किस प्रकार से आप सीखने का अवसर प्राप्त कर सकते हैं 2022 में शीर्ष सर्वश्रेष्ठ 'एमएल' कंपनियों से ?

  मशीन का ज्ञान प्राप्त करना एक वरदान है और प्रदाता के निर्माण के लिए उज्ज्वल भविष्य है।  2022 में साइन अप करने के लिए शीर्ष उच्च-गुणवत्ता वाले गैजेट सीखने वाले संगठन यहां दिए गए हैं। मशीन का ज्ञान प्राप्त करना समझदार एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडलिंग के विकास को संदर्भित करता है, जो प्रोग्रामिंग को बढ़ाने में सहायता करता है, बिना उन्हें स्पष्ट रूप से कोड किए।  एमएल ढांचे और मॉडल को रिकॉर्ड विज्ञान, इंजीनियरिंग और विकास कौशल के समामेलन की आवश्यकता होती है।  

  जैसे-जैसे हम अपने जीवन को तेज और सुगम बनाने के लिए तकनीक पर पूरी तरह निर्भर होते जा रहे हैं, सिस्टम स्टडी भी हमारे जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है।  यह अब दुनिया में विभिन्न निगमों के माध्यम से व्यापक रूप से पहुँचा है।  उन्होंने इन-हाउस सांख्यिकी प्रौद्योगिकी समूहों का निर्माण शुरू कर दिया है।  इनमें से कुछ समूह ज्यादातर व्यावसायिक तथ्यों का विश्लेषण करने, मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं और बाकी अपने संगठन के व्यापार में मशीन को जानने की क्षमता को शामिल करने का प्रयास करते हैं।

आइए नजर डालते हैं कंपनियों का अध्ययन करने वाले दस शीर्ष अच्छे गैजेटस पर...

👉 रेवेरी: रेवेरी सूचना आयु तथ्यों और सांख्यिकी लेबलिंग के लिए एआई और गैजेट लर्निंग इनोवेशन विकसित करता है।  इस एजेंसी के सिमुलेशन प्लेटफॉर्म का उपयोग बड़ी मात्रा में रिकॉर्ड के लिए एक स्पष्टीकरण एकत्र करने, व्यवस्थित करने और प्रदान करने के लिए किया जाता है, जो कि एआई पैकेज बढ़ाने और कंप्यूटर कल्पनाशील और प्रेजेंटर एल्गोरिदम बनाने के लिए आवश्यक है।

👉 एनोडॉट: एनोडॉट का डीप 360-डिप्लोमा एंटरप्राइज मॉनिटरिंग चरण एआई का उपयोग करता है, स्क्रीन बिजनेस मेट्रिक्स को सख्ती से प्रदर्शित करने, असामान्यताओं को बाहर निकालने और वाणिज्यिक उद्यम प्रदर्शन को निर्धारित करने में भी मदद करता है।  एनोडॉट के एल्गोरिदम सामान्य संदर्भ-उन्मुख हैं।  इसलिए, वे अपने ग्राहकों को 80% घटना लागत को कम करने में मदद करने के लिए उद्यम मेट्रिक्स को समझ सकते हैं।  एनोडॉट ने नवाचार और एल्गोरिदम के क्षेत्रों में पेटेंट प्राप्त किया है, विशेष रूप से अनियमितता स्कोर और अनियमितता संबंध में।

👉OctoML: OctoML कंपनियों और समूहों को विभिन्न CPU और GPU हार्डवेयर पर निर्माण में फैशन को जानने के लिए त्वरित रूप से असाइन करने देता है।  यह किनारे पर और बादल में होता है।

👉 H2O: ग्राहकों की एक विस्तृत विविधता के लिए मानव निर्मित मान्यता को "लोकतांत्रिक" बनाता है।  H2O ओपन-सोर्स AI प्लेटफॉर्म और H2O AI ड्राइवरलेस प्रोग्राम किए गए ML सॉफ्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग AI- आधारित प्रसारण संचार को शिप करने के लिए किया जा सकता है।  H2O.Ai ने ऑटो एमएल और KNIME सर्वर के लिए ड्राइवरलेस AI को संयोजित करने के लिए, KNIME, एक डेटा प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर के साथ सहयोग किया है।

👉 आठ गुना.एआई: एक विशेषज्ञता खुफिया मंच है, जो मानव पूंजी को बढ़ावा देता है।  यह संभावित प्राप्त करने, अधिकारियों और विविधता की अनुमति देने के लिए एआई डीप मास्टरिंग और एआई इनोवेशन का उपयोग करता है।  उदाहरण के लिए, आठ गुना ढांचे प्रतिस्पर्धा के कौशल और पेंटिंग की आवश्यकताओं के साथ बेहतर तरीके से समन्वय करने के लिए एआई और एमएल का उपयोग करते हैं।

👉 बिगएमएल: बिगएमएल एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जिसका उपयोग तथ्य-संचालित रिकॉर्ड मॉडल के निर्माण और संरक्षण के लिए किया जाता है।

👉 स्टॉर्मफोर्ज: यह एक क्लाउड-नेटिव मशीन है जो पूरी तरह से एप्लिकेशन चेक आउट डिवाइस को जानने के लिए प्राप्त कर रही है, जो समूहों को कुबेरनेट्स एप्लिकेशन के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करती है।  StormForge को कार्बन रिले नाम के तहत बदल दिया गया है।  यह अपने Red Sky Ops गियर को बढ़ावा देता है, जिसका उपयोग DevOps एजेंसियों द्वारा व्यापक प्रकार के Kubernetes प्रोग्राम कॉन्फ़िगरेशन के लिए किया जाता है।

👉 डॉटडाटा: डॉटडाटा का दावा है कि इसका डॉटडाटा एंटरप्राइज एआई प्लेटफॉर्म और इसका सांख्यिकी वैज्ञानिक प्लेटफॉर्म वाणिज्यिक उद्यम कार्यों को बढ़ाने में सहायता करने के लिए समय को कम कर सकता है।  यह दृष्टिकोण है कि संगठन का आकार हम सभी के लिए डेटा विज्ञान के दृष्टिकोण को सरल बना देगा, जैसा पहले कभी नहीं हुआ है।

👉 एमएल: यह एक क्लाउड-आधारित मशीन है जो प्लेटफॉर्म को जानती है, जो डेटा वैज्ञानिकों और एआई टीमों को संगीत सूचना सेट, प्रयोग रिकॉर्ड और उत्पादन मॉडल में सहायता करती है।

👉 कॉमेट.एमएल:  को वर्ष 2017 के अंदर लॉन्च किया गया था और इसने यात्रा वित्तपोषण में US$6.8 मिलियन की सही कमाई की थी।

👉 दाताइकू: दताइकु के डेटािकु डीएसएस प्लेटफॉर्म का उद्देश्य एआई और एमएल को रिकॉर्ड-धक्का व्यवसायों में व्यापक रूप से बनाना है।  डेटािकु के डीएसएस का उपयोग सांख्यिकी विश्लेषकों और वैज्ञानिकों द्वारा सांख्यिकी विज्ञान और एआई कार्यों के प्रसार के लिए किया जा सकता है।