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人工智能即服务:轻松集成人工智能工具

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您必须成为 AI 专业人士才能利用人工智能为自己谋取利益的日子已经一去不复返了。

AIaaS 是“人工智能即服务”的缩写,指的是现成的交钥匙 AI 工具,使公司能够轻松地从 AI 中受益。

AIaaS 使每个人都可以使用可以自动化和加速业务流程的 AI 技术。

通过应用程序编程接口 (API),用户无需编写任何代码即可利用 AI 的强大功能。

即使预算很少,也可以在公司中引入单独的人工智能工具,并且可以可持续地优化流程。当然,各种AI工具也可以根据公司的要求进行定制,从而产生定制的AI产品。

AI 即服务 (AIaaS) 解决方案包含预先存在的模型、个性化模板和无需编码的界面。事实证明,这对于不愿意将资源分配给开发工具且缺乏数据科学内部专业知识的企业来说是有利的。

人工智能即服务(AIaaS)就像从云端租用AI功能一样。

这是个人和企业使用人工智能的一种方式,而无需预先花费大量资金。借助 AIaaS,您可以试用 AI 并将其用于大型项目,而无需承担太大风险。

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这就是为什么我建议每个中小企业使用AIaaS解决方案(也与人工智能机构合作),以保持低投资并保证快速实施。

如果您有兴趣快速、有效和可持续地将 AI 集成到您的业务中,以优化和自动化流程,并通过深入的数据洞察做出更好的决策,请与我联系。正是针对这 3 点,才使用了 AI。

以下是有关 AIaaS 的一些重要事项:

1. 易于上手:AIaaS 让 AI 变得容易上手。您可以尝试不同的云平台、服务和机器学习工具。

2. 专用硬件和软件:AIaaS 包括运行 AI 所需的一切,例如专用计算机和软件。例如,如果你想使用人工智能来观察事物(计算机视觉),你需要强大的硬件,如GPU。AIaaS 提供所有这些功能,而无需您购买和设置它。

现在,让我们谈谈不同类型的 AIaaS:

1. 机器人和数字助理:它们就像虚拟助手,可以与人聊天或回复电子邮件。他们使用人工智能来理解人类对话并从中学习。您可以构建 Google Cloud 的 Dialogflow 等工具,甚至可以现在使用 OpenAI 的新 GPT 功能构建工具。

2. 应用程序编程接口 (API):AIaaS 允许您访问特殊工具 (API),让您的软件使用 AI 功能。例如,您的程序可以理解语言、分析情绪,甚至执行人脸识别等操作。

示例包括Google Cloud Natural Language API,Microsoft Azure Computer Vision API,IBM watsonx语音转文本和文本转语音,Amazon Web Services(AWS)个性化API和Dialogflow API(Google Cloud)。

3. 机器学习 (ML) 框架:这些是开发人员创建自己的 AI 模型的工具。但是,AIaaS 提供完全托管的框架,无需额外工具即可更轻松地构建、测试和使用这些模型。

示例包括:TensorFlow Serving、Amazon SageMaker、Microsoft Azure Machine Learning 和 Google Vertex。

4. 无代码或低代码 ML 服务:这些 AIaaS 解决方案提供与机器学习框架相同的功能,但您无需成为编码专家。它们带有预制模型和简单的界面,非常适合没有大量技术专长的公司。

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示例提供商包括 Google Cloud AutoML、Microsoft Azure Auto ML、IBM Watson Studio、DataRobot 和 H2O.ai Driverless AI。

现在,让我们看看一些提供 AIaaS 的顶级公司:

1. Microsoft Azure:他们提供各种 AI 服务,如认知服务、认知搜索、Azure 机器学习和机器人服务。

2. AWS(亚马逊网络服务):他们拥有 Sagemaker、Lex、Polly 和 Rekognition 等服务,涵盖机器学习、聊天机器人、语音和计算机视觉。

3. 谷歌云:他们的服务包括 AI 平台、AI Hub 和对话式 AI 服务,用于大规模构建、部署和管理 ML 模型。

AIaaS 的优势:

  1. 灵活性:AIaaS 可以适应个人业务需求,并用于公司内的不同领域。
  2. 透明度: 公司只需为他们实际使用的应用程序付费。他们还可以收到有关有效完成的工作的详细报告。
  3. 可扩展性:AIaaS 可以根据公司的需求和增长进行扩展或缩小。所有人工智能工具都可以单独添加,使公司能够在使用人工智能的道路上迈出一小步。
  4. 成本效益: 人工智能外包为公司节省了内部开发人工智能解决方案的成本,并且由于外包,无需雇用额外的内部员工。
  5. 快速、简单的实施:公司无需聘请专家团队或开发复杂的基础设施。借助强大的 AIaaS 合作伙伴,公司可以在短时间内部署 AI 工具。如果您想了解有关实施过程的更多信息,请与我联系。

AIaaS 的挑战:

1. 安全性:处理敏感数据可能是一个问题。

2. 第三方依赖:依赖外部供应商可能会导致问题解决延迟。

3. 透明度:用户可能不知道人工智能系统是如何工作的。

4. 数据主权和治理:一些行业限制在云中存储数据,限制了 AIaaS 选项。

5. 不可预见的成本:长期成本可能变得不可预测,尤其是在需要额外培训或招聘的情况下。

人工智能即服务的最大优势是快速、无忧的实施。