本文主要是介绍市面上好用的AI工具有哪些？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
市面上的AI工具数不胜数，选择合适自己的AI工具则需要考虑自己的需求，看是否能满足的使用需求。那么市面上又有哪些好用的AI工具呢？
泰迪智能科技拥有简单易用的大数据挖掘建模平台，能够让数据创造更大的价值。
功能板块：
1、模型库
登录主页面，提供大数据挖掘案例模板和示例模板，教师可直接利用建立好的模板进行教学。
2、数据源
支持多种数据源接入方式，同时支持同平台数据共享；
3、工程/算法
采用可视化拖拽式流程设计，操作简单，不需要使用者有很强的编程能力。平台提供超过100种大数据挖掘算法，涵盖分类，回归，聚类，时序，关联规则等。同时，支持用户根据实际需求，编写自己的算法。
4、任务
主要用于非实时任务的执行，比如延时或定时的任务。支持常规任务定义、任务对列、任务调度。
5、拓展接口
接口拓展模块提供所有算法API（JAR包）和WebService接口，方便老师进行算法优化研究；平台开放灵活的系统对接能力，能帮助老师带领学生承接并完成社会项目开发。
大数据挖掘平台功能特色如下：
(1)支持所有文件类型数据，提供常见文件解析算法。能够让实训不受数据文件的限制，适用范围更广。
(2)支持数据共享，共享数据可复制为个人数据，并进行隔离，保证数据安全。老师上传数据，设置为共享，学生就可以直接复制，而无需上传，节省实训准备时间。
(3)支持实训项目空间，空间内工程动态更新、共享，并支持复制。帮助学校积累实训成果，同时也为新的实训提供素材，为学生自学提供支持。
(4)支持基于工作流形式的工程构建方式，促进大数据挖掘应用想法快速实现。能够帮助学生了解各个算法的输入、输出、参数，快速掌握不同算法，同时通过流程化步骤，帮助学生理解实训、项目等流程，建立工程思维。
(5)开放平台算法定制接口，支持算法自主定制，支持自定义的算法组件复用。当有特殊实训需求时，平台无内置算法时，能够编写个人组件，并且可以在后续实训中复用。
大数据挖掘建模平台支持的课程与相关实训如图：
此外，大数据挖掘建模平台能够支持的算法实训所需算法列表
除此之外，大数据挖掘建模平台还是面向数据挖掘领域的科研工具，通过平台，科研人员能够以拖拽的形式搭建项目工程，快速实现与验证想法。同时，使用平台的项目库功能，能够在平台上逐渐积累相关的科研成果，用以后续科研参考。
这篇关于市面上好用的AI工具有哪些？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
