Popular Nền tảng AI AI tools include AWS, Google Cloud, XenonStack, Swiftask, Maum.ai, Actcast, OpenGPT và eMACH.ai, helping you work more efficiently.
Maum.ai là một nền tảng AI doanh nghiệp toàn diện chuyên về "AI Vật lý", tích hợp AI đàm thoại, thị giác, robot và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại chỗ. Nền tảng cung cấp các giải pháp đầu cuối từ chatbot, con người ảo do AI điều khiển đến robot tự hành cho nhiều ngành công nghiệp, giúp nâng cao năng suất và tự động hóa.
Giải pháp Doanh nghiệp
XenonStack là một nền tảng AI cấp doanh nghiệp được thiết kế để xây dựng, triển khai và quản lý các hệ thống AI có tính tự chủ (Agentic AI). Nó cung cấp một 'Xưởng đúc dữ liệu' toàn diện và một bộ công cụ để tự động hóa các quy trình công việc phức tạp, tăng cường khả năng ra quyết định và đảm bảo quản trị AI có trách nhiệm. Nền tảng này trao quyền cho các doanh nghiệp chuyển đổi hoạt động của mình thông qua các tác nhân thông minh, tự trị.
Giải pháp Doanh nghiệp
eMACH.ai là một nền tảng Tài chính Mở toàn diện, có thể kết hợp và thông minh được thiết kế cho lĩnh vực BFSI (Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm). Nền tảng này tận dụng kiến trúc MACH hiện đại (Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) và AI tích hợp để giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính tăng tốc chuyển đổi số. Nền tảng bao gồm các công cụ phát triển low-code (iTurmeric) và bộ công cụ AI doanh nghiệp (Purple Fabric) để xây dựng, triển khai và quản lý các giải pháp tài chính sáng tạo ở quy mô lớn, trao quyền cho cả nhà phát triển và chuyên gia kinh doanh.
AI Doanh nghiệp
Google Cloud là một bộ dịch vụ điện toán đám mây toàn diện cung cấp cơ sở hạ tầng, nền tảng và môi trường không máy chủ. Nền tảng này vượt trội về AI/ML với Vertex AI và Gemini, phân tích dữ liệu với BigQuery, và cung cấp cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, an toàn cho các doanh nghiệp mọi quy mô, từ startup đến các tập đoàn toàn cầu.
Học máy
Swiftask là một không gian làm việc AI tất cả trong một được thiết kế cho các doanh nghiệp để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tùy chỉnh mà không cần bất kỳ mã hóa nào. Nó tích hợp hơn 80 mô hình AI hàng đầu, cho phép các nhóm tự động hóa quy trình làm việc, nâng cao năng suất và tận dụng dữ liệu công ty một cách an toàn thông qua một đăng ký duy nhất, hiệu quả về chi phí.
Trình tạo No-Code
OpenGPT là một hệ sinh thái và nền tảng cộng đồng AI tất cả trong một. Nền tảng này có một Cửa hàng GPTs toàn diện cho các ứng dụng AI tùy chỉnh, một Chợ Prompt cho người sáng tạo, và quyền truy cập trực tiếp vào các mô hình hàng đầu như Gemini Pro, ChatGPT-4, DALL-E 3, và Imagen 2 để tạo chat, hình ảnh và video.
Thị trường
Amazon Web Services (AWS) là nền tảng đám mây toàn diện và được áp dụng rộng rãi nhất thế giới, cung cấp hơn 200 dịch vụ đầy đủ tính năng từ các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu. Nó cung cấp một bộ công cụ AI và học máy khổng lồ, bao gồm Amazon Bedrock để xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh với các mô hình nền tảng hàng đầu, Amazon SageMaker cho vòng đời ML hoàn chỉnh, và các mô hình Amazon Nova mạnh mẽ để tạo văn bản, hình ảnh và video nâng cao.
Học máy
Actcast là một dịch vụ nền tảng IoT cho phép các nhà phát triển triển khai các mô hình học sâu trên các thiết bị biên như Raspberry Pi. Nó kết nối các sự kiện trong thế giới thực với các dịch vụ web thông qua suy luận AI trên thiết bị, tập trung vào điện toán biên để giảm chi phí, độ trễ và tăng cường quyền riêng tư dữ liệu.
Điện toán biênNền tảng AI là môi trường phần mềm tích hợp cung cấp các công cụ nền tảng để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng này hợp lý hóa toàn bộ vòng đời học máy (MLOps) bằng cách cung cấp một không gian làm việc thống nhất để chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, xác thực và vận hành. Chúng trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và kỹ sư để đẩy nhanh việc phát triển các giải pháp AI, từ các mô hình dự đoán đơn giản đến các hệ thống học sâu phức tạp. Bằng cách tập trung hóa tài nguyên và tự động hóa quy trình làm việc, Nền tảng AI giảm bớt các rào cản kỹ thuật và cho phép các tổ chức mở rộng quy mô các sáng kiến AI của mình một cách hiệu quả.
Nền tảng AI được sử dụng rộng rãi trong các ngành như tài chính để phát hiện gian lận theo thời gian thực, y tế để phát triển các mô hình chẩn đoán từ hình ảnh y khoa, và bán lẻ để tạo ra các công cụ đề xuất được cá nhân hóa. Chúng rất cần thiết cho bất kỳ tổ chức nào muốn xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh, quản lý nhiều dự án học máy hoặc thiết lập một môi trường hợp tác và tiêu chuẩn hóa cho các nhóm khoa học dữ liệu của họ.
Khi chọn một Nền tảng AI, hãy xem xét phạm vi tính năng của nó — nó có bao quát toàn bộ vòng đời hay chuyên về một lĩnh vực cụ thể? Đánh giá khả năng tích hợp của nó với các nguồn dữ liệu và cơ sở hạ tầng đám mây hiện có của bạn. Đánh giá khả năng mở rộng của nó để xử lý sự tăng trưởng trong tương lai về khối lượng dữ liệu và độ phức tạp của mô hình. Cuối cùng, hãy xem xét trải nghiệm người dùng: đó là môi trường ưu tiên mã lệnh cho các nhà phát triển chuyên nghiệp hay là một nền tảng ít mã/không mã cho người dùng doanh nghiệp?
Một công ty dịch vụ tài chính sử dụng Nền tảng AI để phát triển và triển khai mô hình phát hiện gian lận giao dịch theo thời gian thực. Nhóm khoa học dữ liệu của họ tận dụng môi trường tích hợp của nền tảng để nhập hàng terabyte dữ liệu giao dịch lịch sử, thực hiện kỹ thuật đặc trưng và huấn luyện nhiều mô hình học máy bằng tài nguyên tính toán phân tán. Khả năng MLOps của nền tảng cho phép họ kiểm soát phiên bản mô hình, tự động hóa các quy trình huấn luyện lại và triển khai mô hình hoạt động tốt nhất dưới dạng API có độ trễ thấp. API này sau đó được tích hợp vào hệ thống xử lý thanh toán cốt lõi của họ, cho phép họ chấm điểm hàng triệu giao dịch hàng ngày và chặn các hoạt động gian lận ngay lập tức, giảm đáng kể tổn thất tài chính.
Một viện nghiên cứu y học tận dụng Nền tảng AI để đẩy nhanh việc phân tích các bộ dữ liệu hình ảnh y tế quy mô lớn, chẳng hạn như ảnh MRI và CT. Các nhà nghiên cứu sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu của nền tảng để lưu trữ, chú thích và quản lý phiên bản an toàn cho hàng petabyte dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân. Nền tảng cung cấp quyền truy cập vào các môi trường được cấu hình sẵn với các framework học sâu và GPU mạnh mẽ, cho phép họ huấn luyện các mô hình thị giác máy tính phức tạp cho các nhiệm vụ như phân đoạn khối u và phân loại bệnh. Các tính năng cộng tác của nền tảng cho phép nhiều nhà nghiên cứu làm việc trên cùng một dự án, chia sẻ các thí nghiệm và tái tạo kết quả, giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ nghiên cứu và phát triển các công cụ chẩn đoán mới.
Một công ty bán lẻ trực tuyến sử dụng Nền tảng AI để xây dựng và quản lý một công cụ đề xuất sản phẩm tinh vi. Các kỹ sư học máy của họ tận dụng nền tảng để xử lý lượng lớn dữ liệu khách hàng, bao gồm lịch sử duyệt web, mô hình mua hàng và xếp hạng sản phẩm. Sử dụng khả năng AutoML của nền tảng, họ nhanh chóng thử nghiệm các thuật toán đề xuất khác nhau để tìm ra mô hình hiệu quả nhất. Sau khi triển khai, mô hình cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa theo thời gian thực trên trang web và ứng dụng di động. Các công cụ giám sát của nền tảng theo dõi hiệu suất của mô hình và tác động kinh doanh (ví dụ: tỷ lệ nhấp chuột, mức tăng chuyển đổi), cho phép cải tiến liên tục và thử nghiệm A/B các chiến lược đề xuất mới.
Một công ty logistics toàn cầu sử dụng Nền tảng AI để cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng của mình. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nền tảng để xây dựng và quản lý các mô hình dự báo nhu cầu nhằm dự đoán khối lượng vận chuyển trong tương lai. Họ tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu vận chuyển lịch sử, các chỉ số kinh tế và các kiểu thời tiết. Các sổ tay cộng tác và tính năng theo dõi thử nghiệm của nền tảng cho phép nhóm lặp lại các mô hình một cách hiệu quả. Mô hình dự báo được triển khai cung cấp các dự đoán hàng tuần cho nhóm vận hành, cho phép họ tối ưu hóa mức tồn kho, phân bổ nguồn lực vận tải hiệu quả hơn và giảm chi phí vận hành, dẫn đến thời gian giao hàng được cải thiện và sự hài lòng của khách hàng.
Một doanh nghiệp lớn trao quyền cho các nhà phân tích kinh doanh và chuyên gia lĩnh vực của mình để xây dựng các mô hình AI riêng bằng Nền tảng AI ít mã. Một nhà phân tích tiếp thị, không có nền tảng lập trình sâu, sử dụng giao diện trực quan của nền tảng để tải lên dữ liệu khách hàng, chọn một biến mục tiêu (như 'tỷ lệ rời bỏ của khách hàng') và chạy quy trình AutoML. Nền tảng tự động làm sạch dữ liệu, thiết kế đặc trưng và huấn luyện một số mô hình, trình bày mô hình tốt nhất cùng với giải thích về các yếu tố chính của nó. Sau đó, nhà phân tích có thể triển khai mô hình này để tạo danh sách khách hàng có nguy cơ hàng tuần, cho phép các chiến dịch giữ chân chủ động. Điều này dân chủ hóa AI, cho phép các đơn vị kinh doanh giải quyết nhanh chóng các vấn đề của riêng họ mà không cần chỉ dựa vào một nhóm khoa học dữ liệu trung tâm.
Một công ty công nghệ sử dụng Nền tảng AI để xây dựng, triển khai và liên tục cải tiến một chatbot dịch vụ khách hàng tinh vi. Nền tảng cung cấp các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép các nhà phát triển huấn luyện các mô hình nhận dạng ý định và trích xuất thực thể trên dữ liệu phiếu hỗ trợ của họ. Sau khi triển khai mô hình chatbot ban đầu, các tính năng giám sát của nền tảng theo dõi hiệu suất của nó, xác định các cuộc trò chuyện mà bot thất bại hoặc cung cấp câu trả lời không chính xác. Vòng lặp phản hồi này cho phép nhóm thu thập dữ liệu huấn luyện mới, huấn luyện lại mô hình để xử lý các truy vấn phức tạp hơn và triển khai lại phiên bản cải tiến với thời gian chết tối thiểu, đảm bảo chatbot trở nên hữu ích và chính xác hơn theo thời gian.
Nền tảng AI là một môi trường tích hợp cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho toàn bộ vòng đời học máy (ML). Nó được thiết kế để giúp các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI hiệu quả hơn. Các thành phần chính thường bao gồm các công cụ chuẩn bị dữ liệu, các framework phát triển mô hình, tài nguyên tính toán có thể mở rộng để huấn luyện, và cơ sở hạ tầng để triển khai và giám sát các mô hình trong môi trường sản xuất. Về cơ bản, nó hoạt động như một bàn làm việc trung tâm cho tất cả các hoạt động phát triển AI, từ ý tưởng ban đầu đến hệ thống vận hành.
Việc chọn Nền tảng AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Sự khác biệt chính nằm ở phạm vi và mục đích. Một công cụ AI độc lập được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như một trợ lý viết AI hoặc một trình tạo hình ảnh. Đó là một ứng dụng hoàn chỉnh cho người dùng cuối. Mặt khác, một Nền tảng AI là một môi trường phát triển. Đó là một bộ công cụ được các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu sử dụng để *xây dựng*, *huấn luyện* và *triển khai* các mô hình và ứng dụng AI tùy chỉnh, như trợ lý viết hoặc trình tạo hình ảnh đã đề cập ở trên. Hãy nghĩ về nó như nhà máy (Nền tảng AI) so với sản phẩm được sản xuất trong nhà máy (công cụ AI độc lập).
Nền tảng AI phục vụ một loạt người dùng kỹ thuật và kinh doanh. Người dùng chính thường là:
MLOps (Vận hành Học máy) là một tập hợp các phương pháp thực hành nhằm mục đích triển khai và duy trì các mô hình học máy trong môi trường sản xuất một cách đáng tin cậy và hiệu quả. Nó kết hợp ML, DevOps và Kỹ thuật Dữ liệu để quản lý toàn bộ vòng đời ML. Nền tảng AI là công nghệ cốt lõi cho phép thực hiện MLOps. Chúng cung cấp cơ sở hạ tầng và các công cụ thiết yếu cho:
