随着人工智能的普及，以可扩展的方式创建、评估、实施和更新深度学习、人工智能和机器学习模型变得至关重要。麦肯锡全球研究所估计，到2025年，制造业中使用人工智能的新兴技术将达到3.7万亿美元。
从图像识别到文本到语音功能，再到编程语言支持和优化模板，这些人工智能平台以数字形式模拟人类智能，将复杂任务转化为直观的过程。让我们带您了解人工智能平台及其如何发挥魔力。
什么是人工智能平台？
人工智能平台是一组集成技术，允许人们开发、测试、部署和刷新机器学习和深度学习模型。需要人工智能平台是因为它们提供了广泛的功能，并帮助各种规模的组织简化运营、做出数据驱动的决策、有效部署人工智能应用程序并获得竞争优势。
如何使用人工智能平台？
您可以将输入数据提交给人工智能平台进行训练，使用内置算法（测试版）。如果内置算法不适合您的用例，您可以将训练应用程序提交给人工智能平台运行，或构建带有训练应用程序及其依赖项的客户容器，以便在人工智能平台上运行。
2024年五大人工智能平台：
KERAS
最适合深度学习模型的灵活性；Keras 是一个高级神经网络 API，建立在 TensorFlow、Theano 和 Microsoft 认知工具包之上。它支持多个后端，是一个用户友好的 API，可加快原型制作过程。它提供全面的文档和活跃的社区支持。DATAROBOT
最适合自动化机器学习；DataRobot 是一款开创性的人工智能平台，旨在普及数据科学。它提供模型验证、部署和监控的工具。它支持内置的特征工程，确保模型性能更佳。PYTORCH
最适合动态神经网络图；PyTorch 支持动态计算图，提供预训练模型和数据集，以及与 Python 库的有效集成。OPENAI
最适合研究驱动的 AI 模型；OpenAI 是一家享有盛誉的组织，通过研究和开发引导 AI 的边界。它通过 API 使其模型可用，确保开发人员可以将这些强大的工具嵌入到各种应用程序和平台中。APORIA
最适合监控生产环境中的机器学习，Aporia 是一个高级平台，专门用于监控一旦部署到生产空间中的机器学习模型。它允许用户跟踪模型漂移、异常和随时间推移的性能下降。当模型行为偏离预期时，您还可以使用自定义警报通知利益相关者。如何选择2024年最佳的人工智能平台？
自动化
寻找一个能够战略性地应用自动化的人工智能平台，使其团队能够方便地放大具有一致性能的经证实的人工智能和机器学习模型的自动化。它必须足够强大，能够根据结果的准确性重新校准自动化。IT治理
寻找一个能够让IT管理员控制和治理软件供应链的人工智能平台，为他们提供管理用户访问和提供审计详细信息的工具。可扩展性
寻找一个可以按照您的喜好（在线或离线）部署的人工智能平台，能够满足您组织的需求和用例，并在您扩展人工智能应用程序时保持不变。它必须能够自信地快速识别和缓解安全风险。安全性
寻找一个维护者和作者是您在将机器学习模型从构建阶段转移到高性能生产部署中所使用的工具和技术的专家的人工智能平台。支持
寻找一个为您的团队提供所需支持的人工智能平台，从入职支持到学习资源，再到您需要的即时支持。它提供可靠的错误报告和跟踪、引人入胜的培训资源和持续的支持。开源工具
寻找一个允许您轻松访问诸如Jupyter Notebook、Keras、Matplotlib、Scikit-learn和TensorFlow等工具的人工智能平台。它将这些工具的工作流程集中化。开源贡献
寻找一个与开源社区及其贡献者保持密切联系的人工智能平台。它有助于通过其团队和生态系统的漏洞整理来支持创新和强大的安全性。让我们来看看人工智能平台的关键好处：
增强的自动化
更高的可扩展性
更好的集成
安全性的提升
改进的治理
技术支持
毫无疑问，当今全球范围内存在大量的人工智能平台。选择最适合的人工智能平台需要做出明智的决策。如果您是一名有志于从事人工智能工作的专业人士，并计划在未来不久建立成功的人工智能职业生涯，那么掌握这些流行的人工智能工具和平台至关重要。获得上述技能的最可靠和便捷的方式是通过全球供应商提供的流行的全球人工智能认证。随着人工智能平台在医疗保健、零售、金融服务和更多领域的广泛应用，理解和掌握这些技能、工具和平台对于应对人工智能的飞速发展至关重要。
