H2O.ai

H2O.ai là một nền tảng AI toàn diện giúp đạt được mọi thứ từ xây dựng mô hình học máy đến phát triển các ứng dụng AI tổng quát không cần mã/ít mã. Bằng cách kết hợp Driverless AI, H2O-3, LLM Studio, H2OGPTe, v.v., chúng tôi hỗ trợ các công ty đang đối mặt với tình trạng thiếu nhà khoa học dữ liệu sản xuất AI nội bộ. Các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu có cấu trúc phù hợp cho các hoạt động liên quan trực tiếp đến lợi nhuận, chẳng hạn như tín dụng tài chính, dự báo nhu cầu, phát hiện sự bất thường trong ngành sản xuất và bảo lãnh phát hành bảo hiểm. Bạn có thể chọn triển khai tại chỗ, đám mây hoặc kết hợp và chúng tôi có hồ sơ theo dõi phong phú về việc sử dụng trong các ngành được quản lý.

Các tính năng chính

1. AI không cần trình điều khiển (AutoML): Tự động hóa kỹ thuật tính năng, lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số. Đã có báo cáo chính thức cho thấy việc xây dựng mô hình trước đây mất từ ​​3 đến 5 tháng đã được rút ngắn xuống còn 3 đến 5 tuần. Với các phép tính tốc độ cao sử dụng GPU, có thể xử lý hàng chục triệu hàng dữ liệu trong thời gian thực tế.

2. H2O LLM Studio/h2oGPT: Tinh chỉnh LLM mã nguồn mở không cần mã. Các chatbot dành riêng cho doanh nghiệp được đào tạo trên các tài liệu nội bộ có thể được xây dựng mà không cần kỹ sư.

3. MLOps / Document AI: Quản lý tập trung việc giám sát, đào tạo lại và quản trị mô hình. Việc tự động phân loại hóa đơn và hợp đồng kết hợp với OCR dự kiến ​​sẽ giảm số giờ làm việc hành chính vài trăm giờ mỗi tháng.

4. Tương thích với đám mây lai: Cung cấp chức năng tương đương trong môi trường tại chỗ cho các ngành tài chính và y tế không thể gửi dữ liệu của riêng họ lên đám mây.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Một nghiên cứu so sánh dựa trên thông tin có sẵn công khai cho thấy sức mạnh của H2O.ai nằm ở việc "cung cấp AutoML và GenAI trên một nền tảng duy nhất". Trong khi DataRobot chuyên về AutoML và Databricks tập trung hơn vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, H2O.ai có thể kết hợp việc sử dụng các mô hình dự đoán cho dữ liệu có cấu trúc và LLM cho dữ liệu phi cấu trúc. Mặc dù các khoản phí được ước tính riêng và thiếu minh bạch, nhưng người ta ước tính rằng nếu hệ thống này được giới thiệu thay vì thuê hai nhà khoa học dữ liệu với chi phí khoảng 10 triệu yên Nhật mỗi năm thì ROI có thể được phục hồi trong vòng một năm. Mặt khác, do giao diện người dùng chủ yếu bằng tiếng Anh và tài liệu tiếng Nhật còn hạn chế nên chúng tôi muốn xem xét việc có một SIer trong nước đồng hành cùng dự án ở giai đoạn PoC.

Người dùng dự định

Nó phù hợp với các công ty cỡ trung bình hoặc lớn hơn đã tích lũy dữ liệu để phân tích nội bộ và muốn nghiêm túc tiến tới sản xuất AI nội bộ, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, sản xuất, bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe. Mặt khác, đây sẽ là một khoản đầu tư quá mức đối với những công ty khởi nghiệp muốn hoàn thành SaaS với giá hàng chục nghìn yên Nhật mỗi tháng hoặc đối với những trường hợp chỉ yêu cầu công việc phân tích một lần.

Nền tảng AutoML lâu đời. Bao gồm xây dựng mô hình học máy không cần mã + điều chỉnh siêu tham số tự động + triển khai. Hỗ trợ dân chủ hóa ML trong các công ty lớn với H2O Wave + AI không cần lái xe. Nó không dành cho SaaS cá nhân nhưng được tiêu chuẩn hóa để các nhóm khoa học dữ liệu trong các tổ chức cỡ trung bình và lớn hơn sử dụng để "chạy các mô hình dự đoán mà không cần kỹ sư ML".