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Hewlett Packard Enterprise (HPE)
慧與科技（Hewlett Packard Enterprise, HPE）是一家全球性的邊緣到雲端公司，為企業提供全面的人工智慧、混合雲、網路和資料解決方案。透過其HPE GreenLake平台、與NVIDIA等行業領導者的策略合作以及強大的硬體和服務組合，HPE助力企業加速創新、優化營運，並將資料轉化為可行的洞察。
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最好的 1 個 AI平台
AI平台熱門包括 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 等，幫助您快速提升效率。
关于 AI平台
AI平台是提供建構、部署和管理人工智能應用所需工具和基礎設施的綜合環境。它們將資料管理、模型訓練和營運部署整合到統一的工作流程中，從而簡化了複雜的基礎設施管理。這些平台使組織能夠加速開發從預測分析到自然語言處理的客製化AI解決方案，並可靠地進行擴展。許多平台還提供預建構模型和低程式碼介面，以降低採用AI的門檻。
核心功能
- 端到端MLOps：管理從資料準備、模型訓練到部署和監控的整個機器學習生命週期。
- 可擴展運算資源：按需存取GPU和TPU，用於訓練大規模模型，無需管理硬體。
- 預建構AI服務與API：將電腦視覺、語音轉文字和語言理解等即用型功能整合到應用中。
- AutoML功能：自動建構和優化機器學習模型，使技術專業知識較少的用戶也能創建高品質模型。
- 協作工作區：為資料科學家、工程師和業務分析師提供一個集中化的環境，共同開展AI專案。
適用場景
企業利用AI平台開發詐欺偵測系統和供應鏈優化模型等客製化解決方案。新創公司則利用它們快速建構原型並將AI功能嵌入其產品。研究機構也使用這些平台進行大規模實驗和訓練複雜的神經網路。
選擇要點
選擇AI平台時，應評估其服務的廣度——是否涵蓋完整的MLOps生命週期？考慮使用者體驗：是為專業資料科學家（程式碼優先）設計，還是為業務使用者（低程式碼）設計？此外，還需評估其與現有資料堆疊的整合能力、支援的框架（如TensorFlow、PyTorch）以及定價模型的可擴展性。
AI平台 应用场景
1
開發客製化詐欺偵測系統
一家金融服務公司的資料科學團隊使用AI平台建構即時詐欺偵測模型。他們利用平台的資料管理工具處理交易歷史，並使用其可擴展的運算資源來訓練一個複雜的深度學習模型。模型訓練完成後，透過平台的MLOps功能將其部署為安全的API，使其能夠每秒分析數千筆交易，從而顯著減少詐欺活動。
2
為新創公司加速AI功能原型開發
一家行動應用新創公司希望增加一項圖像辨識功能，以識別使用者照片中的物體。他們的小型開發團隊沒有從頭開始建構模型，而是利用了AI平台的預建構視覺API。這使他們能夠在幾天內（而不是幾個月）將強大的圖像分析功能整合到應用中，從而能夠快速測試市場反應，並以最少的AI基礎設施前期投資來迭代產品。
3
自動化客戶流失預測
一家電子商務公司的行銷團隊旨在主動識別有流失風險的客戶。一位編碼技能有限的行銷分析師使用AI平台的AutoML功能上傳客戶資料。該平台會自動測試各種演算法和超參數，以生成一個準確的預測模型。由此產生的洞察被用於透過個人化的挽留活動來定位高風險客戶，從而提高客戶忠誠度。
4
管理推薦引擎的生命週期
一家媒體串流服務公司依靠AI平台來管理其內容推薦引擎。該平台提供了一個統一的環境，用於使用新的使用者資料重新訓練模型、對不同的模型迭代進行版本控制，以及對已部署的版本進行A/B測試。平台的監控工具追蹤模型效能和資料漂移，確保推薦內容對數百萬使用者保持相關性和吸引力。
5
集中化學術研究協作
一個大學研究實驗室使用海量衛星影像資料集研究氣候變遷。一個AI平台作為他們的中心樞紐，提供共享資料儲存、用於程式碼開發的協作筆記本以及用於模型訓練的強大GPU存取。這種設定允許多名研究人員同時在同一個專案上工作，共享實驗並高效地重現結果，從而加快了科學發現的步伐。
6
擴展自然語言處理（NLP）服務
一家B2B SaaS公司提供用於情感分析的NLP服務。隨著客戶群的增長，他們使用AI平台來部署其客製化的NLP模型。該平台處理自動擴展，確保服務能夠無需人工干預即可管理波動的請求量。它還提供強大的監控和日誌記錄功能，使工程團隊能夠為其企業客戶保持高可用性和效能。
相关分类
AI平台 常见问题
什麼是AI平台？
AI平台是一套整合的工具和雲端服務，旨在幫助開發人員和資料科學家建構、部署和管理AI應用。它將資料準備、模型訓練、部署和監控等功能整合到一個統一、連貫的環境中。這與通常只專注於流程中某個環節的獨立工具有所不同。
如何選擇合適的AI平台？
要選擇合適的AI平台，請考慮以下因素：
- 團隊技能：您需要為專家提供程式碼優先的環境，還是為業務使用者提供低程式碼/無程式碼介面？
- 專案範圍：您是建構單個模型，還是管理需要完整MLOps功能的整個AI應用組合？
- 整合需求：確保它能與您現有的資料來源、雲端服務和應用程式無縫連接。
- 成本結構：根據您對運算資源、資料儲存和API呼叫的預期使用情況來評估定價模型。
AI平台和獨立的AI工具有什麼區別？
關鍵區別在於範圍和整合度。獨立的AI工具，如AI圖像生成器，執行特定的任務。而AI平台提供了一個端到端的環境，用於創建、管理和部署客製化的AI模型。它是一個用於建構您自己工具的「工作坊」，而獨立工具則是一個為單一目的設計的成品。
AI平台適合哪些人使用？
AI平台專為廣泛的使用者群體設計。資料科學家和機器學習工程師使用它們進行進階模型開發和MLOps。軟體開發人員使用它們將預建構的AI API整合到應用程式中。業務分析師和公民資料科學家也可以使用具有AutoML功能的平台，在沒有廣泛程式設計知識的情況下建構預測模型。
我需要成為程式設計師才能使用AI平台嗎？
不一定。雖然傳統的AI平台以程式碼為中心，需要程式設計技能（如Python），但許多現代平台現在提供低程式碼或無程式碼介面。這些平台通常具有AutoML和視覺化工作流程功能，使業務分析師和行銷人員等非程式設計師能夠使用圖形使用者介面建構和部署機器學習模型。