产品库

IBM Watson Studio是一个IDE,用于构建、运行和管理AI模型。

IBM Watson Studio是一个协作平台,使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源,使团队能够简化其工作流程。借助高级功能,如自动机器学习和模型监控,Watson Studio用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。

一个开源的企业级数据科学平台

Domino Data Lab是一个统一、协作、管控的端到端企业级AI平台。该平台可以在任何环境下构建、部署和管理AI模型,访问任何环境下的数据、工具、计算和项目。Domino Data Lab通过建立最佳实践、跟踪生产中的模型以及加强治理,帮助企业加速AI应用、扩大AI规模,同时确保治理并降低成本。

Google Cloud机器学习工程师学习路径

Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验，旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验，掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后，学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证，为职业发展打下坚实基础。

Ploomber Cloud是一个面向数据科学的协作平台

Ploomber Cloud是一个面向数据科学家和机器学习工程师的在线协作平台。它通过版本控制和环境管理来实现数据科学项目的可重现性,让用户能够轻松地与团队成员分享代码、数据和运行环境。主要功能包括:追踪项目迭代历史;支持Jupyter和集成开发环境,平滑数据科学工作流程;利用Docker和Kubernetes实现环境一致性;支持Notebook和脚本的运行和调度。该产品采用按量计费的订阅模式,面向需要协同工作的企业数据科学团队。

在浏览器中编写和执行代码

Colaboratory(简称Colab)是谷歌研究团队推出的一个在线编程平台,用户可以在浏览器中编写和执行Python代码,并利用谷歌云端的免费GPU/TPU资源加速运行。Colab提供代码编辑器、交互执行、可视化结果等功能,可以插入文本、公式、图像,是进行数据分析、机器学习等工作的好助手。主要优势有:无需配置,免费使用GPU,方便分享等。适用于学生、数据科学家、AI研究人员等编写Python代码。

无代码文本分析。免费开始！

MonkeyLearn是一个无代码文本分析工具，可以清洗、标记和可视化客户反馈。它基于先进的人工智能技术，帮助用户从数据中获得洞察力。MonkeyLearn提供即时数据可视化和详细的分析结果，支持自定义图表和过滤器。用户可以使用现成的机器学习模型，也可以自己构建和训练模型。MonkeyLearn还提供针对不同业务场景的模板，帮助用户快速分析数据并获得实用的见解。

一键完成整个数据科学流程，构建机器学习算法，解释结果和预测结果

Obviously AI是一个最快、最精确的无代码AI工具，让您能够在几分钟内从原始数据转变为行业领先的预测模型，而不是几个月。它包括构建突破性的AI模型、将模型部署到生产环境、监控模型性能、集成和共享预测数据以及专业支持等功能。通过Obviously AI，您可以节省复杂的AI模型构建时间，并获得整个数据科学团队的支持。

现代Python数据框库，专为人工智能设计。

DataChain是一个现代的Python数据框库，专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集，并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用，而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点，支持多种数据存储和处理方式，包括图像、视频、文本等多种数据类型，并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的，遵循Apache-2.0许可协议，免费供用户使用。

全球大语言模型资源汇总

awesome-LLM-resourses是一个汇总了全球大语言模型（LLM）资源的平台，提供了从数据获取、微调、推理、评估到实际应用等一系列资源和工具。它的重要性在于为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库，以便于他们能够更高效地开发和优化自己的语言模型。该平台由王荣胜维护，持续更新，为LLM领域的发展提供了强有力的支持。

AI领域的专业课程和资源平台

DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台，专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作，DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性，帮助学习者在AI领域建立坚实的基础，并推动他们的职业发展。

加速人类科学发现的人工智能

xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导，他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法，包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作，将我们的技术带给超过5亿X应用用户。

AI模型服务与编排平台

UbiOps是一个AI基础设施平台，帮助团队快速运行他们的AI和机器学习工作负载作为可靠和安全的微服务，而无需改变现有的工作流程。它提供了零DevOps的超快速管道、优化的计算资源、支持LLMs和CV模型等功能。UbiOps支持混合和多云工作负载编排，允许在私有或公共云环境中部署模型，确保数据和模型始终留在用户的环境中。此外，UbiOps还提供了内置的安全特性，如端到端加密、安全数据存储和访问控制，帮助企业符合相关法规。

数学视觉指令调优模型

MAVIS是一个针对多模态大型语言模型（MLLMs）的数学视觉指令调优模型，主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM，通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

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。

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。

找到人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的最佳AI工作和职业机会。

Next AI Jobs是一个提供人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的工作和职业机会的网站。它连接了人工智能行业的雇主和求职者，为人才提供了广阔的发展空间和机会。Next AI Jobs的主要优点是它集中了人工智能领域的工作和职业机会，为求职者提供了更便捷的职业发展途径。

多模态知识图谱补全工具

MyGO是一个用于多模态知识图谱补全的工具，它通过将离散模态信息作为细粒度的标记来处理，以提高补全的准确性。MyGO利用transformers库对文本标记进行嵌入，进而在多模态数据集上进行训练和评估。它支持自定义数据集，并且提供了训练脚本以复现实验结果。

Twitter洞察的大型语言模型

Twitter-Insight-LLM是一个基于Twitter数据的大型语言模型，旨在提供对Twitter平台上的文本数据进行深入分析的能力。该模型可能用于情感分析、趋势预测、用户行为研究等。

LLAMA的解析工具

llama_parse是LLAMA项目的一部分，用于解析和处理相关数据。LLAMA是一个用于机器学习模型的库，专注于提供易于使用的接口和高效的数据处理能力。

个性化AI学习助手

FibonacciKu是一款为教师和学生设计的个性化AI学习助手。它简化学习过程，使教育更加便捷。

出色的数据科学工具

MLJAR提供出色的数据科学工具和学习材料，帮助用户理解和利用他们的数据。产品功能包括自动化机器学习、将笔记本转换为交互式网络应用、使用LLMs生成Python图表、构建自己的SaaS以及服务器和网站监控。MLJAR的优势在于提供XAI能力、公平的机器学习、模型解释、公平度指标、以及快速检测异常并及时通知。定价方面，MLJAR提供了多种产品比较和决策树、随机森林、Xgboost、LightGBM、CatBoost等算法的比较。定位于数据科学工具领域。

数据科学和分析自动化平台

Alteryx Analytics Automation Platform是一款提供端到端分析、机器学习和数据科学流程自动化的平台，加速数字化转型。

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。

Google Cloud的统一AI平台

Vertex AI提供了构建和部署机器学习模型所需的一体化平台和工具。它具有强大的功能,可以加速自定义模型的训练和部署,并提供预构建的AI API和应用。关键功能包括:集成的工作空间、模型部署与管理、MLOps支持等。可显著提高数据科学家和ML工程师的工作效率。

Unity深度学习推理库

Sentis是一个Unity中的神经网络推理库。您可以使用Sentis将训练好的神经网络模型导入Unity,然后在Unity支持的任何平台上本地实时运行它们。您可以在GPU或CPU上运行模型。使用Sentis需要一些使用机器学习模型的经验,例如在TensorFlow或PyTorch等框架中。

数据科学平台,提供数据准备、模型构建、部署管理等全流程支持

RapidMiner是一个端到端的数据科学平台。它为数据准备、模型构建、部署管理等提供强大支持,可以大大提高团队的数据科学效率。该平台易于上手,同时保证可扩展性好、可管控性强、安全可靠。

DataRobot AI 平台,实现自动建模和可视化

DataRobot 是面向企业的开放 AI 平台,支持全面的 AI 生命周期管理,包括自动机器学习、模型监控以及 AI 管控。该平台支持在云和混合环境下的可扩展、可再生的 AI,可应用于各行各业的预测建模和生成式 AI,帮助企业快速实施 AI 并产生价值。

低代码的python机器学习库

PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。

Apple官方机器学习模型训练框架

Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。

轻松创建你自己的机器学习模型

Teachable Machine是一个基于网页的工具,使用户可以快速轻松地创建机器学习模型,无需专业知识或编码能力。用户只需收集并整理样本数据,Teachable Machine将自动训练模型,然后用户可以测试模型准确性,最后将模型导出使用。