2020 年の企業向け最高の AI プラットフォーム

企業は長年にわたり、業務と分析を手作業で処理してきましたが、その結果、人件費と事務処理が増加し、最適な結果が得られませんでした。現代は、人工知能の導入によってこれらすべての状況を変えることを目指しています。

人工知能の分野における革新と改良により、複雑すぎて理解できない問題に対する最もスマートな解決策がいくつか提供されています。企業はすでに、プロセスに費やす時間と労力を削減するだけでなく、プロセス全体を総合的に改善して AI を強化するために、これらのインテリジェントソリューションへの投資を開始しています。 AI を導入することで、企業は業務の大部分を簡単に自動化し、より優れた意思決定に集中できるようになります。

[[334685]]

優れた人工知能プラットフォーム

AI プラットフォームは、冗長なタスクの引き継ぎ、より適切な意思決定のためのデータに関するより深い洞察の提供、効果的なデータ管理機能の提供など、数多くのメリットを提供することで、企業が最大限の効率を達成できるようにします。

企業が生産性を効率化する方法を求め続ける中、AI ベースのプラットフォームは企業にとって天の恵みとなっています。 AI と機械学習の最新のイノベーションにより、組織は増大する需要に合わせてビジネスを拡大できるだけでなく、切望されている洞察も得られます。

この記事では、企業にインテリジェントな機能を提供できる最高の AI プラットフォーム 10 個について詳しく説明したいと思います。

1. Google Cloud AI プラットフォーム

機械学習プロジェクトを本番環境に導入する

ウェブサイト - https://cloud.google.com/ai-platform/
最高の機能 - モデルのトレーニング、分析、調整に役立ちます

Google は企業に幅広いサービスを提供しており、事前設定されたツール、データストレージサービス、管理ツール、最高クラスのセキュリティ機能などを使用して、クラウドから業務を実行できるようにしています。

Google Cloud AI Platform には上記のすべての機能が含まれているほか、AutoML を使用して Google のトップインフラストラクチャ上でさまざまな ML モデルをトレーニング、デプロイ、管理するオプションや、機械学習アクセラレータ、ディープラーニング、翻訳、ビジョン API、自然言語処理、動画分析などの幅広いサービスと API へのアクセスなどの追加のメリットも提供されます。

これらのツールを使用すると、開発者やデータサイエンティストは、オンプレミスまたはクラウドにシームレスに展開できるビジネス向けの AI 主導型ソリューションを効率的に作成し、共同作業を行うことができます。

その他の機能:

クラウドベースの機械学習
スパム検出
顧客感情分析

2. テンソルフロー

ウェブサイト - https://www.tensorflow.org/
機能 - 機械学習
サポートされている OS/言語/プラットフォーム - デスクトップ、クラスター、モバイル、エッジ、CPU、GPU、TPU。
最高の機能 - 初心者から専門家まで、すべての人に適しています。
無料トライアルあり
開始価格 - 無料版

Google Brain のチームによって開発された TensorFlow により、機械学習を誰でも利用できるようになります。 TensorFlow は、JavaScript、モバイル、IoT、本番環境などさまざまな環境で利用できるため、開発者、研究者、データサイエンティストはさまざまなプラットフォームで複雑な機械学習の問題に正面から取り組むことができます。

幅広く効果的なツール、ライブラリ、API のコレクションにより、あらゆるスキルレベルの企業が最も強力な機械学習モデルを開発し、実験と分析の新たな機会を切り開くことができます。 TensorFlow を使用すると、企業はより優れたエクスペリエンスを提供する専門知識を獲得できるだけでなく、効率も向上します。

その他の機能:

柔軟性の深さ
真のポータビリティ
自動微分

3. IBM Watson Studio (および IBM Watson Machine Learning Studio)

ウェブサイト — https://www.ibm.com/cloud/watson-studio
最高の機能 - 小さなデータから多くのことを学ぶ
無料トライアルあり
開始価格 - 無料版

機械学習業界のトップ企業のひとつである Watson は、企業の人工知能と機械学習のニーズに終止符を打つことを目指した IBM の製品です。 Watson Studio は、プロジェクト目標の定義、データの準備、適切なツールの選択、モデルのトレーニング、デプロイメントなど、さまざまな側面をカバーすることで、カスタム機械学習モデルのデプロイメントと操作のすべての段階で包括的なソリューションを提供します。

ノートブックを使用すると、複数のプロジェクト間でデータに簡単にアクセスしながら、チームメンバーとのシームレスなコラボレーションが可能になります。 Watson Studio を使用すると、データサイエンティストやアナリストは IBM の世界クラスのツールセットにアクセスして、流れるデータ、多数のプロジェクト、視覚認識、自然言語処理、AutoAI によるモデルライフサイクルの自動化などを管理できます。

その他の機能:

データを表示
データの最適化
ディープラーニングの統合

4. Amazon AI サービス

アプリケーションに簡単にインテリジェンスを追加

ウェブサイト — https://aws.amazon.com/machine-learning/

AI およびクラウドコンピューティング業界の主要企業である Amazon は、企業が顧客をより深く理解するだけでなく、さまざまな日常業務を効率化するために使用できる広範なサービスリストを提供しています。

Amazon AI が提供するサービスには、パーソナライズされた推奨事項の取得、ドキュメントの物理コピーからのデータの抽出、機械学習を使用した予測の生成、ユーザー認証、翻訳サービスなどがあります。これらのサービスを使用することで、高度な分析を取得し、より適切な意思決定を行うことができます。

5. Microsoft Azure (および Microsoft Machine Learning Studio)

ウェブサイト — https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/
機能 - 機械学習
サポートされているOS/言語/プラットフォーム - ブラウザベース
最高の機能 - モデルはWebサービスとして展開されます
無料トライアルあり
開始価格 - 無料版

Azure は、コスト効率の高いソリューションを使用して企業がグローバルに事業を展開できるようにする、効率的な AI 駆動型ツールのセットです。 Microsoft Azure を使用すると、組織はクラウドコンピューティング、IoT、移行オプション、リモートアクセス用の仮想デスクトップ、開発者ツール、強化されたセキュリティなど、包括的なサービスコレクションにアクセスできるようになります。

Azure Machine Learning Studio を使用すると、データサイエンティストや開発者は、チームと共同作業しながら、機械学習モデルを迅速に開発、トレーニング、デプロイできます。効果的なツールのサポートは、効率性を向上させ、より優れたイノベーションを可能にするための重要な要素であり、Azure はよりスマートな機械学習モデルを構築および展開するための最適なプラットフォームの 1 つとなっています。

6. 水

ウェブサイト – https://www.h2o.ai/
機能 - 機械学習
サポートされている OS/言語/プラットフォーム - 分散メモリプログラミング
最高の機能 - AutoML機能を含む
無料トライアル — 21日間
開始価格 - サプライヤーにお問い合わせください

H2O は、人工知能と機械学習の数多くのメリットを企業が利用できるようにし、これらのサービスを利用できるようにすることに重点を置いたもう 1 つの AI プラットフォームです。 H2O はオープンソースツールを活用して、ヘルスケア、金融、通信、小売、マーケティング、医薬品などの市場の主要産業を支えています。

H2O のような AI プラットフォームは、詳細な分析と予測を提供することで、企業の市場リスクを最小限に抑え、利益を増やすことができます。スケーラブルな機械学習機能により、高度な分析、不正分析、パーソナライズされたマーケティングのためのシームレスなデータ取り込み、モデルトレーニング、展開を実現します。

7. インフォシスニア

ウェブサイト - https://www.edgeverve.com/artificial-intelligence/nia/
機能 - 機械学習チャットボット
サポートされているOS/言語/プラットフォーム - サポートされているデバイス: Windows、Mac、Webベース
最高の機能 - より深い洞察でより良い分析と予測を実現
無料トライアル - 利用不可
開始価格 - サプライヤーにお問い合わせください

Infosys Nia は、機械学習と人工知能テクノロジーの力を活用して、スマートかつ効率的な統合エクスペリエンスを提供する AI プラットフォームです。 Infosys Nia は、第 1 世代の AI プラットフォーム Infosys Mana を置き換えることで、個別に提供されていた多くのサービスをバンドルします。

Infosys Nia は、顧客行動をより深く理解するための、より優れた分析と予測、自動化機能、根本原因分析、より簡単な移行、データ管理などのためのより深い洞察を提供するシンプルでコスト効率の高いソリューションを提供するように設計されています。自然言語処理、光学式文字認識、プロセス自動化など、あらゆる AI プラットフォームのその他の標準ツールとサービスも Infosys Nia にあらかじめパッケージ化されています。

8. セールスフォース・アインシュタイン

ウェブサイト - https://www.salesforce.com/products/einstein/overview/
機能CRMシステム
サポートされているOS/言語/プラットフォーム - クラウドベース
最高の機能 - モデルとデータ準備を管理する必要がない
無料トライアル — 30日間
開始価格 - サプライヤーにお問い合わせください

Salesforce は、何千もの企業で使用されている主要な CRM プラットフォームの 1 つであり、すべてが適切に機能することを保証する、企業の業務の重要な部分を担っています。 Salesforce Einstein は、Salesforce がワークフローを自動化しながら顧客にスマートな分析を提供できるように支援する革新的な統合 AI サービスです。

Einstein は、初期設定を心配することなく、ユーザーに優れた顧客洞察を提供することを目的とした AI 駆動型 CRM として宣伝されています。顧客データを CRM に追加するだけで、Einstein はデータに最適なモデルを自動的に選択し、顧客に関する洞察を提供し始めるため、リードから顧客への転換に一歩近づきます。

9. ウィプロホームズ

ウェブサイト - https://www.wipro.com/holmes/
無料トライアル - 利用不可
開始価格 - サプライヤーにお問い合わせください

Holmes は、効率、スピード、エクスペリエンスを向上させるために設計された Wipro の AI プラットフォームです。認知プロセス自動化、自然言語処理、自己学習、高度な分析、予測システムなどの幅広いソリューションを提供することで、Holmes はあらゆる規模の企業のニーズに容易に対応し、競合他社よりも優位に立つことができます。

Holmes は複数の主要領域で使用でき、問題を即座に解決し、常に最適な効率を確保することで、開発、ネットワーキング、リモート操作、仮想アシスタント、セキュリティ、クラウドコンピューティング操作を合理化します。 Holmes のエンドツーエンドのインテリジェントソリューションを利用すると、企業は速度低下を起こすことなく、高度にパーソナライズされた世界クラスのエクスペリエンスを顧客に提供できます。

その他の機能:

ビジュアルコンピューティングアプリケーション
ロボットとドローン
デジタル仮想エージェント

10. レインバード

ウェブサイト — https://rainbird.ai/
無料トライアル - 利用不可
開始価格 - サプライヤーにお問い合わせください

すべての適切な側面を考慮した意思決定システムを探しているなら、Rain Bird が最適なツールかもしれません。 Rain Bird は、AI 主導の意思決定機能と視覚モデルを組み合わせることで、お客様のような企業が迅速に意思決定を行うことを可能にします。

金融機関、詐欺防止サービスなど、重要なシナリオや意思決定に基づいて実行されるビジネスに適しています。 Rain Bird を使用すると、あらゆる情報を収集して、意思決定システムの基礎となる堅牢なモデルを作成し、起こり得るすべての結果を包括的に理解することができます。

その他の機能:

ビジュアルユーザーインターフェース
スマートなデータインポート
自然言語処理

結論は

人工知能プラットフォームは現代のビジネスに不可欠です。手間のかからない移行、モデル構築、トレーニング、展開、より詳細な分析、自動化、予測、強力なデータ管理機能、その他多くの利点など、それらが提供するメリットは、それらを採用する十分な理由です。私たちは、いくつかのトップ AI プラットフォームについて言及し、あなたのビジネスがより良く、よりスマートになり、あなたとともに成長できるようにするためのいくつかの方法について説明しました。これらの命を救うメリットをビジネスに取り入れたいと考えている場合は、上記の AI プラットフォームを参照して、どれがニーズに合っているかを確認することをお勧めします。

<<: ソフトウェアエンジニアのコーディング面接でよく聞かれるアルゴリズムトップ 10

>>: ニューラルネットワークはなぜ任意の関数を近似できるのでしょうか?