超強AI軟體工具，現在就用看看！

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AI AI AI 看起來它似乎無處不在，到處都有關於它的消息，又有另一個新的軟體出現，又有另一位科技專家警告我們。嗨大家好，我叫Preston，我是一名專業的科技招聘人員，我想在視頻中談談AI和AI軟體。信不信由你，AI並不只有Chat GPT或Google的Bard，實際上有幾個平台或說服和自動化相關或以AI為基礎的軟體。事實上，AI有幾種不同的類型和分類。以下是四個明顯的類別：

一、人工智慧平台：這些平台提供了從頭開始創建應用程序的框架，它們提供了許多內置算法，開發人員可以利用這些算法來構建自定義解決方案。此外，它們通常提供拖放功能，這使得開發AI應用程序的實際過程更加用戶友好，更適合開發和軟體工程方面。

二、聊天機器人：聊天機器人是一種設計來模擬人類對話的軟體，它可以用於各種目的，如客戶服務、信息檢索或娛樂。聊天機器人可以編程以對特定觸發進行回應，並且可以根據其所代表的組織的語氣和個性進行定制。它們仍然相對新，或許存在一些限制或偶爾的錯誤，但它們似乎正在迅速發展。

三、深度學習軟體：這類軟體旨在使機器能夠從大量數據中進行學習，它使用算法分析模式並創建可以用於識別語音、圖像和其他類型數據的模型。深度學習軟體在許多應用中使用，包括自動駕駛汽車、醫學診斷和自然語言處理。許多人擔心這樣的軟體會使數據分析師失業，但事實上，大多數數據分析師實際上都使用這類軟體來補充他們的工作。

四、機器學習軟體：機器學習是一種讓計算機從數據中學習而無需明確編程的技術。機器學習軟體使用算法分析數據並識別模式，然後可以用這些模式來進行預測或做出決策。這類軟體在多種應用中使用，包括詐騙檢測、推薦系統和預測性維護。即使機器學習軟體和深度學習軟體在短描述中聽起來很相似，但它們之間有關鍵差異。深度學習軟體使用了復雜的神經網絡，其具有許多層次的互連節點，用於創建能夠識別數據模式的模型。而機器學習軟體通常使用更簡單的模型，例如決策樹或線性回歸模型。換句話說，深度學習更關心數據之間的關聯性，而機器學習則試圖根據數據做出決策。深度學習軟體非常適合分析大型且復雜的數據集，如圖像、音頻和視頻，而機器學習軟體則可以處理各種數據類型，包括數值、類別和文本數據。深度學習軟體通常需要更多的數據來有效地訓練其模型，而機器學習軟體只需較少的數據集即可獲得良好的結果。此外，由於其複雜性，深度學習模型可能較難解釋，而機器學習模型通常更簡單且易於理解。因此，如果您使用深度學習軟體，肯定更理智地在團隊中擁有一位熟悉該軟體的專家。

現在我們已經對不同的軟體進行了區分，那麼到底有哪些實際的軟體呢？讓我們來看看我發現的一些有用的軟體，雖然這個列表不會包括Chat GPT，但目前有足夠的內容和信息可以了解它，Google Cloud機器學習引擎。

Google Cloud機器學習引擎是一個基於雲的平台，旨在幫助開發人員大規模建立、訓練和部署機器學習模型。平台提供了預建模型API和基礎設施管理工具，使開發人員更容易創建和部署機器學習應用程序。它與其他Google Cloud服務（例如BigQuery、Cloud Storage和Dataflow）整合得非常好，使開發人員可以輕鬆訪問和分析大量數據。該軟體還包括一系列用於管理和監控機器學習模型的工具，包括版本支持、自動模型調整和實時預測功能，這有助於開發人員不斷改進其模型並監測其在實際環境中的表現。該平台由三個主要組件組成，即Google Cloud Platform控制台（提供用於管理模型、版本和作業的用戶界面）、gcloud（管理模型和版本的命令行工具）和REST API（支持在線預測）。儘管Google Cloud機器學習引擎受到普遍好評並提供良好的支持，但它也存在一些缺點，包括對更好的文檔支援和陡峭的學習曲線的需求。該平台的定價因地區而異，不同地區的預設比例級別的成本從每訓練單位每小時0.49美分（美國）到每訓練單位每小時0.54美分（歐洲和亞太地區）。使用者必須聯繫Google Cloud獲得詳細的定價信息。

總而言之，我要說這個軟體偏向於第一個AI類別，即傳統的人工智慧平台，因為它需要開發，還有Google云機器學習引擎的重點，AI訓練單元（也稱為訓練示例）是用於訓練AI模型的單個數據點，訓練單元通常表示為一組數值或其他類型數據（如文本或圖像）。在訓練過程中，這些單位被餵養到AI模型中，用於調整模型的參數並提高其性能。例如，在用於圖像識別的機器學習模型中，每個訓練單位可能包含一個圖像和一個標籤，標示出圖像中的物體。模型將通過許多這樣的示例進行訓練，學習識別不同對象之間的差異。Azure機器學習平台

Azure機器學習平台是一個強大的平台，讓用戶可以構建、訓練和部署機器學習模型。其中一個主要功能是將模型部署為平臺無關的Web服務，可以使用任何數據源。這個Web服務可以在雲端和本地部署，這使得與遠程團隊合作非常容易。除了其Web服務部署功能外，Azure還提供一個基於瀏覽器的解決方案，該解決方案易於使用，因為它具有拖放功能，而且它具有高度可擴展性，這使它成為各種大小的組織的不錯選擇。最大的優點之一是它不需要任何編程技能，使其對所有級別的用戶都很容易使用，它還可以與開源技術集成。該平台支持各種數據格式，包括CSV、Excel和SQL數據庫，還支持與其他Azure服務（如Azure數據工廠、Azure事件中樞和Azure函數）的集成。Azure機器學習平台提供一系列的模型訓練選項，包括自動機器學習、深度學習和加強學習。平台還包括用於模型評估、模型部署和模型管理的工具。儘管如此，該平台的一個潛在缺點是，有關某些付費功能的定價細節不公開。儘管如此，Azure機器學習平台提供了一個免費帳戶，包括超過25個服務，而且用戶可以隨時通過支付額外費用來升級。這是一個您應該在購買前一定要試用的應用程式。正如名字所示，這款軟體主要針對機器學習方面,。

h2o.ai：這個列表迄今為止主要偏向科技和科技領域，但如果你在完全不同的領域工作，你的團隊中沒有人對AI特別熟悉，那麼我強烈推薦h2o.ai。h2o.ai被設計來適用於多個行業，包括醫療保健、金融和電子商務。該平台可以在本地或雲端上使用，並集成了各種數據源，包括Hadoop、Apache Spark和Amazon S3。該平台還提供了與流行的機器學習框架和工具（如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn）的集成，它旨在提供用戶友好的界面，使用戶能夠快速構建和部署模型。該平台提供了各種用於分類、回歸和聚類任務的機器學習算法，它可以擴展以處理大型數據集。我認為h2o.ai最強大的功能之一是其自動機器學習功能，使用該功能，用戶可以快速構建和部署模型，無需大量編程或數據科學專業知識。這可以幫助企業加快從數據中提取洞察力的過程。所以，如果你的團隊在這方面不太熟練，你肯定會很喜歡這款軟體。它的主要優勢在於易用性和可擴展性，它的平台可以處理大量數據，非常適合應用於詐騙檢測、客戶分段和預測性維護等應用。

Salesforce Einstein：這款軟體專為銷售和市場營銷團隊量身定制，它是一個由AI驅動的客戶關係管理（CRM）平台，旨在改善銷售、市場營銷、社區、分析和商業等方面。通過Salesforce Einstein，企業可以利用AI的力量從客戶數據中獲取洞察力，並將這些洞察力應用於優化銷售和整體市場營銷工作。在功能方面，Salesforce Einstein提供了一系列工具，供銷售和營銷團隊使用。對於銷售團隊來說，平台提供了更多關於機會的掌握、減少數據輸入工作的數據捕獲、基於歷史數據優先處理機會的幫助等方面的意識。對於市場營銷團隊來說，平台提供了關於最佳產品的推薦、使用圖像識別進行更深入的洞察力分析，以及參與評分功能。換句話說，它為你自動完成重複的工作，指導你團隊應該走的方向，並分析你的產品和銷售歷史以創造更好的未來成果。該平台還包括自然語言處理功能，允許企業分析各種渠道上的客戶互動，如電子郵件、社交媒體甚至是聊天機器人。它使用預測性分析來識別客戶行為模式，並提供有關客戶最有可能感興趣的產品或服務的洞察力。使用Salesforce Einstein的一個主要好處是，它消除了企業管理自己的AI模型或進行任何數據準備的需要。它可以輕鬆集成到Salesforce CRM系統中，並可以輕鬆訪問各種Salesforce產品，如sales cloud、service cloud和marketing cloud。該平台的價格細節並沒有公開，因此感興趣的用戶應該聯繫公司獲取更多信息。Salesforce確實提供了一個為期30天的免費試用版，這可以作為企業在訂閱之前評估其能力的有用方法。有些人認為它的價格有點高，但考慮到它提供的眾多功能以及無縫集成，可能是非常值得的。這款軟體絕對是深度學習的一個典型例子，這也是為什麼它需要比列表中許多其他軟體更高級的能力。

這就是我為這個視頻精心挑選的列表。與其讓你在眾多選擇中感到不知所措，我寧願專注於每個類別中的幾個優質示例。我故意省略了聊天機器人，因為儘管它們絕對是新興AI領域的重要組成部分，但幾乎每個軟體都以某種形式包含它們，而它們目前還太新無法完全分析，由於該領域的發展速度非常快，我相信不久之後我們就會有一部關於不同聊天機器人的視頻。在下面的評論中告訴我你的想法，你是否使用其中的任何軟體，或者是否使用我忽略的其他軟體。如果有一款你更喜歡，你希望我在另一個視頻中介紹，請告訴我。如果你喜歡這個視頻，並希望看到更多類似的視頻，請隨意支持我們的招聘者，點個讚，訂閱，按鈴鐺，非常感謝，這對我們很重要，也有助於我們的算法。請隨時關注我，我將盡力每天發布幕後內容，再次感謝大家，下次見，謝謝。