Novedades 高度な機械学習 para este año

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高度な機械学習

  • Azure AI Vision proporciona poderosas capacidades de procesamiento y análisis de imágenes.
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    ¿Qué es Azure AI Vision?
    Azure AI Vision es una herramienta de IA sofisticada diseñada para analizar e interpretar contenido visual. Sus características incluyen detección de objetos, clasificación de imágenes, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento facial. Al aprovechar modelos avanzados de aprendizaje automático, capacita a las empresas para extraer información significativa de las imágenes y automatizar flujos de trabajo, mejorando la productividad y los procesos de toma de decisiones. El servicio es altamente escalable, ofreciendo integración sin problemas con otros servicios de Azure para una estrategia de IA integral.
    Características principales de Azure AI Vision
    • Detección de objetos
    • Clasificación de imágenes
    • Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
    • Reconocimiento facial
    • Moderación de contenido
    Pros y Contras de Azure AI Vision

    Desventajas

    Requiere datos etiquetados para el entrenamiento de modelos personalizados, lo que puede ser una barrera para algunos usuarios.
    No hay código abierto disponible para el servicio.
    Dependencia de la infraestructura en la nube de Azure, que puede involucrar consideraciones de residencia y cumplimiento de datos.
    No se identifica una presencia directa en tiendas de aplicaciones o canales de redes sociales según la información.

    Ventajas

    Servicio unificado con múltiples capacidades de visión por computadora que incluyen análisis de imágenes, OCR, reconocimiento facial y análisis espacial.
    No se requiere experiencia en aprendizaje automático para usar funciones preconstruidas.
    Soporta análisis de vídeo en tiempo real con capacidades de análisis espacial.
    Entrenamiento de modelos personalizados disponible con un mínimo de datos de imagen requeridos.
    Guía clara para el uso responsable de la IA para asegurar una implementación ética.
    Modelo de precios pay-as-you-go sin costos iniciales.
    Precios de Azure AI Vision
    Cuenta con plan gratuitoYES
    Detalles de la prueba gratuita5,000 transacciones gratuitas por mes
    Modelo de preciosFreemium
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónpor 1,000 transacciones

    Detalles del plan de precios

    Gratis (F0)

    0 USD
    • 5,000 transacciones gratuitas por mes
    • 20 transacciones por minuto

    Estándar (S1)

    0.014 USD
    • Incrustaciones de texto $0.014 por 1,000 transacciones
    • Incrustaciones de imagen $0.1 por 1,000 transacciones
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/computer-vision
  • ChatGBT: Plataforma gratuita de chatbot IA impulsada por modelos GPT, ofreciendo soporte multilingüe.
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    ¿Qué es ChatGBT?
    ChatGBT es un poderoso chatbot de IA basado en la arquitectura GPT, que ofrece acceso gratuito a varios modelos de primera categoría como GPT-4, Claude 3 y Meta Llama 3. La plataforma combina las últimas tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos avanzados de aprendizaje automático para proporcionar respuestas integrales y mejorar la productividad. Con funciones como historial de conversación cifrado y soporte multilingüe, garantiza una interacción versátil y atractiva.
  • Plataforma de aprendizaje profundo de código abierto para un mejor entrenamiento de modelos y ajuste de hiperparámetros.
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    ¿Qué es determined.ai?
    Determined AI es una plataforma avanzada de aprendizaje profundo de código abierto que simplifica las complejidades del entrenamiento de modelos. Proporciona herramientas para un entrenamiento distribuido eficiente, ajuste de hiperparámetros integrado y gestión robusta de experimentos. Diseñada específicamente para empoderar a los científicos de datos, acelera el ciclo de vida de desarrollo de modelos al mejorar el seguimiento de experimentos, simplificar la gestión de recursos y garantizar la tolerancia a fallos. La plataforma se integra sin problemas con marcos populares como TensorFlow y PyTorch y optimiza la utilización de GPU y CPU para un rendimiento máximo.
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