퍼펙추얼 ML은 퍼펙추얼 러닝을 활용하여 모델 트레이닝을 크게 가속화하는 혁신적인 머신러닝 플랫폼입니다. 일반적으로 모델 재훈련에 필요한 시간과 자원을 없애줌으로써 기업이 머신러닝 모델을 빠르게 반복하고 배포할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 금융, 의료 및 소매를 포함한 다양한 산업에서 다양한 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. 내장된 정규화 및 지속적 학습 기능을 통해 퍼펙추얼 ML은 모델을 최신 상태로 유지하고 정확성을 보장하면서 광범위한 수동 개입이 필요 없습니다.

Picterra는 지리 공간 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하기 위해 설계된 혁신적인 지리 공간 AI 플랫폼입니다. 클라우드 네이티브 기계 학습을 사용하여 위성 및 드론의 이미지를 분석하고 탐지기를 교육하는 효율적인 방법을 제공합니다. 그 특징은 빠르게 운영을 확장하고 데이터 기반 결정을 내리는 능력으로, 기업과 조직이 워크플로를 최적화하고 효율성을 높이며 정보에 입각한 지속 가능한 행동을 촉진할 수 있도록 합니다.

Plat.AI는 맞춤형 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 통해 의사 결정 프로세스를 개선하고자 하는 기업을 위한 예측 분석 플랫폼입니다. 기술적 배경에 관계없이 사용자가 예측 모델을 쉽게 만들고, 교육하고, 배포할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 자동 모델 구축, 실시간 데이터 처리 및 특정 비즈니스 요구에 맞춘 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 플러그 앤 플레이 기능을 통해 Plat.AI는 데이터에서 정확한 예측을 생성하는 데 필요한 시간과 복잡성을 크게 줄입니다.

Remyx AI는 AI 개발을 처음부터 끝까지 용이하게 하기 위해 설계된 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 데이터를 쉽게 큐레이션하고, 코드를 전혀 작성하지 않고 기계 학습 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 자동화 기계 학습, 합성 데이터 생성 및 대화형 인터페이스와 같은 기능을 갖추고 있어 맞춤형 기계 학습 솔루션을 신속하게 맞춤화하고 배포할 수 있게 합니다.

Azure AI Foundry는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 맞춤 AI 모델을 구축할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 데이터 연결, 자동 기계 학습 및 모델 배포와 같은 기능을 통해 전체 AI 개발 작업을 간소화합니다. 사용자는 Azure의 클라우드 서비스를 활용하여 응용 프로그램을 확장하고 AI 라이프사이클을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

C3 IoT는 다양한 산업 부문에 맞춤화된 AI, 머신 러닝 및 예측 분석 응용 프로그램을 개발하고 배포하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 기존 데이터 인프라와 원활하게 통합되며 실시간 데이터 처리, 엣지 분석 및 머신 러닝 기능을 위한 도구를 제공합니다. 조직은 신속하게 예측 유지 보수 응용 프로그램을 생성하고 운영 효율을 향상시키며 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻기 위한 고급 분석을 활용할 수 있습니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 기업이 운영을 현대화하고 실시간 데이터 분석을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

DataKriB는 데이터 저장, 실시간 분석 및 머신 러닝 기능을 제공하는 고급 플랫폼입니다. 기업이 데이터를 효율적으로 관리하고 처리할 수 있도록 지원하여 정보에 기반한 의사결정을 촉진하는 실행 가능 인사이트를 열어줍니다. 보안과 확장성에 중점을 둔 DataKriB는 데이터가 단순히 안전하게 저장될 뿐 아니라 실시간으로 분석되어 최대의 효과를 발휘할 수 있도록 보장합니다. 포괄적인 데이터 저장 솔루션이나 AI를 활용할 도구를 찾고 계시다면 DataKriB에는 필요한 도구가 있습니다.

Deci AI는 AI 개발자가 생산 준비가 된 초고속 모델을 구축, 최적화 및 배포하는 데 도움을 주기 위해 설계된 포괄적인 딥 러닝 가속 플랫폼입니다. 고급 신경 아키텍처 검색 및 최적화 기술을 활용하여 Deci AI는 모델이 특정 성능 및 하드웨어 요구 사항을 충족하도록 완벽하게 조정되도록 보장합니다. 이 플랫폼은 다양한 프레임워크 및 하드웨어 구성을 지원하여 다양한 애플리케이션에 적합합니다. Deci AI의 도구는 개발 프로세스를 간소화하여 사용자가 모델 조정 및 배포의 복잡성보다는 AI 애플리케이션의 혁신적인 측면에 더 집중할 수 있게 합니다.