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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。
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。
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!
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
AI云平台,为所有人服务
Kalavai是一个AI云平台,旨在为所有人提供服务。它通过集成各种AI技术,使得用户能够构建、部署和运行AI应用。Kalavai平台的主要优点是其易用性和灵活性,用户无需深入了解复杂的AI技术,即可快速构建自己的AI应用。平台背景信息显示,它支持多种语言和框架,适合不同层次的开发者使用。目前,Kalavai提供免费试用,具体价格和定位需要进一步了解。
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。
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。
TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。
TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面(CLI),帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术,能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业,从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外,TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项,用户只需为实际执行时间付费,无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商,从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划,个人计划每周提供 $5 的免费信用额度,而企业计划则提供更高级的支持和功能。
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。
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。
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。
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。
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