Yêu thích Đăng nhập
VI
Sponsored by test.

Các công cụ 7 phát triển mô hình học máy tốt nhất - 2025

Remyx AI ,Mystic.ai ,Obviously AI ,KeaML ,GoAIAdapt ,DataRobot ,AI Anywhere , là các công cụ trả phí/tự do phát triển mô hình học máy tốt nhất.

Nổi bật*

Đây là phát triển mô hình học máy?

Triển khai Mô hình Học máy là quy trình tích hợp một mô hình học máy đã được huấn luyện vào môi trường sản xuất hiện có để đưa ra quyết định kinh doanh thực tế dựa trên dữ liệu. Đó là một bước quan trọng trong vòng đời học máy, cho phép tổ chức sử dụng khả năng dự đoán của các mô hình của họ trong các ứng dụng thực tế.

phát triển mô hình học máy Thông tin sâu

  • India Lưu lượng truy cập 6.3K
  • Brazil Lưu lượng truy cập 45
  • Russia Lưu lượng truy cập 992
  • Germany Lưu lượng truy cập 298
  • United States Lưu lượng truy cập 12K
  • Poland Lưu lượng truy cập 102
  • Canada Lưu lượng truy cập 2.9K
  • Sweden Lưu lượng truy cập 2K
  • Netherlands Lưu lượng truy cập 2.2K
  • Trung bình Lưu lượng truy cập 7.8K
7 công cụ

phát triển mô hình học máy đã có hơn 7 công cụ AI.

54.3K Tổng số lượt truy cập hàng tháng

phát triển mô hình học máy đã tự hào có hơn 54.3K lần truy cập người dùng mỗi tháng.

0 công cụ có lưu lượng truy cập vượt quá 1 triệu

phát triển mô hình học máy hiện đã có ít nhất 0 công cụ AI có hơn một triệu lần truy cập hàng tháng.

Top 10 công cụ AI cho phát triển mô hình học máy là gì?

Tính năng chính Giá Cách sử dụng
Remyx AI

Remyx AI đơn giản hóa tùy chỉnh và triển khai trí tuệ nhân tạo mà không cần mã hoặc dữ liệu.

Để sử dụng Remyx AI, làm theo các bước sau: 1. Đăng ký một tài khoản trên trang web Remyx AI. 2. Truy cập Remyx Agent, trợ lý trí tuệ nhân tạo của bạn, sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình tùy chỉnh. 3. Xác định yêu cầu và mục tiêu của bạn cho động cơ trí tuệ nhân tạo. 4. Sử dụng giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng các mô hình thị giác máy tính được tùy chỉnh. 5. Remyx chịu trách nhiệm về cơ sở hạ tầng và chi tiết thiết lập của trí tuệ nhân tạo. 6. Triển khai động cơ trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh vào ứng dụng của bạn.
AI Anywhere

AI Anywhere là một nền tảng web cung cấp các giải pháp trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp và cá nhân.

Để sử dụng AI Anywhere, đơn giản chỉ cần đăng ký tài khoản trên trang web. Sau khi đăng nhập, bạn có thể truy cập vào một loạt các công cụ và dịch vụ trí tuệ nhân tạo.
DataRobot

DataRobot là một nền tảng toàn diện cho AI, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, tạo mô hình, triển khai và theo dõi.

Để sử dụng DataRobot, bạn có thể bắt đầu bằng cách kết nối dữ liệu của bạn và đánh giá chất lượng của nó. Sau đó, bạn có thể tạo các tính năng mới và tích hợp với các kho lưu trữ tính năng. Tiếp theo, huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, thử nghiệm với các chiến lược khác nhau. Khi mô hình được xây dựng, bạn có thể đánh giá hiệu suất của chúng, xác định các yếu tố quan trọng và tạo ra ứng dụng có thể tùy chỉnh để hỗ trợ quyết định. Đối với AI sản xuất, DataRobot giúp xác nhận và quản lý tài sản AI, triển khai và tích hợp mô hình ở bất kỳ đâu và theo dõi độ chính xác của mô hình, ROI và độ thiên vị theo thời gian thực.
GoAIAdapt

Nền tảng GoAIAdapt cho phép tạo dữ liệu, áp dụng thuật toán Học máy và triển khai mô hình Trí tuệ Nhân tạo.

Để sử dụng GoAIAdapt, bạn có thể tạo các bộ dữ liệu của riêng bạn hoặc nhập dữ liệu hiện có. Khi bạn có dữ liệu, bạn có thể áp dụng một loạt các thuật toán Học máy để phân tích và trích xuất thông tin quý giá. Nền tảng cung cấp các công cụ và hỗ trợ cho khoa học dữ liệu và mô hình Trí tuệ Nhân tạo, giúp bạn tận dụng công nghệ tiên tiến cho phân tích dựa trên dữ liệu.
KeaML

Tạo lập sức mạnh phát triển AI qua từng giai đoạn.

Để sử dụng KeaML, chỉ cần đăng ký tài khoản trên trang web của chúng tôi. Sau khi đăng ký, bạn có thể bắt đầu phát triển và huấn luyện mô hình AI của bạn bằng giao diện trực quan và công cụ mạnh mẽ của chúng tôi. Cuối cùng, triển khai mô hình của bạn vào sản xuất và bắt đầu sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong ứng dụng của bạn.
Obviously AI

Công cụ trí tuệ nhân tạo không cần mã lập trình để xây dựng và triển khai các mô hình khoa học dữ liệu.

Để sử dụng Obviously AI, làm theo các bước sau: 1. Đăng ký trên trang web Obviously AI. 2. Tải lên dữ liệu bảng của bạn và chọn biến mục tiêu. 3. Chọn loại mô hình dự đoán mà bạn muốn tạo ra (phân loại, hồi quy hoặc chuỗi thời gian). 4. Nhấp vào nút 'Xây dựng mô hình' để tạo mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu của bạn. 5. Khám phá kết quả và dự đoán từ mô hình. 6. Nếu muốn, triển khai mô hình chỉ với một cú nhấp để tạo ứng dụng web hoặc tích hợp nó vào các công cụ hiện có của bạn bằng cách sử dụng các giao diện lập trình ứng dụng thời gian thực (REST API).

Mystic.ai

Mystic.ai là một nền tảng ML để triển khai mô hình ML dễ dàng và có khả năng mở rộng.

Để sử dụng Mystic.ai, làm theo các bước sau: 1. Đăng ký và đăng nhập vào tài khoản Mystic.ai của bạn. 2. Khám phá các giải pháp và tài nguyên có sẵn được tùy chỉnh cho dự án ML của bạn. 3. Sử dụng giải pháp Catalyst để triển khai ngay lập tức các mô hình ML, giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và giảm tổng chi phí. 4. Tận dụng nền tảng không phụ thuộc vào đám mây của Mystic.ai để triển khai các đường ống ML ở bất kỳ đâu, đảm bảo hiệu suất cao trên các GPU và CPU. 5. Tận hưởng tính bảo mật, khả năng mở rộng và hiệu suất nhanh chóng được cung cấp bởi Mystic.ai.

Các trang web AI mới nhất phát triển mô hình học máy

  • Remyx AI

    Remyx AI đơn giản hóa tùy chỉnh và triển khai trí tuệ nhân tạo mà không cần mã hoặc dữ liệu.

    Bộ xây dựng trang web AI
  • Mystic.ai

    Mystic.ai là một nền tảng ML để triển khai mô hình ML dễ dàng và có khả năng mở rộng.

    Trình tạo mô tả sản phẩm AI Bộ xây dựng trang web AI Công cụ Phát triển AI Danh mục Công cụ AI
  • Obviously AI

    Công cụ trí tuệ nhân tạo không cần mã lập trình để xây dựng và triển khai các mô hình khoa học dữ liệu.

    Trình tạo mô tả sản phẩm AI Bộ xây dựng trang web AI Tài liệu cho nhà phát triển AI Công cụ Phát triển AI Cơ sở kiến thức trí tuệ nhân tạo

phát triển mô hình học máy Tính năng chính

Tích hợp các mô hình học máy đã được huấn luyện vào hệ thống sản xuất

Tự động hóa quy trình triển khai để giảm can thiệp thủ công

Khả năng mở rộng để xử lý lưu lượng và khối lượng dữ liệu tăng

Theo dõi và ghi nhật ký để đảm bảo hiệu suất và đáng tin cậy của mô hình

  • Ai thích hợp sử dụng phát triển mô hình học máy?

    Một khách hàng tương tác với một chatbot sử dụng một mô hình học máy đã triển khai để cung cấp các khuyến nghị cá nhân dựa trên sở thích và tương tác trước đó của họ

    Một người dùng tải lên một hình ảnh lên ứng dụng web, ứng dụng sử dụng một mô hình phân loại hình ảnh đã triển khai để phân loại và đánh dấu hình ảnh một cách tự động

  • phát triển mô hình học máy hoạt động như thế nào?

    {if isset($specialContent.how)}

    Một khách hàng tương tác với một chatbot sử dụng một mô hình học máy đã triển khai để cung cấp các khuyến nghị cá nhân dựa trên sở thích và tương tác trước đó của họ. Một người dùng tải lên một hình ảnh lên ứng dụng web, ứng dụng sử dụng một mô hình phân loại hình ảnh đã triển khai để phân loại và đánh dấu hình ảnh một cách tự động

    {/if]

  • Ưu điểm của phát triển mô hình học máy

    Quyết định nhanh hơn và chính xác hơn dựa trên dữ liệu thời gian thực

    Tăng cường hiệu suất và tiết kiệm chi phí thông qua tự động hóa

    Nâng cao khả năng mở rộng và linh hoạt của hệ thống học máy

    Trải nghiệm người dùng tốt hơn thông qua tích hợp mượt mà của khả năng dự đoán

Câu hỏi thường gặp về phát triển mô hình học máy

Những thách thức chính khi triển khai mô hình học máy là gì?
Các thách thức chính bao gồm đảm bảo hiệu suất và đáng tin cậy của mô hình trong sản xuất, quản lý khả năng mở rộng và phân bổ tài nguyên, và duy trì mô hình theo thời gian khi dữ liệu và yêu cầu thay đổi.
Có những kiến trúc triển khai khác nhau cho mô hình học máy?
Các kiến trúc triển khai phổ biến bao gồm REST APIs, containerization sử dụng các công nghệ như Docker, và triển khai serverless sử dụng nền tảng đám mây như AWS Lambda hoặc Google Cloud Functions.
Làm thế nào để theo dõi hiệu suất của một mô hình học máy đã triển khai?
Bạn có thể theo dõi hiệu suất của một mô hình đã triển khai bằng cách theo dõi các chỉ số như độ chính xác dự đoán, thời gian phản hồi và sử dụng tài nguyên. Công cụ như TensorFlow Serving và Prometheus có thể giúp bạn theo dõi và cảnh báo.
Vai trò của containerization trong triển khai mô hình học máy là gì?
Công nghệ containerization như Docker giúp đóng gói mô hình và các phụ thuộc của nó vào một đơn vị chuyển động và tự chứa, giúp việc triển khai và chạy mô hình một cách dễ dàng và nhất quán trên các môi trường khác nhau.
Tôi nên cập nhật một mô hình học máy đã triển khai bao lâu một lần?
Tần suất cập nhật mô hình phụ thuộc vào các yếu tố như tốc độ thay đổi của dữ liệu, hiệu suất của mô hình và yêu cầu kinh doanh. Thông thường, việc huấn luyện lại và triển khai các mô hình định kỳ, chẳng hạn hàng tuần hoặc hàng tháng, để đảm bảo chúng vẫn chính xác và liên quan.
Tôi có thể triển khai nhiều mô hình học máy trong một ứng dụng duy nhất không?
Có, bạn có thể triển khai nhiều mô hình trong một ứng dụng duy nhất, mỗi mô hình phục vụ một mục đích cụ thể hoặc phục vụ các đoạn người dùng khác nhau. Điều này có thể được thực hiện thông qua các kỹ thuật như ensemble mô hình hoặc sử dụng một bảng đăng ký mô hình để quản lý nhiều phiên bản mô hình.

Thêm chủ đề

nói thành văn bản phân tích sản phẩm ai video generator Trang web chỉnh sửa ảnh miễn phí tạo nội dung Seinfeld AI tạo ra Twitch mạng xã hội được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo kỹ thuật hỗ trợ AI meme được tạo bởi AI công cụ miễn phí ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản biên tập viên câu văn bản ghi âm podcast Quản lý hiệu suất ứng dụng Trợ lý AI duet chuyển giọng nói thành văn bản trong Word ai cho sinh viên Trợ lý trò chuyện AI video chuyển văn bản thành lời nói ghi chú phỏng vấn