Vì vậy, bạn đã có một ý tưởng tuyệt vời để khởi nghiệp. Nhưng chỉ có một nắm bắt; Công ty khởi nghiệp của bạn yêu cầu máy học (ML) và đối với bạn, điều đó hơi, à, áp đảo.
Chúng tôi có một số tin tuyệt vời cho bạn:
ML không nhất thiết phải phức tạp hoặc tốn thời gian. Trên thực tế, có một số nền tảng ML SaaS trên thị trường hiện nay được thiết kế có chủ đích để thực hiện những công việc nặng nhọc cho bạn.
Ở đây tại Nyckel, chúng tôi tự hào có một số công ty khởi nghiệp trong cơ sở khách hàng của mình. Đối với một số người trong số họ, ML là phần trung tâm trong hoạt động kinh doanh của họ, trong khi đối với những người khác, nó mang lại lợi thế cạnh tranh. Đây chỉ là một vài ví dụ về cách Nyckel và các nền tảng tương tự có thể giúp bạn kết hợp ML vào công ty khởi nghiệp của mình một cách đơn giản và tương đối dễ dàng:
– Đào tạo với dữ liệu tối thiểu. Trái ngược với những gì bạn có thể nghĩ, 5-50 mẫu dữ liệu cho mỗi lớp là đủ để giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi.
– Luôn cập nhật những công nghệ mới nhất. Không cần lo lắng liệu bạn có bị cản trở khi sử dụng công nghệ máy học cũ hay không. Bất kỳ Công cụ AutoML tốt nào (một hệ thống tìm thấy mô hình ML tốt nhất có thể được cung cấp một tập dữ liệu được chú thích) sẽ thử tất cả nội dung mới nhất và sử dụng những nội dung phù hợp nhất với dữ liệu của bạn.
– Quản lý cụm GPU. Các dịch vụ được quản lý như Nyckel chịu trách nhiệm cung cấp và điều phối các nút GPU để đào tạo mô hình, vì vậy bạn có thể tập trung vào dữ liệu và vấn đề của mình.
– Tự động triển khai các tính năng. Hầu hết các nền tảng ML đều triển khai mô hình được đào tạo của bạn đến một điểm cuối linh hoạt, nơi mô hình đó sẵn sàng được tích hợp.
Các cách dễ dàng để sử dụng ML: Ví dụ về trường hợp sử dụng
Bởi vì mỗi startup là duy nhất, nó đi kèm với những thách thức riêng. Hãy xem xét một loạt các ví dụ về trường hợp sử dụng dựa trên các loại nhu cầu nền tảng khác nhau, cùng với các bước đơn giản mà bạn có thể thực hiện với ML để giải quyết từng vấn đề.
Ví dụ #1: Một trang web bán lẻ cần trợ giúp khám phá sản phẩm.
Là một nhà bán lẻ trực tuyến, điều bắt buộc là khách hàng của bạn có thể dễ dàng tìm kiếm và tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm. sử dụng tìm kiếm dựa trên vector hình ảnh đến hình ảnh, bạn có thể triển khai tính năng “tìm sản phẩm tương tự” đơn giản để hiển thị các sản phẩm tương tự về mặt hình ảnh với sản phẩm mà họ đang tìm kiếm. Bạn cũng có thể sử dụng tìm kiếm chuyển văn bản thành hình ảnh để cho phép truy vấn văn bản dạng tự do dựa trên nội dung hình ảnh thay vì siêu dữ liệu.
Ví dụ #2: Một trang web thương mại điện tử xử lý dữ liệu lộn xộn từ các nhà cung cấp.
Các nhà cung cấp trên trang web của bạn không phải lúc nào cũng phân loại các mặt hàng của họ theo cách phù hợp với cửa hàng của bạn. Điều này có thể yêu cầu phân loại lại thủ công tẻ nhạt khi dữ liệu nhà cung cấp được nhập vào hệ thống của bạn. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể tạo một multiclass hình ảnh or chức năng văn bản tự động phân loại các mục mới.
Ví dụ #3: Bán hàng hóa vật chất.
Rf-id hoặc mã vạch rất tốt để theo dõi hàng tồn kho được đóng gói. Nhưng đối với các sản phẩm như thực phẩm số lượng lớn, bạn cần một giải pháp khác. Trong những tình huống này, một cách đơn giản phân loại hình ảnh chức năng thường sẽ thực hiện thủ thuật bằng cách phân loại sản phẩm vật lý vào đúng danh mục.
Ví dụ #4: Xử lý trả lại sản phẩm vật lý.
Việc phân loại vấn đề và các loại sản phẩm bị trả lại có thể tốn thời gian và dễ mắc lỗi. Thay vì làm thủ công, hãy thử đào tạo chức năng phân loại hình ảnh để phân loại cho bạn. Sử dụng các chức năng chuyên biệt cho loại sản phẩm và loại vấn đề để có kết quả tốt nhất. Ví dụ: nếu bạn bán quần áo, bạn có thể đào tạo chức năng phân loại hình ảnh để phát hiện xem mặt hàng bị trả lại là áo sơ mi hay quần và một chức năng khác để xác định xem mặt hàng đó có bị hỏng hay không.
Ví dụ #5: Xử lý số lượng lớn mã dịch vụ/tương tác của khách hàng.
Bạn có mong đợi một lượng lớn tương tác thời gian thực với khách hàng không? Bạn có thể hợp lý hóa quy trình bằng cách đào tạo một Chức năng phân loại văn bản để phân loại các yêu cầu, tự động trả lời các yêu cầu phổ biến, đồng thời trích xuất và tổng hợp dữ liệu cảm tính. Thay vì xử lý từng trường hợp tương tác, giờ đây bạn có thể xử lý chúng một cách hiệu quả theo thứ tự quan trọng và theo danh mục.
Ví dụ #6: Xử lý biên lai/hóa đơn thực tế.
Thật khó để theo dõi dữ liệu vật lý mà không bị lộn xộn. Sử dụng tính năng Nhận dạng ký tự quang học (“OCR”) để trích xuất văn bản từ biên lai, sau đó phân loại văn bản bằng bộ phân loại văn bản.
Ví dụ #7: Lưu trữ nội dung do người dùng tạo
Bạn không cần phải là Zuckerburg—hay bây giờ là Musk—để hiểu việc quản lý các chính sách xung quanh việc kiểm duyệt nội dung người dùng tạo. Sự điều độ của con người, trong khi chính xác, là tốn kém và không hiệu quả. Giải pháp tốt nhất là kết hợp sức mạnh của chức năng phân loại văn bản và hình ảnh để loại bỏ hình ảnh spam, hồ sơ giả mạo, nội dung NSFW, lừa đảo và nội dung có vấn đề khác, đồng thời tăng cường nội dung đó bằng sự kiểm duyệt của con người hiệu quả hơn nhiều.
Những người chơi tốt nhất để lựa chọn
Đối với những người mới sử dụng ML, bối cảnh của các tùy chọn vừa dày đặc vừa có phạm vi rộng. Ví dụ, AWS Sagemaker có thể được coi là một nền tảng ML SaaS, nhưng nó quá rộng và chung chung đến mức nó thực sự giống một hệ sinh thái hơn bất cứ thứ gì. Thêm vào đó, nó đi kèm với một đường cong học tập cao. Đối với bài viết này, chúng tôi đã thu hẹp tìm kiếm của mình và tập trung vào các nền tảng đáp ứng các tiêu chí chính sau:
– "ML tùy chỉnh." Chúng tôi chỉ xem xét các nền tảng cho phép bạn thực hiện ML trên dữ liệu của riêng bạn. Chúng tôi không xem xét các dịch vụ AI đóng hộp (được đào tạo trước).
– "Tự phục vụ." Bạn có quyền truy cập mở vào nền tảng, các tùy chọn định giá minh bạch và dễ dàng lựa chọn, đồng thời có một loạt tài liệu API để giúp bạn thiết lập và chạy.
– “Không yêu cầu kỹ năng ML.” Bạn không bắt buộc phải chọn một kiến trúc mạng cụ thể hoặc chức năng tương tự khác mà giả định rằng bạn đã biết về ML.
– "Đầy đủ ngăn xếp." Nền tảng bao gồm quản lý dữ liệu, ML tự động và triển khai, làm cho công việc của bạn ở mức tối thiểu nhất có thể.
Danh sách sau đây, mặc dù không đầy đủ, đại diện cho một số nền tảng ML SaaS tốt nhất mà chúng tôi đã tìm thấy cho đến nay. Để làm cho việc xem sự khác biệt giữa chúng trở nên đơn giản hơn nữa, chúng tôi đã bao gồm các phần dành cho loại đầu vào và đầu ra mà chúng hỗ trợ, cũng như ví dụ về các trường hợp sử dụng.
Tiết lộ đầy đủ: Tôi là người đồng sáng lập Nyckel, vì vậy bạn có thể nói rằng tôi thiên vị. 😉 Điều đó nói lên rằng, tôi thực sự tin tưởng vào hiệu suất của sản phẩm của chúng tôi và tin rằng có những giải pháp mạnh mẽ khác ngoài kia cũng hỗ trợ các nhu cầu riêng của các công ty mới thành lập.
Nyckel
Nyckel được xây dựng xung quanh các chức năng ML nguyên tử và hỗ trợ nhiều loại đầu vào. Tất cả các chức năng đều được API của chúng tôi hỗ trợ đầy đủ, cho phép người dùng không có kinh nghiệm về ML có thể nhanh chóng bắt đầu thêm ML vào nền tảng của họ. Được thành lập vào năm 2021, chúng tôi là một trong những nền tảng mới nhất trong danh sách này và cơ sở người dùng của chúng tôi đang phát triển nhanh chóng.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Hình ảnh, văn bản, bảng
Các loại đầu ra: Phân loại, tìm kiếm, phát hiện đối tượng, OCR
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Nyckel phổ biến với nhiều nền tảng đáng chú ý để kiểm duyệt nội dung – đặc biệt là khi loại bỏ thư rác. Khách hàng của chúng tôi bao gồm Taimi, một trong những trang web hẹn hò LGBTQ lớn nhất thế giới, cũng như Gust—nền tảng mà bạn đang đọc bài đăng này trên—cộng đồng doanh nhân và nhà đầu tư giai đoạn đầu lớn nhất thế giới.
Mạch lạc
Ra mắt vào năm 2019, Cohere chuyên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), với nền tảng được cung cấp bởi thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất. Hai sản phẩm của nó, Phân loại và Tạo, nhằm mục đích cải thiện trải nghiệm hộp trò chuyện.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: bản văn
Các loại đầu ra: Phân loại, tạo văn bản
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Cohere tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm của khách hàng, bao gồm hỗ trợ khách hàng, nhận biết ý định, phân tích tình cảm cũng như xác định ngôn ngữ độc hại.
tương tự
Ximilar được thành lập vào năm 2016 để cung cấp cho các doanh nghiệp Visual AI tiên tiến nhất cho các ứng dụng thực tế. Nó chuyên tự động sửa đổi hình ảnh và các dịch vụ của nó bao gồm nhận dạng hình ảnh sẵn sàng sử dụng cũng như tùy chỉnh.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Hình ảnh
Các loại đầu ra: Phân loại, Gắn thẻ, Hồi quy, Phát hiện
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Ximilar được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm công nghệ sinh học và y tế, thương mại điện tử, thời trang và bất động sản. Tùy thuộc vào nhu cầu của khách hàng, Ximilar có thể xử lý và nâng cao hình ảnh, kích hoạt các chức năng để gắn thẻ/tìm kiếm sự tương đồng, phân tích cảnh quay vệ tinh và máy bay không người lái, v.v.
hình ảnh
Được thành lập vào năm 2008, Imagga cung cấp các giải pháp tiên tiến để phân tích và hiểu hình ảnh. Khách hàng của nó trải rộng trên nhiều ngành công nghiệp và các dịch vụ của nó bao gồm gắn thẻ hình ảnh, cắt xén, trích xuất màu sắc và nhận dạng khuôn mặt. Hầu hết các sản phẩm của Imagga đều dựa trên các mô hình được đào tạo trước, nhưng chúng cung cấp ML tùy chỉnh để phân loại và tìm kiếm hình ảnh.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Hình ảnh
Các loại đầu ra: Phân loại, Tìm kiếm
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Imagga đã giúp các công ty hình ảnh như Unsplash và PlantSnap cải thiện tìm kiếm hình ảnh và trải nghiệm người dùng, nâng cao khả năng khám phá sản phẩm trên các trang web bán lẻ như Deliety và cung cấp tổ chức nội dung trực quan tốt hơn cho khách hàng như Swisscom và IntelligenceBank.
Vội vàng
Kể từ khi ra mắt vào năm 2020, Hasty đã trở thành nguồn đáng tin cậy cho chú thích tự động. Cách tiếp cận tùy chỉnh của nó giúp người dùng nhanh chóng phân đoạn hình ảnh. Sản phẩm Ghi điểm đồng thuận AI mới của Hasty được thiết kế để tự động hóa Đảm bảo chất lượng (QA).
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Hình ảnh
Các loại đầu ra: Phân loại, gắn thẻ, phát hiện đối tượng
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Cơ sở khách hàng của Hasty bao gồm các công ty khai thác mỏ, luyện kim và nông nghiệp cũng như chăm sóc sức khỏe, những người có ít hoặc chưa từng có kinh nghiệm về ML nhưng cần một giải pháp hiệu quả, ít rủi ro để cải thiện tốc độ và chất lượng công việc của họ.
Từ thiện
Levity đã giúp người dùng tự động hóa quy trình làm việc kể từ năm 2020. Cụ thể, nó tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại nhưng quan trọng, bao gồm kiểm duyệt nội dung, tự động gắn thẻ hình ảnh, phân tích phản hồi và cảm xúc của văn bản, cũng như phân loại mọi thứ từ email đến tài liệu vận chuyển
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Văn bản, hình ảnh, PDF
Các loại đầu ra: phân loại
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Công ty bất động sản Everystay đã sử dụng thành công các công cụ ML của Levity để theo dõi hàng nghìn bức ảnh do người dùng tạo, trong khi công ty thú y Vetvo đã sử dụng chúng để phát hiện trứng giun trong các hình ảnh hiển vi.
KhỉHọc
MonkeyLearn được thành lập vào năm 2014 để làm cho ML và NLP trở nên dễ sử dụng hơn cho các công ty ở khắp mọi nơi. Các giải pháp của nó hướng đến việc ghi nhãn và trực quan hóa phản hồi của khách hàng. Người dùng có thể nhập email, khảo sát, đánh giá, vé hỗ trợ, v.v. để tạo thẻ nhằm kết nối với các công cụ trực quan hóa và phân tích dữ liệu.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: bản văn
Các loại đầu ra: Phân loại, trích xuất thực thể được đặt tên
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Khách hàng của MonkeyLearn bao gồm Dell, công ty đã sử dụng nền tảng này để tiết kiệm thời gian phân tích khảo sát mức độ hài lòng của nhân viên, cùng với nhiều công ty khác đã sử dụng MonkeyLearn để đơn giản hóa phản hồi của khách hàng, xử lý yêu cầu hỗ trợ, v.v.
Chắc chắn
Rõ ràng đã được ra mắt vào năm 2018 để giúp người dùng dự đoán kết quả chỉ trong vài phút với lượng dữ liệu tối thiểu. AutoML của nó biến dữ liệu thô thành các dự đoán bằng cách xây dựng một mô hình được thiết kế riêng trong khi sản phẩm Chuỗi thời gian của nó dự đoán các giá trị (chẳng hạn như doanh số bán hàng, nhu cầu và lượt truy cập web) cho đến một ngày cụ thể.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Dạng bảng, văn bản, chuỗi thời gian
Các loại đầu ra: Phân loại, hồi quy
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Các sản phẩm của Rõ ràng đã được sử dụng để dự đoán tình trạng rời bỏ, phát hiện gian lận, phân tích rủi ro tín dụng và các dữ liệu liên quan đến kinh doanh khác. Nó đã giúp công ty thương mại Max Van xây dựng một bot giao dịch để dự đoán giá cổ phiếu. Những câu chuyện thành công khác bao gồm LearningLenders, một công ty công nghệ giáo dục đã sử dụng Rõ ràng để dự đoán và nâng cao hiệu suất của học sinh.
dữ liệu
Datature, được thành lập vào năm 2019, là một nền tảng dành cho các giải pháp thị giác máy tính nhằm giúp người dùng ra mắt sản phẩm nhanh hơn và tốt hơn. Nó sử dụng Nexus, một nền tảng đào tạo AI không cần mã, để cung cấp một loạt dịch vụ bao gồm chú thích và đào tạo mô hình nhằm đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các giải pháp thị giác máy tính.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Hình ảnh
Các loại đầu ra: Phát hiện đối tượng, phân đoạn cá thể
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Datature tự động hóa quy trình khám phá thuốc cho các công ty dược phẩm và chăm sóc sức khỏe, cung cấp thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu cho các công ty tiện ích và năng lượng để đánh giá mức độ an toàn, đồng thời sử dụng hình ảnh trực quan tiên tiến để giúp các nhà bán lẻ trực tuyến kiểm kê, tìm kiếm sản phẩm và phân tích.
akio
Nhiệm vụ của Akkio là sử dụng các giải pháp AI để giải quyết các vấn đề phức tạp, nan giải – từ năng lượng tái tạo đến công nghệ chuỗi khối đến an ninh mạng. Được thành lập vào năm 2019, một trong những giá trị cốt lõi của Akkio là giúp mọi người có thể tiếp cận AI; nó giúp các doanh nghiệp phát triển bằng cách cung cấp các giải pháp nhanh, dựa trên dữ liệu được phân loại theo ứng dụng.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Bảng, chuỗi thời gian
Các loại đầu ra: Phân loại, hồi quy
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Các giải pháp của Akkio bao gồm tăng cường chấm điểm khách hàng tiềm năng, dự báo, phân loại văn bản, phát hiện gian lận, lập mô hình chi phí, giảm tỷ lệ rời bỏ, giữ chân nhân viên, tối ưu hóa nội dung và giảm hủy đặt trước. Các giải pháp của nó hướng đến nhiều vai trò bao gồm nhà phân tích kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu cũng như hoạt động bán hàng và tiếp thị.
dòng chảy tự động
Roboflow đã được ra mắt vào năm 2020 để giúp các nhà phát triển dễ tiếp cận thị giác máy tính hơn. Nó cung cấp một nhóm lớn các bộ dữ liệu có sẵn và các sản phẩm khác bao gồm các mô hình tùy chỉnh chú thích, triển khai và đào tạo.
Các loại đầu vào được hỗ trợ: Hình ảnh
Các loại đầu ra: Phân loại, gắn thẻ, phát hiện đối tượng, phân đoạn trường hợp, phân đoạn ngữ nghĩa
Ví dụ về trường hợp sử dụng: Các giải pháp của Roboflow bao gồm các cảnh quay từ vệ tinh và máy bay không người lái trong ngành hàng không vũ trụ và quốc phòng, xác định các bệnh thực vật và cây trồng trong nông nghiệp, đồng thời cải thiện cả chất lượng sản phẩm và sự an toàn của công nhân trong sản xuất.
ML cho công ty khởi nghiệp của bạn mà không cần chuyên môn về ML
Hy vọng rằng tại thời điểm này, chúng tôi đã thuyết phục bạn rằng bạn không cần bất kỳ kinh nghiệm nào về ML để bắt đầu sử dụng nó như một giải pháp cho nhu cầu khởi nghiệp của bạn.
Trên thực tế, nhiều (nếu không phải tất cả) nền tảng mà chúng tôi đề cập ở đây được thiết kế riêng cho người dùng không có bất kỳ nền tảng nào về ML nhưng vẫn hiểu tầm quan trọng ngày càng tăng của nó đối với nhu cầu kinh doanh của họ.
Xem xét rất nhiều nền tảng hiện có, cùng với thông tin đầu vào mà họ hỗ trợ và giải pháp mà họ cung cấp, với một chút nghiên cứu, bạn sẽ có thể tìm thấy nền tảng phù hợp nhất cho mình.
Giới thiệu về Nyckel
Nyckel đang xây dựng một API nhanh, mạnh mẽ và thuận tiện cho việc học máy tùy chỉnh. Thay thế nhu cầu về một nhóm máy học, Nyckel cho phép các nhà phát triển thêm công nghệ máy học tiên tiến nhất vào các ứng dụng của họ trong vài phút. Chúng tôi được hỗ trợ bởi Y Combinator, có trụ sở tại California và đang phát triển đầy tham vọng.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên về thuế, kế toán hoặc pháp lý. Hoàn cảnh của mỗi người là khác nhau! Để được tư vấn trong trường hợp đặc biệt của bạn, hãy tham khảo ý kiến của cố vấn thuế, kế toán hoặc luật sư.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://gust.com/blog/using-machine-learning-for-your-startup/
