Các tính năng chính của Claude bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu, học máy và gợi ý cá nhân.
Vidrovr, Automated Machine Learning Platform, NB Defense: Secure Jupyter Notebooks, Graphite Note, Người máy pháp lý, NextBrain AI, Lobe, Stocked Picks, Streamlit, Shaped là công cụ Machine Learning trả phí/miễn phí tốt nhất.
Học máy là một phần của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học và cải thiện hiệu suất của họ trên một nhiệm vụ cụ thể mà không cần lập trình rõ ràng. Khái niệm về học máy đã tồn tại từ những năm 1950, nhưng nó đã thu hút sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây do sự phổ biến ngày càng tăng của dữ liệu và sức mạnh tính toán. Học máy đã làm thay đổi đáng kể trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dự đoán.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
---|---|---|---|
Anthropic | Các tính năng chính của Claude bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu, học máy và gợi ý cá nhân. | Để sử dụng Claude, đơn giản là tương tác với trợ lý trí tuệ nhân tạo thông qua trang web hoặc nền tảng được chỉ định. | |
Hugging Face | Hợp tác về mô hình | Nền tảng nơi cộng đồng học máy cùng nhau làm việc với các mô hình, tập dữ liệu và ứng dụng. | |
DataCamp | Hướng dẫn video | Bắt đầu học miễn phí bằng cách tạo tài khoản. Chọn từ danh sách rộng các khóa học về Python, R, SQL, Power BI, Tableau và nhiều hơn nữa. Hoàn thành khóa học tương tác, thực hành bằng các thách thức lập trình hàng ngày và áp dụng kỹ năng của bạn để giải quyết các vấn đề thực tế. | |
SpoiledChild™ | Sản phẩm điều chỉnh tuổi tác cá nhân | Tìm hiểu chính xác những gì bạn cần. SpoiledBrain, thuật toán máy học độc quyền của chúng tôi, sẽ xác định sản phẩm chính xác bạn cần bằng cách kết hợp hàng triệu điểm dữ liệu với hồ sơ cá nhân của bạn. | |
FlowGPT | FlowGPT cung cấp các tính năng cốt lõi sau: 1. Thư viện Nhắc đa dạng: Truy cập vào một loạt lời nhắc ChatGPT đa ngành. 2. Cộng đồng Người dùng: Tương tác với cộng đồng những người yêu và chuyên gia về Trí tuệ Nhân tạo để chia sẻ và khám phá lời nhắc mới. 3. Đề xuất: Nhận đề xuất lời nhắc cá nhân dựa trên sở thích và cách sử dụng của bạn. 4. Truy cập vào Bộ sưu tập và Bộ dữ liệu: Khám phá các bộ sưu tập và bộ dữ liệu được chọn lọc có thể hỗ trợ tạo ra những lời nhắc hiệu quả. 5. Chương trình Tiền thưởng: Đóng góp lời nhắc của bạn và tham gia vào chương trình tiền thưởng để kiếm phần thưởng. 6. Blog và Học tập: Cập nhật tin tức, bài viết và hướng dẫn mới nhất liên quan đến Trí tuệ Nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). | Sử dụng FlowGPT rất đơn giản. Người dùng có thể duyệt qua các bộ sưu tập lời nhắc được tổ chức theo các danh mục khác nhau như Chat, Nhân vật, Lập trình, Marketing, Học thuật, Tìm việc, Trò chơi, Sáng tạo, Kỹ thuật Nhắc, Kinh doanh, và Năng suất. Họ có thể chọn một danh mục mà họ quan tâm và khám phá các lời nhắc có sẵn trong đó. Ngoài ra, người dùng có thể tìm kiếm các lời nhắc bằng cách sử dụng từ khóa để tìm các lời nhắc cụ thể. Khi người dùng tìm thấy một lời nhắc phù hợp, họ có thể sao chép và dán nó vào giao diện hoặc ứng dụng ChatGPT của mình để bắt đầu sử dụng nó cho nhu cầu giao tiếp của mình. | |
HEROZ | |||
Character.ai | Character.ai cung cấp các tính năng chính sau đây: 1. Nhân vật ảo thông minh: Nền tảng cung cấp một bộ sưu tập các nhân vật ảo đã được xây dựng trước với khả năng AI tiên tiến. 2. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Các nhân vật có thể hiểu ngôn ngữ con người và đáp ứng tương ứng, tạo ra cuộc trò chuyện chân thực. 3. Trí tuệ cảm xúc: Các nhân vật có khả năng thể hiện cảm xúc, tăng cường tương tác với người dùng. 4. Hành vi thích nghi: Các nhân vật có thể học và thích nghi theo thời gian, cải thiện phản hồi và hành vi dựa trên tương tác của người dùng. | Để sử dụng Character.ai, bạn có thể tuân theo các bước sau: 1. Đăng ký tài khoản trên trang web Character.ai. 2. Truy cập nền tảng và khám phá các nhân vật ảo có sẵn. 3. Tương tác với các nhân vật bằng cách cung cấp đầu vào qua giọng nói, văn bản hoặc cử chỉ. 4. Quan sát cách các nhân vật hiểu và đáp ứng đầu vào của bạn, tạo ra cuộc trò chuyện và tương tác hấp dẫn. | |
Trọng lượng & Toàn diện | Để sử dụng Trọng lượng & Toàn diện, nhà phát triển cần đăng ký một tài khoản trên trang web. Sau khi đăng ký, họ có thể tích hợp Trọng lượng & Toàn diện với mã nguồn học máy của mình bằng cách sử dụng thư viện Python được cung cấp. Nhà phát triển sau đó có thể ghi log, theo dõi và trực quan hóa các thí nghiệm học máy của mình, theo dõi các chỉ số quan trọng, siêu tham số và hiệu suất mô hình. | ||
Meshy | Chuyển đổi văn bản thành 3D | Để sử dụng Meshy, chỉ cần nhập văn bản hoặc hình ảnh 2D mong muốn và trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra một tài sản 3D trong vòng dưới một phút. | |
Roboflow | Vũ trụ Nền tảng | Chỉ cần vài chục hình ảnh ví dụ, bạn có thể huấn luyện một mô hình thị giác máy tính hoạt động, hiện đại nhưng tiên tiến trong vòng ít hơn 24 giờ. |
Chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị, khám phá thuốc và phân tích hình ảnh y tế.
Tài chính: Phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro tín dụng và giao dịch theo thuật toán.
Tiếp thị: Phân đoạn khách hàng, phân tích tâm trạng và quảng cáo có mục tiêu.
Giao thông vận tải: Xe tự động, dự đoán giao thông và tối ưu hóa tuyến đường.
Sản xuất: Bảo trì dự đoán, điều khiển chất lượng và tối ưu chuỗi cung ứng.
Đánh giá của người dùng về học máy nói chung là tích cực, nhấn mạnh khả năng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, khám phá thông tin có giá trị và cải thiện quyết định. Tuy nhiên, một số người dùng bày tỏ lo ngại về khả năng giải thích của mô hình, khả năng tạo ra kết quả có thiên vị nếu được huấn luyện trên dữ liệu có thiên vị và cần phải có lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để học một cách hiệu quả. Tổng thể, học máy được xem là một công cụ mạnh mẽ với tiềm năng lớn, nhưng đồng thời yêu cầu thực hiện cẩn thận và cân nhắc về những vấn đề đạo đức.
Người dùng tương tác với hệ thống gợi ý phim cá nhân hóa học từ lịch sử xem và sở thích của họ.
Một chatbot dịch vụ khách hàng sử dụng học máy để hiểu và trả lời các truy vấn của người dùng chính xác hơn theo thời gian.
Người dùng hưởng lợi từ việc cải thiện phát hiện thư rác dựa trên các thuật toán học máy liên tục học từ các mẫu email mới.
Để triển khai học máy, hãy tuân theo các bước sau: 1. Xác định vấn đề và thu thập dữ liệu liên quan. 2. Tiền xử lí và làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu và ngoại lệ. 3. Chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra. 4. Chọn một thuật toán học máy phù hợp dựa trên loại vấn đề (ví dụ: học có giám sát, không giám sát hoặc học tăng cường). 5. Huấn luyện mô hình sử dụng dữ liệu huấn luyện và tinh chỉnh siêu tham số. 6. Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng tập xác thực và tinh chỉnh cần thiết. 7. Kiểm tra mô hình cuối cùng trên tập kiểm tra để đánh giá khả năng tổng quát của nó. 8. Triển khai mô hình đã được huấn luyện cho việc sử dụng trong thế giới thực và theo dõi hiệu suất của nó.
Tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và quyết định
Tăng độ chính xác và hiệu quả so với các phương pháp truyền thống
Khả năng khám phá các mẫu ẩn và thông tin quý giá từ dữ liệu
Học và thích nghi liên tục với dữ liệu và môi trường mới
Giảm chi phí và tiết kiệm thời gian trong các ngành công nghiệp khác nhau