产品库

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。

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！

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。

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。

提高全球儿童的数据科学和机器学习素养

HAILabs致力于提高K12学生的人工智能、数据和数据科学素养。通过互动活动、项目和个性化内容，让孩子们在1:1人工智能导师的指导下，以自己的节奏取得优秀成绩。通过Hello AI-HAILabs.ai，将应用数学、统计学以及令人兴奋的人工智能和数据科学引入孩子们的生活。平台根据最新的儿童学习研究成果，在儿童心理学家和教育专家的指导下开发，帮助孩子们熟悉人工智能和数据科学，并享受学习的过程。

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。

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。

Pruna 是一个模型优化框架，帮助开发者快速高效交付模型。

Pruna 是一个为开发者设计的模型优化框架，通过一系列压缩算法，如量化、修剪和编译等技术，使得机器学习模型在推理时更快、体积更小且计算成本更低。产品适用于多种模型类型，包括 LLMs、视觉转换器等，且支持 Linux、MacOS 和 Windows 等多个平台。Pruna 还提供了企业版 Pruna Pro，解锁更多高级优化功能和优先支持，助力用户在实际应用中提高效率。

强大的图可视化工具，帮助理解、调试和优化机器学习模型。

Model Explorer 是 Google 开发的一个用于机器学习模型的图可视化工具，它专注于以直观的层次格式可视化大型图，同时也适用于小型模型。该工具特别有助于简化大型模型在设备端平台的部署过程，通过可视化转换、量化和优化数据。Model Explorer 结合了3D游戏和动画制作中使用的图形技术，如实例化渲染和多通道有符号距离场（MSDF），并将其适应于机器学习图渲染。它支持多种图格式，包括 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 TensorFlow Lite 使用的格式。Model Explorer 通过层次化视图和导航复杂结构的能力，使得大型模型更易于理解。

数据科学准备

Daetama 是领先的数据科学和面试准备平台，旨在为学生提供优质的 SQL 和数据科学相关学习资料。我们的数据科学材料由 Meta 和 Google 数据科学家精心策划，他们用相同的材料成功获得了心仪的工作。现在我们想通过提供这些高质量内容以可负担的月度订阅价格来为您提供同样的帮助。

在线学习数据科学和 AI

DataCamp 是一个在线学习平台，提供数据科学、AI 及相关领域的课程。它提供动手实践的学习体验，包括交互式练习和短视频，涵盖了广泛的话题，包括 Python、R、SQL、ChatGPT、Power BI 等。DataCamp 还提供数据科学职业发展的认证和资源。

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。

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。

一个AI驱动的数据科学团队，帮助用户更快地完成常见数据科学任务。

该产品是一个AI驱动的数据科学团队模型，旨在帮助用户以更快的速度完成数据科学任务。它通过一系列专业的数据科学代理（Agents），如数据清洗、特征工程、建模等，来自动化和加速数据科学工作流程。该产品的主要优点是能够显著提高数据科学工作的效率，减少人工干预，适用于需要快速处理和分析大量数据的企业和研究机构。产品目前处于Beta阶段，正在积极开发中，可能会有突破性变化。它采用MIT许可证，用户可以在GitHub上免费使用和贡献代码。

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。

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。

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。

找到最佳的机器学习API，无需麻烦地进行请求和预测

数据端点是一个机器学习API市场，用户可以在其中找到最佳的机器学习API端点，并进行请求和预测，无需繁琐的操作。产品提供了各种功能，优势，定价和定位等信息。

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。

机器学习模型运行和部署的工具

Replicate是一款机器学习模型运行和部署的工具，无需自行配置环境，可以快速运行和部署机器学习模型。Replicate提供了Python库和API接口，支持运行和查询模型。社区共享了成千上万个可用的机器学习模型，涵盖了文本理解、视频编辑、图像处理等多个领域。使用Replicate和相关工具，您可以快速构建自己的项目并进行部署。

ChatGPT 数据与分析是一个全面的资源、材料和指南目录，旨在帮助您掌握人工智能的艺术。

ChatGPT 数据与分析是一个包含资源、材料和指南的综合目录，涵盖了与 ChatGPT 相关的内容。该目录旨在帮助您提高 AI 技能。本书提供了 ChatGPT 的提示，可帮助您释放创造力，提高工作效率。提示清晰简明。本目录中的所有材料都经过精心策划，确保来源可靠和权威，为您提供高质量的信息和指导。

开源数据科学公司

Posit是一家致力于为个人、团队和企业创建令人难以置信的开源工具的公司。它提供开源云和企业产品，包括RStudio IDE、Shiny、Posit Cloud等。Posit的产品能够加速数据分析和数据科学的过程，适用于不同规模的用户。Posit的产品定价灵活，适合个人用户、学术界、小型企业和大型企业。

FAIR Chemistry团队发布的材料科学模型

OMat24是由Meta的FAIR Chemistry团队发布的一系列模型检查点，这些模型在不同的模型大小和训练策略上有所不同。这些模型使用了EquiformerV2架构，旨在推动材料科学领域的研究，通过机器学习模型来预测材料的性质，从而加速新材料的发现和开发。这些模型在公开的数据集上进行了预训练，并提供了不同规模的版本，以适应不同的研究需求。

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。

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。

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。

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。

基于《Factorio》游戏的大语言模型测试与学习环境

Factorio Learning Environment（FLE）是基于《Factorio》游戏构建的新型框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在长期规划、程序合成和资源优化方面的能力。随着LLMs逐渐饱和现有基准测试，FLE提供了新的开放式评估方式。它的重要性在于能让研究人员更全面、深入地了解LLMs的优势与不足。主要优点是提供了开放式且难度呈指数级增长的挑战，拥有结构化任务和开放式任务两种评估协议。该项目由Jack Hopkins等人开发，以开源形式发布，免费使用，定位是推动AI研究人员对复杂、开放式领域中智能体能力的研究。

自动化部署、优化和治理机器学习应用

DataRobot MLOps帮助提高人工智能价值，通过自动化机器学习应用的部署、优化和治理。