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分析
G-Data Screen Data, FPL Optimization AI, Instant Data Scraper, Open Data Science, Crayon Data, Legal Data, DataNormalizer, By the Numbers, Peaka, Amazon Product Analyzer 是最好的付費/免費 Data tools.
資料是一系列事實的集合,如數字,文字,測量,觀察或對事物的描述。在計算和人工智能的背景下,資料是已經轉換為有效處理形式的信息。資料可以存在多種形式,包括結構化資料(如資料庫),非結構化資料(如文本),以及半結構化資料(如XML或JSON)。對資料的有效使用和分析是人工智能和機器學習的基石。
核心功能
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價格
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如何使用
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Salesforce Platform | Customer 360 |
平台入門 $25/用戶/每月 包括自訂物件、流程自動化、Lightning 應用建置器、AppExchange、員工身份認證,以及可自訂的報告和儀表板。
| 探索 Salesforce 平台以構建、自訂和保護 Agentforce 和人工智慧應用程式。利用低程式碼工具、整合系統、自動化流程,並安全地連接數據。開始免費試用,體驗 Salesforce 平台服務 30 天。 |
Claude | 用自然語言互動以協助任務 | 你可以與 Claude 交談,這是一位來自 Anthropic 的 AI 助手,並用自然語言指示它幫助你完成許多任務。 | |
Salesforce CN | 客戶關係管理(CRM) | Salesforce CN 可供在中國的公司使用,以管理客戶互動、銷售流程和客戶服務。它需要建立多組織架構並使用Salesforce的API工具和SI夥伴進行數據遷移。該平台提供多種雲端服務,包括針對中國市場的銷售雲、服務雲和平台雲。 | |
Prolific | 訪問經過驗證且積極參與的參與者池 | 定價 不等 我們的基於回應的定價是根據參與者的最低時薪獎勵加上一個固定平台費用,對學術機構和非營利組織的費用較低。 | 研究者可以註冊,並在自助平台上設置任務或研究,定義目標受眾,並從超過20萬名活躍參與者中挑選,接著推出他們的研究。參與者可以註冊參加有趣的任務並賺取現金。 |
DataCamp | 互動式課程和程式挑戰 |
基本方案 免費 每個第一章節免費,提供免費職業檔案及求職板訪問
| 使用者可以註冊免費或付費帳號,根據自己的興趣和技能水平選擇課程或技能追蹤,並直接在瀏覽器中完成互動練習、程式挑戰和專案。該平台會追蹤進度並在完成後提供證書。 |
Branded | 訪問小眾研究觀眾 | 使用Branded,您可以使用自己的工具或第三方服務創建研究項目。Branded的算法將向您的研究發送合格的研究參與者。您可以透過戰略招聘和高級配置檔,訪問小眾的目標觀眾。最後,您將收到經過AI審核的洞察,以幫助做出明智的商業決策。 | |
Notta | 自動將音訊轉錄為文字 |
免費 0元 無需信用卡,僅限1個帳號,轉錄時間:每月120分鐘,AI摘要:每月10次
| Notta自動將訪談、商務會議、研討會等音訊進行轉錄,並自動提取和總結關鍵重點。用戶可以免費開始,並比較免費和付費功能來體驗Notta的能力。 |
iAsk.Ai | 免費的 AI 搜尋引擎 | 使用者可以用自然語言提出問題,並接收詳細且準確的回應。簡單地在搜尋框中輸入你的問題,iAsk.Ai 就會提供答案。 | |
clickworker | AI 訓練數據生成 | 客戶可以在平台上註冊並提交需要數據生成、驗證或標註的專案。Clickworkers 會透過 Clickworker 平台或應用程式在線完成微任務,並根據每個任務進行補償。該平台提供管理服務和 API 進行整合。 | |
Gong | 捕捉客戶互動 | Gong捕捉客戶互動,利用AI分析它們,並為銷售團隊提供洞見。用戶可以預約示範或請求報價以開始使用。該平台提供教練、預測、交易執行等功能。 |
醫療保健:資料用於開發用於疾病診斷、藥物發現和個性化治療計畫的AI模型
金融:AI算法分析金融資料以檢測欺詐、預測市場趨勢並自動化交易決策
零售:資料驅動的AI有助於客戶分割、產品推薦和供應鏈優化
製造業:AI模型使用感應器資料來預測設備故障、優化生產流程並改善質量控制
用戶和專家強調資料在AI和機器學習中的關鍵作用。他們強調高質量、多樣性和相關性的資料對於訓練準確和健壯的AI模型至關重要。一些常見提到的挑戰包括資料隱私問題、有效資料存儲和處理基礎設施的需求,以及持續要求的資料維護和更新。總的來說,人們一致認為有效的資料管理對於AI項目的成功至關重要。
使用者與推薦系統互動,根據其瀏覽和購買歷史推薦產品
由自然語言處理驅動的聊天機器人使用資料來理解並回應用戶查詢
智能家居設備根據從感應器和用戶交互收集的資料學習用戶喜好
要在人工智能和機器學習中有效使用資料,請遵循以下步驟: 1. 資料收集:從各種來源收集相關的資料。 2. 資料清理:從資料中刪除不一致性、錯誤和缺失值。 3. 資料探索:分析資料以獲取見解並理解模式。 4. 資料預處理:將資料轉換為適合AI模型的格式。 5. 模型訓練:使用預處理的資料來訓練AI模型。 6. 模型評估:使用驗證資料評估訓練模型的性能。 7. 模型部署:應用訓練模型對新的未見資料進行預測。
以資料驅動的決策
提高預測和預測準確性
自動化複雜任務
發現隱藏的模式和見解
個性化用戶體驗