Olá a todos! Estou explorando plataformas de IA disponíveis no AWS Marketplace que podem ajudar as organizações a otimizar operações, automatizar fluxos de trabalho e desbloquear novos insights. Estou especialmente interessado em ferramentas que se integrem bem com ambientes de nuvem e possam escalar em diferentes casos de uso de negócios.
Aqui estão algumas opções bem avaliadas com base em avaliações do G2 na categoria AWS Marketplace:
Base64.ai Extração Automática de Dados de Documentos – Especializa-se em processamento de documentos orientado por IA. Extrai dados de faturas, recibos e identidades em segundos, reduzindo a entrada manual de dados e melhorando a precisão. Para as equipes que o utilizaram, quão eficaz é no manuseio de diferentes formatos de documentos em escala?
Python – Embora conhecido como uma linguagem de programação, o Python é um dos mais importantes habilitadores de IA na AWS. Com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn, as equipes o utilizam para construir modelos de aprendizado de máquina personalizados. Alguém já usou Python na AWS para operacionalizar cargas de trabalho de IA com sucesso?
Amazon EC2 – Fornece a base computacional para treinar e implantar modelos de IA. Seu suporte para instâncias de GPU o torna popular para aprendizado profundo. Estou curioso para saber se alguém já utilizou o EC2 para treinamento de modelos de forma econômica em escala.
Ubuntu 20.04 LTS – Um sistema operacional confiável para cargas de trabalho de IA. Muitas equipes escolhem o Ubuntu porque é compatível com a maioria dos frameworks de ML e funciona bem para implantações em contêineres. Como ele tem se desempenhado para aqueles que executam pipelines de IA em produção?
Boomi – Melhora os fluxos de trabalho de IA integrando dados entre aplicativos e plataformas. Isso ajuda a garantir que os modelos de aprendizado de máquina na AWS sejam treinados com dados precisos e unificados. Alguém já usou o Boomi para alimentar dados mais limpos em seus pipelines de IA?
Se sua equipe já trabalhou com algum desses — ou mudou de uma solução de IA para outra — gostaria de saber o que influenciou sua decisão. Quais recursos foram os mais valiosos e quão bem eles escalaram com seus casos de uso de IA?
##### Post Metadata - Posted at: há 9 meses - Net upvotes: 1 ## Comments ### Comment 1 <p>Do que eu vi, <a href="https://www.g2.com/products/aws-glue/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank">AWS Glue</a> é uma escolha comum para equipes que já estão construindo dentro da AWS, enquanto <a href="https://www.g2.com/products/azure-data-factory/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Azure Data Factory</a> parece ser mais popular para migrações híbridas. Alguém aqui já tentou usar <a href="https://www.g2.com/products/ibm-streamsets/reviews" rel="noopener noreferrer" target="_blank">IBM StreamSets</a> para manter as migrações contínuas em vez de levantamentos únicos?</p> ##### Comment Metadata - Posted at: há 9 meses ## Related discussions - [Quão bem o Trello se adapta a uma equipe maior?](https://www.g2.com/pt/discussions/1-how-well-does-trello-scale-into-a-larger-team) - Posted at: há cerca de 13 anos - Comments: 6 - [Can we please add a new section](https://www.g2.com/pt/discussions/2-can-we-please-add-a-new-section) - Posted at: há cerca de 13 anos - Comments: 0 - [Benefícios quantificáveis da implementação do seu CRM](https://www.g2.com/pt/discussions/quantifiable-benefits-from-implementing-your-crm) - Posted at: há cerca de 13 anos - Comments: 4