Locmat：簡單無痛的翻譯，就是你需要的。
Locmat簡化了翻譯過程，提供無縫整合和強大的機器學習功能。它可以輕鬆地與您的專案整合，並體驗翻譯的未來。Locmat的核心功能包括：使用ICU語法的FormatJS資源、API和CI整合、自動機器翻譯、Chat-GPT整合等。
Keras：深度學習API，簡單、靈活、強大
Keras是一個為人類設計的API，遵循最佳實踐，簡化認知負荷，提供一致而簡單的API，最大限度地減少常見用例所需的使用者操作次數，並提供清晰而可操作的錯誤資訊。Keras旨在為任何希望推出基於機器學習的應用程式的開發人員提供不公平的優勢。Keras專注於除錯速度、程式碼優雅性和簡潔性、可維護性和可部署性。使用Keras，您的程式碼庫更小，更易讀，更易於迭代。您的模型在XLA編譯和Autograph最佳化的加持下執行更快，並且更容易在每個平臺（伺服器、移動裝置、瀏覽器、嵌入式裝置）上部署。
PoplarML：一鍵部署機器學習模型到生產環境
PoplarML 是一個能夠以極低的工程成本部署可擴充套件的機器學習系統到生產環境的平臺。它提供了一鍵部署的功能，可無縫地將機器學習模型部署到一組GPU上。使用者可以透過REST API端點實時呼叫模型進行推斷。PoplarML 支援各種深度學習框架，如Tensorflow、Pytorch和JAX。除此之外，PoplarML 還提供了多項優勢，包括高效的實時推斷、自動擴充套件能力以適應流量需求、靈活的部署選項等。定價方面，請訪問官方網站獲取詳細資訊。
PaperClip：AI研究論文記憶助手
PaperClip是AI研究者的第二大腦，用於機器學習、計算機視覺和自然語言處理論文的回顧和記憶。它可以幫助您記憶來自機器學習、計算機視覺和自然語言處理論文的詳細資訊，包括重要發現和論文細節。您可以從任何地方記憶，無論是AI研究論文、機器學習部落格文章還是新聞報道。PaperClip的AI在本地執行，不會向任何伺服器傳送資料。它可以將您的記憶儲存在本地，並提供簡單的搜尋功能，讓您隨時找回重要發現。PaperClip支援離線搜尋，即使沒有網際網路連線也可以進行搜尋。您還可以隨時清理您的資料，一鍵重置儲存的資訊。PaperClip以Svelte和Hugo Duprez為基礎開發。
Graphite Note：無程式碼機器學習平臺，生成業務洞察和預測
Graphite Note是世界上最簡單易用的無程式碼機器學習平臺。它幫助使用者在幾分鐘內生成業務洞察和預測，無需編碼。透過Graphite Note，使用者可以使用各種機器學習模型進行資料分析、預測和決策支援。平臺提供直觀的介面和易於使用的工具，使使用者能夠快速構建和訓練模型，並將結果轉化為實際的業務洞察。Graphite Note還提供了豐富的功能，包括資料視覺化、特徵工程、模型評估和最佳化等，以幫助使用者充分利用機器學習的潛力。平臺還支援多種資料源和格式，使使用者能夠靈活地處理和分析各種型別的資料。Graphite Note的定價靈活合理，適用於個人使用者、小型團隊和企業客戶。無論您是資料科學家、業務分析師還是決策者，Graphite Note都是您實現業務洞察和預測的理想選擇。
Interior Genius | Problembo：將空房間轉變成時尚室內設計
Interior Genius是一款使用機器學習的室內設計工具。它利用人工智慧的力量，根據空房間的照片自動視覺化室內設計。使用者可以上傳沒有傢俱和裝飾的房間照片，系統會生成一個完整的內部裝修風格的真實照片。使用者只需指定房間型別、選擇顏色方案和室內風格，並新增光源，AI將生成一個獨特的設計方案。使用者可以看到自己夢寐以求的室內裝飾效果，而無需僱傭設計師。這是參與家居室內設計革命的機會。
Łukasiewicz：上傳資料，獲取機器學習模型
Automated Machine Learning as a Service是一個提供自動化機器學習服務的網站。使用者可以透過上傳資料來獲取他們的機器學習模型，該平臺為使用者提供了便捷的機器學習模型開發和部署流程。該平臺還提供了豐富的功能和優勢，包括簡單易用的介面、自動化的模型訓練和最佳化、靈活的定價策略等。使用者可以根據自己的需求選擇適合的定價方案，並在不同的場景中應用該機器學習模型。該產品的定位是為廣大使用者提供高效、便捷、靈活的機器學習解決方案。
NextBrain AI：無程式碼機器學習平臺
NextBrain AI是一款無程式碼機器學習平臺，讓任何人都能輕鬆訓練機器學習模型並將資料轉化為有價值的見解，指導決策。它提供簡單有效的分析和寶貴的洞察力，無需程式設計知識。同時支援Google Sheets外掛和Web應用，選擇適合您的方式開始訓練機器學習模型吧！
Scikit Learn：Python機器學習庫
scikit-learn是一個簡單高效的機器學習庫，提供了豐富的機器學習演演算法和工具，可用於分類、迴歸、聚類、降維等任務。它基於NumPy、SciPy和matplotlib構建，具有易用性、效能優越以及可重複使用的特點。scikit-learn開源可商用，採用BSD許可證。