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电池数据平台
Byterat是一款为电池工程师打造的数据平台,利用机器学习来预测电池性能。通过实时同步循环数据、直接与实验室循环硬件集成、自动异常检测、实时预测电池退化等功能,帮助提高电池研发和生产的效率。
数据科学与机器学习云平台
Saturn Cloud是一个解决数据科学和机器学习所需复杂基础设施管理和扩展的云平台。它提供了使用R和Python进行数据科学的环境,支持GPU、Dask集群等功能。Saturn Cloud可以帮助数据科学家、数据科学领导者和软件工程师简化开发、部署和数据处理的流程。该产品提供不同的功能和定价计划以满足各种需求。
UIED用户体验学习平台是由UIED设计团队创建的专注于AIGC技术领域的学习平台。
UIED用户体验学习平台是由UIED设计团队创建的专注于AIGC技术领域的学习平台。该平台旨在为希望深入了解AIGC和AI技术的设计师提供全面的教程、案例分析和实战项目。通过UIED,设计师可以学习AIGC工具的操作方法、探索AI在设计中的应用案例,并利用这些技术优化设计流程,提升创作质量。
端到端开源机器学习平台
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下,开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
无代码数据清洗、准备和机器学习平台
Sweephy是一款无代码数据清洗、准备和机器学习平台。它专注于为每个业务案例提供专业开发,可以帮助您将原始数据转化为商业价值。Sweephy提供了一系列机器学习模块,包括数据可视化、文本分类、相似记录检查、数据分析和解释等功能。通过Sweephy,您可以轻松处理数据并从中获取商业价值。
无代码机器学习平台
NextBrain AI是一款无代码机器学习平台,让任何人都能轻松训练机器学习模型并将数据转化为有价值的见解,指导决策。它提供简单有效的分析和宝贵的洞察力,无需编程知识。同时支持Google Sheets插件和Web应用,选择适合您的方式开始训练机器学习模型吧!
上传数据,获取机器学习模型
Automated Machine Learning as a Service是一个提供自动化机器学习服务的网站。用户可以通过上传数据来获取他们的机器学习模型,该平台为用户提供了便捷的机器学习模型开发和部署流程。该平台还提供了丰富的功能和优势,包括简单易用的界面、自动化的模型训练和优化、灵活的定价策略等。用户可以根据自己的需求选择适合的定价方案,并在不同的场景中应用该机器学习模型。该产品的定位是为广大用户提供高效、便捷、灵活的机器学习解决方案。
世界领先的数据科学学习平台
Kaggle是一个面向数据科学家的在线学习平台。它提供了各种数据集、代码示例、论坛交流、在线课程和机器学习竞赛。用户可以在这个平台上免费学习数据科学相关知识,与同行交流并参与机器学习竞赛实践。
开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用
MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。
AI、机器学习和数据科学工作的最佳选择
Best AI Jobs是#1人工智能工作板,拥有2000多个工作职位,包括人工智能软件工程师、AI开发人员、机器学习工程师等。在AI领域找到一份工作,加入未来!
聊天机器人开发平台
ChatDev是一个聊天机器人开发平台软件开发平台,可以帮助用户快速构建自己的聊天机器人。ChatDev提供了丰富的功能和工具,包括自然语言处理、多语言支持、API集成等,帮助用户轻松实现聊天机器人的开发。ChatDev的定价灵活,提供免费试用和付费套餐,适合个人和企业用户使用。
AI可观测性和机器学习监控平台
Evidently AI是一个开源的Python库,用于监控机器学习模型,支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控,拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标,是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。
为深度学习和人工智能构建的数据平台
VAST Data Platform 是世界上第一个为深度学习和人工智能构建的数据平台,采用突破性的数据密集计算方法,提供全面的软件基础设施,实时进行深度数据分析和深度学习,用于捕获、分类、细化、丰富和保护数据。它是 20 年来的第一个新的可扩展架构,专为未来 20 年的人工智能和大数据计算而设计。VAST Data Platform 允许将所有渲染资产放入一个无层级存储集群中,将这些 PB 级数据用作未来人工智能应用的训练数据。它还具有强大的 AI 能力,可支持对大规模视频、音频和文本数据集构建和训练 AI/ML 模型,从而实现全球无摩擦的通信体验。
Python机器学习库
scikit-learn是一个简单高效的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建,具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用,采用BSD许可证。
大规模机器人学习数据集,推动多用途机器人策略发展。
AGIBOT WORLD是一个专为推进多用途机器人策略而设计的大规模机器人学习数据集。它包括基础模型、基准测试和一个生态系统,旨在为学术界和工业界提供高质量的机器人数据,为具身AI铺平道路。该数据集包含100多台机器人的100万条以上轨迹,覆盖100多个真实世界场景,涉及精细操控、工具使用和多机器人协作等任务。它采用尖端的多模态硬件,包括视觉触觉传感器、耐用的6自由度灵巧手和具有全身控制的移动双臂机器人,支持模仿学习、多智能体协作等研究。AGIBOT WORLD的目标是改变大规模机器人学习,推进可扩展的机器人系统生产,是一个开源平台,邀请研究人员和实践者共同塑造具身AI的未来。
开放平台
灵云开放平台免费为开发者提供语音合成(TTS)、语音识别(ASR)、手写识别(HWR)、光学字符识别(OCR)、语义理解(NLU)、机器翻译(MT)等全方位智能人机交互能力,通过语音、视觉等感知能力,赋能移动应用、智能硬件等领域,实现人机交互的自然、智能化。
学习野外音频视觉数据的机器人操控
ManiWAV是一个研究项目,旨在通过野外的音频和视觉数据学习机器人操控技能。它通过收集人类演示的同步音频和视觉反馈,并通过相应的策略接口直接从演示中学习机器人操控策略。该模型展示了通过四个接触丰富的操控任务来证明其系统的能力,这些任务需要机器人被动地感知接触事件和模式,或主动地感知物体表面的材料和状态。此外,该系统还能够通过学习多样化的野外人类演示来泛化到未见过的野外环境中。
开源数据标注工具,提升机器学习模型性能。
LabelU是一个开源的数据标注工具,适用于需要对图像、视频、音频等数据进行高效标注的场景,以提升机器学习模型的性能和质量。它支持多种标注类型,包括标签分类、文本描述、拉框等,满足不同场景的标注需求。
无代码机器学习平台,生成业务洞察和预测
Graphite Note是世界上最简单易用的无代码机器学习平台。它帮助用户在几分钟内生成业务洞察和预测,无需编码。通过Graphite Note,用户可以使用各种机器学习模型进行数据分析、预测和决策支持。平台提供直观的界面和易于使用的工具,使用户能够快速构建和训练模型,并将结果转化为实际的业务洞察。Graphite Note还提供了丰富的功能,包括数据可视化、特征工程、模型评估和优化等,以帮助用户充分利用机器学习的潜力。平台还支持多种数据源和格式,使用户能够灵活地处理和分析各种类型的数据。Graphite Note的定价灵活合理,适用于个人用户、小型团队和企业客户。无论您是数据科学家、业务分析师还是决策者,Graphite Note都是您实现业务洞察和预测的理想选择。
简化机器学习云服务
Deploifai是一种管理机器学习项目云端的工具,让您可以专注于解决方案。它提供简化的云服务,帮助您管理和部署机器学习模型,包括数据集管理、模型训练、部署和监控。Deploifai的优势在于简化了复杂的基础设施设置,提供易于使用的界面和工具,以及高度可扩展的计算和存储资源。价格根据使用量和功能等级而定,适用于个人开发者和企业团队。
为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。
LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛,让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法,特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境,以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内,计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。
延长Mac电池续航时间的直观、用户友好的应用。
Dreamless是一款直观且用户友好的应用,可帮助您轻松延长MacBook的电池续航时间。通过减少不必要的后台活动,提高安全性和网络性能,Dreamless可以使您的电池续航时间提升10-15%,确保您在睡眠模式下也能保持安全连接。
提供关于人工智能的最佳资源,学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。
AI Online Course是一个互动学习平台,提供清晰简明的人工智能介绍,使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识,并强调实际应用和技术优势。
开源机器人模拟平台,用于生成无限机器人数据和泛化AI。
ManiSkill是一个领先的开源平台,专注于机器人模拟、无限机器人数据生成和泛化机器人AI。由HillBot.ai领导,该平台支持通过状态和/或视觉输入快速训练机器人,与其它平台相比,ManiSkill/SAPIEN实现了10-100倍的视觉数据收集速度。它支持在GPU上并行模拟和渲染RGB-D,速度高达30,000+FPS。ManiSkill提供了40多种技能/任务和2000多个对象的预构建任务,拥有数百万帧的演示和密集的奖励函数,用户无需自己收集资产或设计任务,可以专注于算法开发。此外,它还支持在每个并行环境中同时模拟不同的对象和关节,训练泛化机器人策略/AI的时间从天缩短到分钟。ManiSkill易于使用,可以通过pip安装,并提供简单灵活的GUI以及所有功能的广泛文档。
综合表格数据学习工具箱和基准测试
LAMDA-TALENT是一个综合的表格数据分析工具箱和基准测试平台,它集成了20多种深度学习方法、10多种传统方法以及300多个多样化的表格数据集。该工具箱旨在提高模型在表格数据上的性能,提供强大的预处理能力,优化数据学习,并支持用户友好和适应性强的操作,适用于新手和专家数据科学家。
机器学习加速 API
DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。
Streamlit是一个开源Python库,用于快速构建数据应用和机器学习产品原型。
Streamlit是一个开源Python库,让数据科学家和机器学习工程师可以快速地在Web浏览器中创建Beautiful,自定义的机器学习应用程序和数据应用程序。无需学习前端Web开发,Streamlit应用可以在几分钟内从简单的脚本构建。Streamlit提供了简单的API来创建各种交互式小部件,如文本、图像、表格、图表、视频等,从而使数据探索和展示变得轻松。它具有内置支持的数据框架,如Pandas、Numpy、Matplotlib等。它兼容大多数Python机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow等。
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