Облачные ИИ платформы для Украины

Обновлено: 17.10.2022
Облачные платформы для машинного обучения позволяют проводить обучение нейросетей быстрее и дешевле, а также предоставляют дополнительные инструменты для разработчиков ИИ приложений. Примеры облачных ИИ платформ - даны ниже.

Пользователи, которые искали ИИ платформы, потом также интересовались следующими продуктами:

См. также: Топ 10: Облачные платформы для Украины

2022. Microsoft добавила нейросеть DALL-E 2 в свой сервис Azure OpenAI



Сервис Azure OpenAI был запущен в прошлом году в составе Azure Cognitive Services. Он предоставляет компаниям доступ к API OpenAI через платформу Azure, например, для таких приложений, как перевод текстов и автозаполнение форм. Сегодня Microsoft добавила в сервис доступ к нейросети DALL-E 2 для избранных клиентов Azure OpenAI Service. Клиенты могут использовать DALL-E 2 для создания изображений на основании текстового описания. В число первых пользователей инструмента компания Mattel, которая использует DALL-E 2, чтобы придумать идеи игрушечных автомобилей, а немецкий медиа-конгломерат RTL Deutschland, использует сервис для создания картинок в книгах.


2021. Microsoft внедрит в облако Azure нейросеть GPT-3 и даст компаниям доступ к языковым моделям



Microsoft анонсировала OpenAI Service на основе своей облачной платформы Azure. Сервис можно использовать для разных задач — от обработки клиентских запросов и обобщения больших текстов до написания кода или генерации ответов на вопросы. В качестве примера Microsoft привела спортивную франшизу, которая разрабатывает приложение для взаимодействия с фанатами во время матчей. С помощью GPT-3 поток комментариев можно превратить в короткие подборки самых ярких моментов игры или сгенерировать оригинальный контент для соцсетей. Microsoft пообещала предоставить клиентам инструменты для фильтрации и модерации запросов и ответов пользователей. В мае компания интегрировала алгоритм GPT-3 в платформу low-code разработки Power Apps для упрощённого написания программного кода.


2020. На Google Cloud появился ИИ-сервис для извлечения данных из документов и форм


Google запустил на своей облачной платформе новый когнитивный API-сервис Document AI, который позволяет автоматически извлекать информацию, содержащуюся в цифровых и печатных документах, с помощью машинного обучения. Предполагается использование двух процессоров общего назначения, первый - для обычных документов, второй - для анкет/форм. Есть также специализированные процессоры для финансовой документации, например, можно обрабатывать заявки на выдачу ссуд или счета-фактуры. Главными конкурентами Google в этом сегменте являются компания Amazon, которая предлагает подобный сервис Textract на AWS, а также Microsoft со своим инструментом Form Recogniser.


2018. Oracle представил ИИ приложения для "умного производства"



Oracle представил новые облачные приложения с искусственным интеллектом Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing, которые позволяют производственным предприятиям сократить расходы и увеличить выпуск продукции. Эти приложения обеспечивают быстрый анализ и дают возможность получить оперативную аналитику, что помогает повысить эффективность производства и увеличить производительность. Они позволяют производителям выявлять аномалии в производственных процессах, определять первопричины проблем и прогнозировать события. Эти приложения дают производителям возможность контролировать каждый этап производственного процесса, предвидеть неисправности и сбои в процессах и элементах, а также отслеживать влияние проблем - от производства до доставки продукции клиентам. Решение основано на облачной платформе Oracle Cloud Platform со встроенными возможностями машинного обучения. Оно включает в себя адаптированное для производственных задач хранилище данных, которое объединяет и позволяет анализировать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из нескольких источников данных на предприятиях.


2018. IBM запустила облачную платформу для обучения нейросетей на базе Watson Studio



Онлайн платформа Watson Studio получила новое дополнение - Deep Learning as a Service (DLaaS). Оно дает возможность более широкому кругу предприятий использовать последние достижения в области машинного обучения, снизив порог входа. С новых инструментов разработчики могут разрабатывать свои модели с теми же фреймворками с открытым исходным кодом, которые они, вероятно, уже используют (например, TensorFlow, Caffe, PyTorch, Keras и т. Д.). Новый сервис IBM по существу предлагает эти инструменты в виде облачных сервисов, и разработчики могут использовать стандартный Rest API для обучения своих моделей с использованием ресурсов, которые им нужны, или в рамках имеющегося у них бюджета. В IBM утверждают, что их сервис предлагает ряд преимуществ перед Azure ML Studio. Он предлагает визуальный конструктор нейронных сетей, который позволяет даже непрограммистам настраивать и проектировать свои нейронные сети.


2017. Google запустил бесплатный playground для обучения нейросетей - Colaboratory



Google запустил сервис Colaboratory (или Colab), предназначенный для учебных и экспериментальных проектов обучения нейросетей на Python. Это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebook, который предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере, даёт бесплатный доступ к виртуальным машинам с GPU. В Colaboratory предустановлены Tensorflow, Keras и практически все необходимые для работы Python-библиотеки. Файлы Colaboratory представляют собой обычные .ipynb «ноутбуки» и хранятся в Гугл-диске. Конечно, у сервиса есть некоторые ограничения, поэтому вы не сможете использовать его для production (для этого есть Google Cloud Platform). Однако, вы можете загрузить свои данные на Colab, обучить нейросеть и сохранить ее для дальнейшего использования в своих приложениях или сервисах.


2016. На AWS появились когнитивные API сервисы



Amazon запустила три когнитивных API-сервиса на своей платформе Amazon Web Services. Первый - Rekognition - позволяет распознавать изображения. Т.е. Вы подгружаете на платформу картинки, и получаете список названий объектов, например, название породы собаки. Второй - Amazon Polly - преобразует любой текст (на 24 языках, включая русский) в речь. Можно выбрать любой из 47 мужских и женских голосов. Третий - Lex - это движок, на котором работает виртуальная ассистентка Amazon Alexa. Он позволяет создавать чатботов внутри мессенджеров и мобильных приложений, отвечающих на вопросы ваших клиентов. Со старта есть интеграции с Facebook Messenger, Slack и Twilio.