Логотип Soware

Код КППС: 01.20.01.07

Северо-Американские (США) Платформы создания искусственного интеллекта (ПСИИ)

Платформы создания искусственного интеллекта (ПСИИ, Artificial Intelligence Creation Platforms, AIC) — это среды разработки, предоставляющие инструменты для проектирования, обучения и тестирования ИИ‑моделей без необходимости глубокой экспертизы в машинном обучении. Они поддерживают визуальное конструирование пайплайнов, автоматизацию подбора гиперпараметров и экспорт готовых моделей для развёртывания в различных прикладных сценариях.

Сравнение

Систем: 15

ArizeArize AI

Логотип

Arize — это платформа для мониторинга и анализа ML-моделей, позволяющая выявлять и устранять проблемы в работе ИИ-систем, целевая аудитория — специалисты по машинному обучению... Узнать больше проArize

Посмотреть

CloudFabrix Data-centric AIOps PlatformFabrix.ai

Логотип

CloudFabrix Data-centric AIOps Platform — это платформа для автоматизации ИТ-операций с использованием ИИ, оптимизирующая рабочие процессы и поддержку принятия решений в организациях... Узнать больше проCloudFabrix Data-centric AIOps Platform

Посмотреть

Better StackBetter Stack

Логотип

Better Stack — это инструмент для мониторинга и отладки IT-систем, позволяющий выявлять и устранять инциденты в технологических стеках... Узнать больше проBetter Stack

Посмотреть

SelectorSelector

Логотип

Selector — это AIOps-платформа для управления сетевыми и прикладными инфраструктурами, обеспечивающая анализ данных в реальном времени и сокращение MTTR для ИТ-команд... Узнать больше проSelector

Посмотреть

Dell Generative AI SolutionsDell Technologies

Логотип

Dell Generative AI Solutions — это инфраструктурная платформа для развёртывания и использования генеративного ИИ в корпоративных системах и мультиоблачных средах... Узнать больше проDell Generative AI Solutions

Посмотреть

DX Operational IntelligenceBroadcom

Логотип

DX Operational Intelligence — это система для мониторинга и анализа ИТ-инфраструктуры, обеспечивающая оптимизацию операций с помощью ИИ-технологий... Узнать больше проDX Operational Intelligence

Посмотреть

BigPandaBigPanda

Логотип

BigPanda — это платформа AIOps для автоматизации управления инцидентами, предотвращения простоев и улучшения IT-операций в организациях... Узнать больше проBigPanda

Посмотреть

W&B WeaveWeights & Biases

Логотип

W&B Weave — это платформа для разработки и управления ИИ-моделями, предназначенная для ML-инженеров и разработчиков ИИ, обеспечивает координацию MLops-процессов, мониторинг и итерации приложений... Узнать больше проW&B Weave

Посмотреть

ignioDigitate

Логотип

ignio — это AIOps-платформа для автоматизации задач жизненного цикла ИТ, обеспечивающая наблюдаемость, аналитику на базе ИИ и самовосстановление в гибридных и мультиоблачных средах... Узнать больше проignio

Посмотреть

Doctor DroidDoctor Droid

Логотип

Doctor Droid — это программное обеспечение с ИИ для инженеров-разработчиков, позволяющее оперативно выявлять влияние функций продукта на бизнес-метрики и принимать меры... Узнать больше проDoctor Droid

Посмотреть

Moogsoft AIOpsMoogsoft

Логотип

Moogsoft AIOps — это платформа управления инцидентами, использующая машинное обучение для корреляции данных телеметрии и выявления корневых причин сбоев в ИТ-системах... Узнать больше проMoogsoft AIOps

Посмотреть

PagerDutyPagerDuty

Логотип

PagerDuty — это платформа для управления цифровыми операциями, обеспечивающая мониторинг инцидентов, AIOps и автоматизацию процессов в реальном времени для бизнеса.... Узнать больше проPagerDuty

Посмотреть

TrueFoundry AI PlatformTrueFoundry

Логотип

TrueFoundry AI Platform — это PaaS-платформа для корпоративных ML-команд, позволяющая ускорять разработку и развёртывание ML/LLM-приложений с управлением инфраструктурой.... Узнать больше проTrueFoundry AI Platform

Посмотреть

StackStateStackState

Логотип

StackState — это система мониторинга и устранения неполадок для Kubernetes-приложений, помогающая разработчикам и SRE обеспечивать производительность и надёжность систем... Узнать больше проStackState

Посмотреть

IBM AIOps InsightsIBM

Логотип

IBM AIOps Insights — это платформа для автоматизации ИТ-операций с применением ИИ, предназначенная для оптимизации инфраструктуры и управления ИТ-сервисами в крупных компаниях... Узнать больше проIBM AIOps Insights

Посмотреть
Сравнить

Руководство по выбору

  1. Определение

    Платформы создания искусственного интеллекта (ПСИИ, Artificial Intelligence Creation Platforms, AIC) — это среды разработки, предоставляющие инструменты для проектирования, обучения и тестирования ИИ‑моделей без необходимости глубокой экспертизы в машинном обучении. Они поддерживают визуальное конструирование пайплайнов, автоматизацию подбора гиперпараметров и экспорт готовых моделей для развёртывания в различных прикладных сценариях.

  2. Типизация и разновидности
    Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта
    Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта (ВМПО ИИ, англ. Artificial Intelligence Embedded Firmware, IDDP) – это специализированное программное обеспечение, которое интегрировано в аппаратные устройства и предназначено для реализации функций искусственного интеллекта непосредственно на уровне встроенных систем. Оно позволяет устройствам анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи на основе алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ, не требуя постоянного подключения к внешним серверам или облачным сервисам.
    Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта
    Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта (ИП‑ГИИ, англ. Generative AI Infrastructure Platforms, GenAI IP) — это комплексные технологические решения для развёртывания, управления и масштабирования моделей генеративного ИИ в корпоративной среде; они обеспечивают вычислительные ресурсы, инструменты оркестрации и средства безопасности, позволяя организациям эффективно внедрять GenAI‑приложения с контролем затрат и соблюдением регуляторных требований.
    Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта
    Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта (ПРНМИИ, англ. Artificial Intelligence Neural Network Models Development Platforms, AINNMD) — это программные среды для создания, обучения и развёртывания нейронных сетей и ИИ‑решений, включая генеративные модели. Они предоставляют инструменты для проектирования архитектуры моделей, обработки данных, тренировки с использованием GPU/TPU, валидации результатов и интеграции готовых алгоритмов в прикладные системы.
    Системы управления качеством и эффективностью ИИ
    Системы управления качеством и эффективностью ИИ (СКИИ, англ. AI Quality and Efficiency Management Systems, AIQM) — это программные решения для непрерывного мониторинга, оценки и оптимизации работы ИИ‑систем по метрикам точности, скорости, ресурсоёмкости и соответствия бизнес‑целям. Они обеспечивают выявление деградации моделей, настройку гиперпараметров, балансировку нагрузки и формирование рекомендаций по повышению результативности ИИ‑сервисов в динамических условиях эксплуатации.
    Системы управления ИИ
    Системы управления ИИ (СУИИ, AI Governance Systems, AIG) — это специализированные технологические решения для контроля жизненного цикла моделей искусственного интеллекта в корпоративной и регуляторной среде. Они обеспечивают соблюдение этических норм, требований прозрачности и безопасности при разработке, развёртывании и эксплуатации ИИ‑систем.
    Инструментарии разработки искусственного интеллекта
    Инструментарии разработки искусственного интеллекта (ИРИИ, AI SDK) — это наборы библиотек, API и шаблонов кода, упрощающие создание, обучение и внедрение ИИ‑моделей в прикладные решения. Они предоставляют готовые компоненты для работы с данными, настройки гиперпараметров и интеграции моделей в разные среды исполнения, сокращая время разработки и повышая воспроизводимость результатов.
  3. Функции и возможности
    Многопользовательский доступ
    Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
    Наличие API
    Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
    Отчётность и аналитика
    Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
    Импорт/экспорт данных
    Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
    Администрирование
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
    Выполнение текстовых заданий
    Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.
    Интеллектуальный анализ данных
    Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
    Интеллектуальная генерация данных
    Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.
    Дообучение
    Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
    Использование шаблонов задания
    Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.
    Обработка структурированных данных
    Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
    Обработка текстовых данных
    Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
    Обработка звуковых данных
    Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
    Обработка голосовых данных
    Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
    Обработка визуально-графических данных
    Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
    Обработка видео-данных
    Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
  4. Системы по странам происхождения