаков на предсказания и SHAP-значения.
Выбор лучшей модели: Изучите созданные модели и выберите ту, которая лучше всего подходит для ваших бизнес-задач.