这种方法减少了技能上的哀求，也将设置麻烦降至最低，但不适用于所有人。
选择一个标准的工具意味着它不可能完成所有你须要的东西，它不会被优化以适应你的业务。

如果你的企业有一些技能资源，那么利用AI平台来构建你自己的定制服务可能会更好。
许多平台许可你在没有任何编码的情形下开始事情，如果你有一些Web开拓履历，例如JavaScript的知识，你将能够走得更远。

纵然你终极没有利用该平台，技能用户可能会创造他供应的探索是有用的。
乃至像亚马逊、微软和IBM这样的顶级供应商大概可你免费构建和测试基本工具，这些履历将帮助你理解该当期望从其他AI做事中得到什么。

1.亚马逊机器学习

亚马逊网络做事（AWS）十多年来一贯为企业供应强大的云做事。
它以Amazon的大略存储做事（Simple Storage Service）等产品而有名，现在供应了更多，包括一些最通用的机器学习工具。

Amazon Comprehend是一个自然措辞处理做事，可以剖析文档、社交媒体帖子或其他文本来源，以提取其意义和关系。
例如，你可以利用这个来确定客户认为什么是产品的最佳或最差的点。
或者该做事可以帮助你组织内容，也容许以按主题分组***内容，或根据之前阅读的文章向客户推举新内容。

亚马逊翻译是一个快速、准确的神经机器翻译做事，由Hotels.com利用（除其他外）它来翻译公司每天收到的2500万客户评论中的一部分。

Amazon Lex可帮助你利用语音和文本扩展亚马逊Alexa级对话界面的运用程序。
Bonus措辞做事现在包括智能翻译和自然的文本到语音转换。
还有一组完全的图像和***剖析产品，支持工具和面部识别、职员跟踪、面部分析、文本提取等。

这些都是非常专业的做事，针对开拓者而不是完备的新手，但是它们利用起来并不难，而且没有弘大的订阅用度。
与AWS一样，你可以免费试用大部分做事，之后只需支付利用用度。
例如，利用Amazon Comprehend扫描和分类240MB的研究文档须要花费1.56美元（1.25英镑）的一次性用度，然后根据你感兴趣的领域向用户推举单个文档。

2.Diagflow

Diagflow是Google以前称为API.AI的做事，它是一种多功能的做事，可通过智能语音和基于文本的会话界面扩展你的运用程序。

可能会有人问，这是一个谈天机器人吗？是的，但这个词彷佛不敷以描述Diagflow可以做的统统。
例如，这不仅仅是一个单独利用Facebook的机器人。
你还可以将其与Twitter、 Skype、Telegram、Kik、Cisco Spark、Google Assistant、Slack等进行整合。

无论Diagflow运行在哪里，核心思想都是一样的。
你供应了希望机器人处理的各种要求示例，定义主要信息（日期，产品，价格或任何可能的内容）以及如何检索必要的信息。
机器人供应了智能处理要求的说话变革，并理解了其高下文，从而保持对话的精确性。

只管大部分机器人逻辑都是在Diagflow的GUI中设计的，但是你须要一些Web开拓履历来从其他网站和做事中检索要求的数据（如：“现在的流量是什么？”，“来日诰日景象怎么样？ “，等等）。

好是Diagflow的标准版是完备免费的，但有一些利用限定，每秒最多3个文本查询或每月15000个文本要求，总体而言，这是学习更多关于该技能的好方法。

3.微软Azure学习事情室

Microsoft Azure的Machine Learning Studio做事支持构建企业级AI运用程序，这些运用程序可以从“大数据”中感知、处理和学习，找到人类不雅观众可能会错过的模式和含义。

可能的运用范围从检测敲诈信用卡运用到预测客户流失落、预测需求或优化价格。
微软的办理方案库还有许多其他有趣的技能能做的事例。

这是一个非常高真个平台，你须要大量的技能专业知识和大量客户（以及其他）数据才能从做事中得到最大收益。

但是在这种情形下，微软在使产品易于利用方面做了很多事情。
不须要繁芜的做事器设置，也不须要任何编码。
你可以利用拖放式设计器开拓第一个想法，并在几分钟内将大略的模型支配为Web做事。

4. MonkeyLearn

MonkeyLearn是一个多用场的平台，可以剖析险些任何类型的文本数据，天生可操作的见地，并通过与数百个盛行运用程序的集成自动实行许多关键业务流程。

该做事可以处理推文、电子邮件、谈天、网页、评论、文件或任何其他你可能会感兴趣的文本资料来源。
然后，你可以从文本（地址，电子邮件，公司名称，关键字）中提取不同类型的数据，以某种办法对数据进行分类（决定见地是积极还是悲观）并实行结果。

MonkeyLearn利用Zapier做事公司互助，与超过750个运用程序连接，包括Gmail、Google表格、Google日历、Evernote、Office 365、Twitter、Facebook、Zendesk、WordPress、Pocket、SurveyMonkey等等。

正是这些领悟让MonkeyLearn成为其真正的力量。
该做事可以剖析Promoter.io或其他网络反馈，并将构造化数据发送到Google表格。
你可能会建立一个关照机器人，它可以监控你所在行业的关键网站，以获取竞争对手的。
如何处理新的Evernote条记，智能地添加适当的标签，或分类的RSS帖子，并在Excel中天生剖析和报告？

MonkeyLearn的商业操持开始于每月299美元（240英镑），这使你可以得到100,000个查询。
但是免费的操持就可以为你供应基本功能，每个月最多可以获500个查询，足以让你理解该做事的事情事理以及是否适宜。

5. IBM Watson

IBM Watson是一个成熟的AI平台，用于开拓各种面向智能业务的工具。

有几个模块可以处理险些任何类型的数据以提取其含义、剖析和分类的内容，找到答案并查找你可能会错失落的模式。

个性洞察力和语调剖析有助于从文本中提取人格特色以及理解感情和意图（“这个评论有多积极或悲观”）。

沃森不限于纯文本来源。
它可以将音频或语音输入转换为纯文本，以及识别和提取图像中的可视内容。

Watson能力的实际好处包括创建智能谈天机器人和虚拟客户做事代理的工具，无需编码。

与Amazon AWS和Microsoft Azure一样，Watson专为专业和技能用户而设计。
只管有大量的文档，但你可以免费试用大部分的做事。